python之pil的使用详解

编辑: admin 分类: python 发布时间: 2021-12-04 来源:互联网

一：PIL功能介绍与安装

PIL，全称Python Image Library，主要作用是图像处理，可用于图片剪切、粘贴、缩放、镜像、水印、颜色块、滤镜、图像格式转换、色场空间转换、验证码、旋转图像、图像增强、直方图处理、插值和滤波等功能。不过只支持到Python 2.7。Pillow是PIL的一个派生分支，但如今已经发展成为比PIL本身更具活力的图像处理库。我们需要安装的就是Pillow。

PIL具体用途：

  • 图像归档(Image Archives)。PIL非常适合于图像归档以及图像的批处理任务。你可以使用PIL创建缩略图，转换图像格式，打印图像等等。
  • 图像展示(Image Display)。PIL较新的版本支持包括Tk PhotoImage，BitmapImage还有Windows DIB等接口。PIL支持众多的GUI框架接口，可以用于图像展示。
  • 图像处理(Image Processing)。PIL包括了基础的图像处理函数，包括对点的处理，使用众多的卷积核(convolution kernels)做过滤(filter),还有颜色空间的转换。PIL库同样支持图像的大小转换，图像旋转，以及任意的仿射变换。PIL还有一些直方图的方法，允许你展示图像的一些统计特性。这个可以用来实现图像的自动对比度增强，还有全局的统计分析等。

pip install Pillow

貌似Pillow是默认安装好了的，可以通过pip list查看是否已经安装

二：PIL的基本操作

以下是打开图片保存图片的基本操作。

from PIL import Image

# 1.打开图片
img = Image.open("image/10.jpg")
# 2.显示图片(执行显示图片后线程会中断，关闭图像后恢复)
img.show()
# 3.保存图片
img.save("image/xiaomai.jpg")

在这里插入图片描述

我在尝试的过程中发现，jpg格式的图片保存为jpg格式时会报错：OSError: cannot write mode RGBA as JPEG，经过查阅资料发现错误原因主要是因为jpg格式和JPG格式图片的通道数不同。

  • jpg是四通道：RGBA意思是红色，绿色，蓝色，Alpha的色彩空间，Alpha指透明度
  • JPG是三通道：RGB意思是红色，绿色，蓝色

所以，jpg格式图片要保存成JPG格式就要丢弃A通道：

from PIL import Image

# 1.打开图片
img = Image.open("image/10.jpg")
# 2.显示图片(执行显示图片后线程会中断，关闭图像后恢复)
img.show()
# 3.保存图片
img = img.convert("RGB")
img.save("image/xiaomai.jpg")

在这里插入图片描述

下面是图片旋转的代码：

from PIL import Image

# 1.打开图片
img = Image.open("pli/7.jpg")
# 2.水平翻转
img1 = img.transpose(Image.FLIP_LEFT_RIGHT)
# 3.保存图片
img1.save("pli/1.jpg")
# 4.垂直翻转
img2 = img.rotate(180)
# 5.保存照片
img2.save("pli/2.jpg")
# 6.水平+垂直翻转
img3 = img.transpose(Image.FLIP_LEFT_RIGHT).rotate(180)
# 7.保存图片
img3.save("pli/3.jpg")

在这里插入图片描述

三：给图片增加文字

要在图像上绘制文本要用到 PIL 的两个模块：ImageDraw和ImageFont。 ImageDraw 用于创建绘图对象，ImageFont用于加载字体。

from PIL import Image, ImageDraw, ImageFont
# 1.打开图片
img = Image.open("image/10.jpg")
# 2.调用画图模块
draw = ImageDraw.Draw(img)
# 3.设置字体
tfont = ImageFont.truetype("萌神手写体.ttf", 24)
# 4.添加文字
"""
    参数一：文字在图片的位置：(x, y)
    参数二：文字内容
    参数三：字体颜色，当然颜色也可以用RGB值指定
    参数四：字体类型
"""
draw.text((50, 30), "eyes++", fill="green", font=tfont)
# 5.保存图片
img.save("image/addWord.jpg")
# 6.显示图片
img.show()

在这里插入图片描述

四：PIL滤镜功能

from PIL import Image, ImageFilter
img = Image.open("image/10.jpg")
img = img.filter(ImageFilter.CONTOUR)
img.save("image/Filter.jpg")
img.show()

在这里插入图片描述

滤镜类型如下：

在这里插入图片描述

五：PIL镜像功能

from PIL import Image
img = Image.open("image/10.jpg")
img = img.transpose(Image.FLIP_LEFT_RIGHT)
img.save("image/mirror.jpg")

在这里插入代码片transpose

有这么几种模式

  • FLIP_LEFT_RIGHT：左右镜像
  • FLIP_TOP_BOTTOM：上下镜像
  • ROTATE_90：逆时针转90度
  • ROTATE_180：逆时针转180度
  • ROTATE_270：逆时针转270度
  • TRANSPOSE：像素矩阵转置
  • TRANSVERSE

最后一种模式我也不知道什么意思，也没查到，但效果是下面这样的，盲猜是对角线对转。。。。。

在这里插入图片描述

除了使用transpose制造镜像，使用rotate也可以的，不过rotate只能旋转：

在这里插入图片描述

发现这样旋转会有棱角，然后经过某位不愿透露姓名的大佬指点，发现是rotate旋转只是像素旋转，画布不动，于是我写下了以下测试代码：

from PIL import Image

img = Image.open("image/12.jpg")
img1 = img.transpose(Image.ROTATE_90)
img1.save("image/test.jpg")
img2 = img.rotate(90)
img2.save("image/test2.jpg")

在这里插入图片描述

可以发现小埋的rotate旋转不会自动填充空白像素，而血小板的会自动黑色填充。是因为jpg格式是非失真性压缩的，允许使用类似于GIF格式的调色板技术，支持真彩色图像，并具备阿尔法通道（半透明）等特性。而jpg格式没有阿尔法通道，因此jpg格式图片不能为透明，jpg格式可以。

六：图片拼接功能

虽说是拼接，但更像是将两幅图粘贴到一个新的画布上

from PIL import Image, ImageDraw

# 打开图片
img1 = Image.open("image/10.jpg")
img2 = Image.open("image/addWord.jpg")
# 查看图片尺寸，便于拼接图片
print(img1.size)
print(img1.size)
# 新建空白图片,三个参数分别是模式(RGB/RGBA)、大小、颜色
newimg = Image.new(mode="RGB", size=(1174, 614), color=(255, 100, 50))
# 拼接图片,第一个参数是图片，第二个是起始位置
newimg.paste(img1, (0, 0))
newimg.paste(img2, (587, 0))
newimg.show()

在这里插入图片描述

七：PIL裁剪功能

图片裁剪用到的方法是image.crop()，这个方法能从图像中提取出某个矩形大小的图像。它接收一个四元素的元组作为参数，各元素为（left, upper, right, lower），坐标系统的原点（0, 0）是左上角。

from PIL import Image
img = Image.open("image/10.jpg")
print(img.size)
imgCut = img.crop((100, 200, 500, 600))
imgCut.show()

在这里插入代码片

在这里插入图片描述

八：图片缩放

可能这么看不是二分之一，但这是显示问题，可以看数据：

from PIL import Image

# :
img = Image.open('image/10.jpg')
# 获得图像尺寸:
w, h = img.size
# 缩放到50%:
img.thumbnail((w//2, h//2))
# 把缩放后的图像用jpeg格式保存:
img.save('image/zoom.jpg')

在这里插入图片描述

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到此这篇关于python之pil的使用的文章就介绍到这了,更多相关python pil 使用内容请搜索hwidc以前的文章或继续浏览下面的相关文章希望大家以后多多支持hwidc！

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