Python图片处理库之PIL

2023-09-24 17:27:22

这个模块对于Python2.7 的windows64位电脑而言，还真的是不好找啊。这里分享一个下载链接吧，需要的朋友可以下载下来。PIL For Windows64 Python2.7下面分享一下这个库的简单的使用。

安装

上面的这个超链接是一个exe文件，点击安装的时候，会自动的探测你电脑上Python的安装位置，所以很方便。就不再过多的叙述了。

很多的小例子

这里是一些常用的相关的函数的使用，记得在你的代码的目录下面放一张图片，不然会报错的。

第一个小例子Firsttest.py

# coding:utf-8
import Image

"""
format: 识别图像的源格式，如果不是从文件中读取的，则被设置为None值
size:   返回的一个元组，有两个元素，其值为像素意义上的宽和高
mode:   RGB，此外还有L（Luminance),CTMK(pre-press image,呵呵我也不知道这是个神马）
"""

image = Image.open('hu.jpg')
print image.format, image.size, image.mode
# 用于将图片 使用本地的图片查看器打开
image.show()

手动制作一张图片

# coding:utf-8
import Image

image = Image.new("RGBA",(640,480),(123,213,123))
image.save('CreatedByPython.jpg','jpeg')

打开，保存操作

# coding:utf-8
import Image

"""
crop:   从原图层上剪切下来一个给定的矩形大小，此函数接收一个四元素的元组作为其参数，分别代表左上右下，原点为左上角
paste:  粘贴的含义，将剪切到的图像粘贴到某一个位置
merge:  合并，图像的合并操作
"""

image = Image.open('hu.jpg')
box = (100, 100, 300, 300)
mycrop = image.crop(box)
# # mycrop.show()
# mycrop.save('hu_crop.jpg')
#
# # 旋转180° 的图像显示
# # mycrop.transpose(Image.ROTATE_180).show()
#
# # 将剪切板上的图像粘贴到某张图片上，粘贴的位置根据box而定
# image.paste(mycrop, box)
# image.show()
mycrop.rotate(Image.ROTATE_180)
image.paste(mycrop,box)
image.save('pasted.jpg','jpeg')

对图片上的每个像素点进行操作

# coding:utf-8

import Image

"""
    image.point(function) 这个function接收一个参数，且对图像的每一个点都会进行这个函数的变换
"""

image = Image.open('hu.jpg')
image = image.point(lambda i : i * 1.5)
image.show()

旋转图片

# coding:utf-8

import Image

image = Image.open("hu.jpg")

# 下面的几行代码可以较好的呈现出图片的变化情况
image.rotate(45).show()
image.rotate(90).show()
image.rotate(180).show()
image.rotate(270).show()
image.rotate(360).show()

缩放图片

# coding:utf-8

import Image
import glob, os

size = 128, 128

image = Image.open('hu.jpg')
# 调用thumbnail方法完成对图片的处理
image.thumbnail(size, Image.ANTIALIAS)
image.save("hu_scale.jpg")

图层通道操作

#coding:utf-8

import Image

"""
    r,g,b=im.split()#分割成三个通道，此时r,g,b分别为三个图像对象。
    im=Image.merge("RGB",(b,g,r))#将b,r两个通道进行翻转。
"""

image = Image.open('hu.jpg')
r,g,b = image.split()
r.save('Split/r.jpg','jpeg')
g.save('Split/g.jpg','jpeg')
b.save('Split/b.jpg','jpeg')
image = Image.merge("RGB",(b,g,r))
image.save('Split/mergedByBGR.jpg','jpeg')
image = Image.merge("RGB",(g,r,b))
image.save('Split/mergedByGRB.jpg','jpeg')
image = Image.merge("RGB",(r,g,b))
image.save('Split/mergedByRGB.jpg','jpeg')

转换操作

# coding:utf-8

import Image

image = Image.open('hu.jpg')
# 格外应该注意这里 接受一个元组参数
image.resize((200, 200))
# 链式的调用可以显示改变的效果，换行了貌似就不行了。:-)
image.rotate(45) # 旋转45°
image.transpose(Image.FLIP_LEFT_RIGHT).show() # 左右对换
image.transpose(Image.FLIP_TOP_BOTTOM).show() # 上下对换
image.transpose(Image.ROTATE_90).show()       # 旋转90°

超多特效（滤镜效果）

# coding:utf-8

import Image, ImageFilter

"""
色彩空间的变换，convert函数可以用来将图像转换为不同的色彩模式
"""

image = Image.open('hu.jpg')
# image.filter(ImageFilter.DETAIL).show() # 真实效果展现
# image.filter(ImageFilter.BLUR).show()   # 以模糊化的效果展现
# image.filter(ImageFilter.CONTOUR).show()  # 以铅笔画的效果展现
# image.filter(ImageFilter.FIND_EDGES).show()  # 以铅笔画黑色背景展示
# image.filter(ImageFilter.EDGE_ENHANCE).show()  # 线条高亮的显示效果
# image.filter(ImageFilter.EDGE_ENHANCE_MORE).show()  # 强化线条高亮
# image.filter(ImageFilter.EMBOSS).show()  # 浮雕效果
# image.filter(ImageFilter.GaussianBlur).show()  # 也是模糊化的显示效果
# image.filter(ImageFilter.SMOOTH_MORE).show()
# image.filter(ImageFilter.GaussianBlur).save('Filter/GaussianBlur.jpg','jpeg')
image.transpose(Image.FLIP_LEFT_RIGHT).save('left_to_right.jpg','jpeg')

总结

上面罗列出的仅仅是PIL库中的Image模块的部分的函数，里面还有很多东西值得去挖掘。但如果仅仅是简单的一些操作，上面的也差不多够了。

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