Python常用库之Pilow

基本用法

静态方法
  PIL.Image.open(fp, mode=’r’)
  传入文件路径(str),返回一个image对象
  PIL.Image.alpha_composite(im1, im2)
  混合两个图片
  PIL.Image.blend(im1, im2, alpha)
  通过对两个图片插值生成新的图片
  PIL.Image.composite(image1, image2, mask)
  混合两个图片
  PIL.Image.eval(image, *args)
  PIL.Image.merge(mode, bands)
  PIL.Image.new(mode, size, color=0)
  创建新的图片
  PIL.Image.fromarray(obj, mode=None)
  从数组中创建图片
  PIL.Image.frombytes(mode, size, data, decoder_name=’raw’, *args)
  从二进制文件中创建图片
  PIL.Image.fromstring(*args, **kw)
  从字符串中创建文件
  PIL.Image.frombuffer(mode, size, data, decoder_name=’raw’, *args)
  从buffer中创建文件
对象方法 class PIL.Image.Image 1.创建图片对象 open(),new(),frombytes() 2.方法 Image.alpha_composite(im, dest=(0, 0), source=(0, 0)) 复合图片 Image.convert(mode=None, matrix=None, dither=None, palette=0, colors=256) 返回修改之后的副本 Image.copy() 复制该图片 Image.crop(box=None) 返回矩形的区域 Image.draft(mode, size) Image.filter(filter) 使用过滤器过滤图片
Image.getbands() 返回图片的类型 Image.getbbox() 计算非0的区域 Image.getcolors(maxcolors=256) 计算图片中的出现的颜色 Image.getdata(band=None) 返回这个图片的像素值 Image.getextrema() 获得最小和最大的像素值 Image.getpalette() 返回这个图片的调色板 Image.getpixel(xy) 返回指定像素的值 Image.histogram(mask=None, extrema=None) 染回图片的柱状图 Image.offset(xoffset, yoffset=None) Image.paste(im, box=None, mask=None) 粘贴其他图片 Image.point(lut, mode=None) Image.putalpha(alpha) 添加alpha层 Image.putdata(data, scale=1.0, offset=0.0) 复制像素 Image.putpalette(data, rawmode=’RGB’) 添加调色板 Image.putpixel(xy, value) 更改指定位置的像素 Image.quantize(colors=256, method=None, kmeans=0, palette=None) Image.resize(size, resample=0, box=None) 返回调整大小的图片 Image.remap_palette(dest_map, source_palette=None) 重新调色 Image.rotate(angle, resample=0, expand=0, center=None, translate=None) 旋转图像 Image.save(fp, format=None, **params) 保存图片 Image.seek(frame) Image.show(title=None, command=None) 展示图片 Image.split() 分割成不同的bands Image.getchannel(channel) 返回单通道的图片 Image.tell() 返回当前框架的数字 Image.thumbnail(size, resample=3) Image.tobitmap(name=’image’) Image.tobytes(encoder_name=’raw’, *args) 转化为二进制文件 Image.tostring(*args, **kw) 转化为字符串文件 Image.transform(size, method, data=None, resample=0, fill=1, fillcolor=None) 变形图片 Image.transpose(method) Image.verify() Image.fromstring(*args, **kw) 从字符串读取图片 Image.load() Image.close() 关闭图片

PIL:Python Imaging Library,已经是Python平台事实上的图像处理标准库了。PIL功能非常强大,但API却非常简单易用。

由于PIL仅支持到Python 2.7,加上年久失修,于是一群志愿者在PIL的基础上创建了兼容的版本,名字叫Pillow,支持最新Python 3.x,又加入了许多新特性,因此,我们可以直接安装使用Pillow。

操作图像

来看看最常见的图像缩放操作,只需三四行代码:

from PIL import Image

# 打开一个jpg图像文件,注意是当前路径:
im = Image.open('test.jpg')
# 获得图像尺寸:
w, h = im.size
print('Original image size: %sx%s' % (w, h))
# 缩放到50%:
im.thumbnail((w//2, h//2))
print('Resize image to: %sx%s' % (w//2, h//2))
# 把缩放后的图像用jpeg格式保存:
im.save('thumbnail.jpg', 'jpeg')

其他功能如切片、旋转、滤镜、输出文字、调色板等一应俱全。

比如,模糊效果也只需几行代码:

from PIL import Image, ImageFilter

# 打开一个jpg图像文件,注意是当前路径:
im = Image.open('test.jpg')
# 应用模糊滤镜:
im2 = im.filter(ImageFilter.BLUR)
im2.save('blur.jpg', 'jpeg')

PIL的ImageDraw提供了一系列绘图方法,让我们可以直接绘图。比如要生成字母验证码图片:

from PIL import Image, ImageDraw, ImageFont, ImageFilter

import random

# 随机字母:
def rndChar():
    return chr(random.randint(65, 90))

# 随机颜色1:
def rndColor():
    return (random.randint(64, 255), random.randint(64, 255), random.randint(64, 255))

# 随机颜色2:
def rndColor2():
    return (random.randint(32, 127), random.randint(32, 127), random.randint(32, 127))

# 240 x 60:
width = 60 * 4
height = 60
image = Image.new('RGB', (width, height), (255, 255, 255))
# 创建Font对象:
font = ImageFont.truetype('Arial.ttf', 36)
# 创建Draw对象:
draw = ImageDraw.Draw(image)
# 填充每个像素:
for x in range(width):
    for y in range(height):
        draw.point((x, y), fill=rndColor())
# 输出文字:
for t in range(4):
    draw.text((60 * t + 10, 10), rndChar(), font=font, fill=rndColor2())
# 模糊:
image = image.filter(ImageFilter.BLUR)
image.save('code.jpg', 'jpeg')

我们用随机颜色填充背景,再画上文字,最后对图像进行模糊,得到验证码

如果运行的时候报错:

IOError: cannot open resource

这是因为PIL无法定位到字体文件的位置,可以根据操作系统提供绝对路径,比如:

'/Library/Fonts/Arial.ttf'

要详细了解PIL的强大功能,请请参考Pillow官方文档:

https://pillow.readthedocs.org/

原文地址:https://www.cnblogs.com/596014054-yangdongsheng/p/10414557.html