本文主要是介绍python中 PIL模块,希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值,需要的开发者们随着小编来一起学习吧!
#Image模块
Image模块是在Python PIL图像处理中常见的模块,对图像进行基础操作的功能基本都包含于此模块内。如open、save、conver、show…等功能。
##open类
Image.open(file) ⇒ image
Image.open(file, mode) ⇒ image
要从文件加载图像,使用 open() 函数, 在 Image 模块:
from PIL import Image ##调用库
im = Image.open("E:\mywife.jpg") ##文件存在的路径
im.show()
##Save类
im.save(outfile,options…)
im.save(outfile, format, options…)
若要保存文件,则使用 Image 类的 save() 方法,此时保存文件的文件名就变得十分重要了,除非指定格式,否则这个库将会以文件名的扩展名作为格式保存。使用给定的文件名保存图像。如果变量format缺省,如果可能的话,则从文件名称的扩展名判断文件的格式。该方法返回为空。关键字options为文件编写器提供一些额外的指令。如果编写器不能识别某个选项,它将忽略它。用户可以使用文件对象代替文件名称。在这种情况下,用户必须指定文件格式。文件对象必须实现了seek()、tell()和write()方法,且其以二进制模式打开。如果方法save()因为某些原因失败,这个方法将产生一个异常(通常为IOError异常)。如果发生了异常,该方法也有可能已经创建了文件,并向文件写入了一些数据。如果需要的话,用户的应用程序可以删除这个不完整的文件。
from PIL import Imageim = Image.open("D:\mywife.jpg")
print(im)
im.save("D:\mywife.png") # 将"E:\mywife.jpg"保存为"D:\mywife.png"
im = Image.open("D:\mywife.png") ##打开新的png图片
print(im.format, im.size, im.mode)
##format类
这个属性标识了图像来源,如果图像不是从文件读取它的值就是None。
from PIL import Image
im = Image.open("E:\mywife.jpg")
print(im.format) ## 打印出格式信息
im.show()
##Mode类
图像的模式,常见的mode 有 “L” (luminance) 表示灰度图像,“RGB”表示真彩色图像,和 “CMYK” 表示出版图像,表明图像所使用像素格式。如下表为常见的nodes描述:
modes | 描述 |
---|---|
1 | 1位像素,黑和白,存成8位的像素 |
L | 8位像素,黑白 |
P | 8位像素,使用调色板映射到任何其他模式 |
RGB | 3× 8位像素,真彩 |
RGBA | 4×8位像素,真彩+透明通道 |
CMYK | 4×8位像素,颜色隔离 |
YCbCr | 3×8位像素,彩色视频格式 |
I | 32位整型像素 |
F | 32位浮点型像素 |
from PIL import Image
im = Image.open("E:\mywife.jpg")
print(im.mode) ## 打印出模式信息
im.show()
##convert类
将当前图像转换为其他模式,并且返回新的图像。当从一个调色板图像转换时,这个方法通过这个调色板来转换像素。如果不对变量mode赋值,该方法将会选择一种模式,在没有调色板的情况下,使得图像和调色板中的所有信息都可以被表示出来。当从一个颜色图像转换为黑白图像时,PIL库使用ITU-R601-2 luma转换公式:
L = R * 299/1000 + G * 587/1000 + B * 114/1000
当转换为2位图像(模式“1”)时,源图像首先被转换为黑白图像。结果数据中大于127的值被设置为白色,其他的设置为黑色;这样图像会出现抖动。如果要使用其他阈值,更改阈值127,可以使用方法point()。为了去掉图像抖动现象,可以使用dither选项。
from PIL import Image
im = Image.open("E:\mywife.jpg")
new_im = im.convert('P')
print(new_im.mode)
new_im.show()
im.convert(“P”,**options) ⇒ image
这个与第一个方法定义一样,但是当“RGB”图像转换为8位调色板图像时能更好的处理。可供选择的选项为:
Dither=. 控制颜色抖动。默认是FLOYDSTEINBERG,与邻近的像素一起承担错误。不使能该功能,则赋值为NONE。
Palette=. 控制调色板的产生。默认是WEB,这是标准的216色的“web palette”。要使用优化的调色板,则赋值为ADAPTIVE。
Colors=. 当选项palette为ADAPTIVE时,控制用于调色板的颜色数目。默认是最大值,即256种颜色
im.convert(mode,matrix) ⇒ image
使用转换矩阵将一个“RGB”图像转换为“L”或者“RGB”图像。变量matrix为4或者16元组。
from PIL import Image
im = Image.open("E:\mywife.jpg")
print(im.mode)
rgb2xyz = (0.412453,0.357580, 0.180423, 0,0.212671,0.715160, 0.072169, 0,0.019334,0.119193, 0.950227, 0 )
new_im = im.convert("L", rgb2xyz)
print(new_im.mode)
new_im.show()
##Size类
im.size ⇒ (width, height)
图像的尺寸,按照像素数计算,它的返回值为宽度和高度的二元组(width, height)。
from PIL import Image
im = Image.open("E:\mywife.jpg")
print(im.size) ## 打印出尺寸信息
im.show()
##Palette类
颜色调色板表格。如果图像的模式是“P”,则返回ImagePalette类的实例;否则,将为None。
如下为对非“P”模式下的图像进行palette信息显示。
from PIL import Image
im = Image.open("E:\mywife.jpg")
print(im.palette)
对图像进行convert操作,转换成“P”模式
from PIL import Image
im = Image.open("E:\mywife.jpg")
new_im = im.convert('P')
print(new_im.mode)
print(new_im.palette)
##Info类
存储图像相关数据的字典。文件句柄使用该字典传递从文件中读取的各种非图像信息。大多数方法在返回新的图像时都会忽略这个字典;因为字典中的键并非标准化的,对于一个方法,它不能知道自己的操作如何影响这个字典。如果用户需要这些信息,需要在方法open()返回时保存这个字典。
from PIL import Image
im = Image.open("E:\mywife.jpg")
print(im.info)
##new类
Image.new(mode,size) ⇒ image
Image.new(mode, size,color) ⇒ image
使用给定的变量mode和size生成新的图像。Size是给定的宽/高二元组,这是按照像素数来计算的。对于单通道图像,变量color只给定一个值;对于多通道图像,变量color给定一个元组(每个通道对应一个值)。在版本1.1.4及其之后,用户也可以用颜色的名称,比如给变量color赋值为“red”。如果没有对变量color赋值,图像内容将会被全部赋值为0(为黑色)。如果变量color是空,图像将不会被初始化,即图像的内容全为0。这对向该图像复制或绘制某些内容是有用的。
如下为将图像设置为128x128大小的红色图像。
from PIL import Image
im = Image.open("E:\mywife.jpg")
n_im= Image.new("RGB", (128, 128), "#FF0000")
n_im.show()
如下图像为128x128大小的黑色图像,因为变量color不赋值的话,图像内容被设置为0,即黑色。
from PIL import Image
im = Image.open("E:\mywife.jpg")
n_im= Image.new("RGB", (128, 128))
n_im.show()
##Copy类
拷贝这个图像。如果用户想粘贴一些数据到这张图,可以使用这个方法,但是原始图像不会受到影响。
from PIL import Image
im = Image.open("E:\mywife.jpg")
im_copy = im.copy()
##Crop类
im.crop(box) ⇒ image
从当前的图像中返回一个矩形区域的拷贝。变量box是一个四元组,定义了左、上、右和下的像素坐标。用来表示在原始图像中截取的位置坐标,如box(100,100,200,200)就表示在原始图像中以左上角为坐标原点,截取一个100*100(像素为单位)的图像,为方便理解,如下为示意图box(b1,a1,b2,a2)。作图软件为Visio2016。这是一个懒操作。对源图像的改变可能或者可能不体现在裁减下来的图像中。为了获取一个分离的拷贝,对裁剪的拷贝调用方法load()。
@zhangziju
from PIL import Image
im = Image.open("E:\mywife.jpg")
box = (300, 100, 700, 700) ##确定拷贝区域大小
region = im.crop(box) ##将im表示的图片对象拷贝到region中,大小为box
region.show()
##Paste类
im.paste(image,box)
将一张图粘贴到另一张图像上。变量box或者是一个给定左上角的2元组,或者是定义了左,上,右和下像素坐标的4元组,或者为空(与(0,0)一样)。如果给定4元组,被粘贴的图像的尺寸必须与区域尺寸一样。如果模式不匹配,被粘贴的图像将被转换为当前图像的模式。
from PIL import Image
im = Image.open("E:\mywife.jpg")
box=[0,0,100,100]
im_crop = im.crop(box)
print(im_crop.size,im_crop.mode)
im.paste(im_crop, (100,100)) ##(100,100,0,0)
im.paste(im_crop, (400,400,500,500))
im.show()
##Filter类
im.filter(filter) ⇒ image
返回一个使用给定滤波器处理过的图像的拷贝。具体参考图像滤波在ImageFilter 模块的应用,在该模块中,预先定义了很多增强滤波器,可以通过filter( )函数使用,预定义滤波器包括:BLUR、CONTOUR、DETAIL、EDGE_ENHANCE、EDGE_ENHANCE_MORE、EMBOSS、FIND_EDGES、SMOOTH、SMOOTH_MORE、SHARPEN。其中BLUR就是均值滤波,CONTOUR找轮廓,FIND_EDGES边缘检测,使用该模块时,需先导入。
from PIL import Image
from PIL import ImageFilter ## 调取ImageFilter
imgF = Image.open("E:\mywife.jpg")
bluF = imgF.filter(ImageFilter.BLUR) ##均值滤波
conF = imgF.filter(ImageFilter.CONTOUR) ##找轮廓
edgeF = imgF.filter(ImageFilter.FIND_EDGES) ##边缘检测
imgF.show()
bluF.show()
conF.show()
edgeF.show()
##point类
定义1:
im.point(table)⇒ image
im.point(function) ⇒ image
含义1:
返回给定查找表对应的图像像素值的拷贝。变量table为图像的每个通道设置256个值。如果使用变量function,其对应函数应该有一个参数。这个函数将对每个像素值使用一次,结果表格将应用于图像的所有通道。
如果图像的模式为“I(整数)”或者“F(浮点)”,用户必须使用function方式,function必须按照下面的格式:
argument * scale+ offset
例如:
out = im.point(lambda i: i * 1.2 + 10)
用户可以省略变量scale和offset。
例子1:
from PIL import Image
im = Image.open("jing.png")
im_point = im.point(lambda x:x*1.3+5)
im_point.save("he.png")
注:图像im_point_fun比原图im01亮度增加了很多;因为lambda表达式中对原图的每个像素点的值都做了增加操作。
定义2:
im.point(table,mode) ⇒ image
im.point(function, mode) ⇒ image
含义2:与定义1一样,但是它会为输出图像指定一个新的模式。这个方法可以一步将模式为“L”和“P”的图像转换为模式为“1”的图像。
例子2:
from PIL import Image
im = Image.open("jing.png")
r,g,b = im.split()
im_point1 = r.point(lambda x:x*1.3+5,"1")
print(im_point1.getpixel((0,0)))
im_point1.save("he1.png")
im_point2 = r.point(lambda x:0,"1")
im_point2.save("he2.png")
print(im_point2.getpixel((10,10)))
输出为:
0
图像im_point1为全白图
图像im_point2为全黑图
##split类
定义:im.split() ⇒ sequence
含义:返回当前图像各个通道组成的一个元组。例如,分离一个“RGB”图像将产生三个新的图像,分别对应原始图像的每个通道(红,绿,蓝)。
例子:
from PIL import Image
im = Image.open("jing.png")
r,g,b = im.split()
b.save("he.png")
print(b.getpixel((1,3)))
参考链接
参考
这篇关于python中 PIL模块的文章就介绍到这儿,希望我们推荐的文章对编程师们有所帮助!