【python】PIL库学习总结

PIL库的使用

PIL(Python Image Library)库是Python语言的第三方库,需要通过pip工具安装。

PIL库支持图像存储、显示和处理,它能够处理几乎所有图片格式,可以完成对图像的缩放、剪裁、叠加以及向图像添加线条、图像和文字等操作。

PIL库可以完成图像归档和图像处理两方面功能需求:

图像归档:对图像进行批处理、生成图像预览、图像格式转换等;

图像处理:图像基本处理、像素处理、颜色处理等。

在PIL中,任何一个图像文件都可以用Image对象表示Image类的图像读取和创建方法。

要加载一个图像文件,最简单的形式如下,之后所有操作对im起作用:

>>>from PIL import Image

>>>im = Image.open("D:\pycodes\birdnest.jpg")

Image类有4个处理图片的常用属性

Image.format   标识图像格式或来源,如果图像不是从文件读取,值是None

Image.mode     图像的色彩模式,"L"灰度图像、"RGB"真彩色图像、"CMYK"出版图像

Image.size        图像宽度和高度,单位是像素(px),返回值是二元元组(tuple)

Image.palette    调色板属性,返回一个ImagePalette类型

Lmage类处理方法

Image.save(filename, format)     将图像保存为filename文件名,format是图片格式

Image.convert(mode)  使用不同的参数,转换图像为新的模式

Image.thumbnail(size) 创建图像的缩略图,size是缩略图尺寸的二元元组

Image.resize(size) 按size大小调整图像,生成副本

Image.rotate(angle)     按angle角度旋转图像,生成副本

Image.point(func) 根据函数func功能对每个元素进行运算,返回图像副本

Image.split()  提取RGB图像的每个颜色通道,返回图像副本

Image.merge(mode,bands)     合并通道 ,采用mode色彩,bands是新色的色彩通道

Image.blend(im1,im2,alpha)  将两幅图片im1和im2按照如下公式插值后生成新的图像:

im1 * (1.0-alpha) + im2 * alpha

微实例7.1:GIF文件图像提取。

对一个GIF格式动态文件,提取其中各帧图像,并保存为文件。

 

from PIL import Image

im = Image.open('pybit.gif')      # 读入一个GIF文件

try:

    im.save('picframe{:02d}.png'.format(im.tell()))

    while True:

        im.seek(im.tell()+1)

        im.save('picframe{:02d}.png'.format(im.tell()))

except:

    print("处理结束")

微实例7.2:图像的颜色交换。

  交换图像中的颜色。可以通过分离RGB图片的三个颜色通道实现颜色交换

    

1 from PIL import Image
2 
3     im = Image.open('birdnest.jpg')
4 
5     r, g, b = im.split()
6 
7 om = Image.merge("RGB", (b, g, r))
8 
9 om.save('birdnestBGR.jpg')

操作图像的每个像素点需要通过函数实现,采用lambda函数和point()方法搭配使用,例子如下:

>>>im = Image.open('D:\pycodes\birdnest.jpg') #打开鸟巢文件

>>>r, g, b = im.split() #获得RGB通道数据

>>>newg = g.point(lambda i: i * 0.9) # 将G通道颜色值变为原来的0.9倍

>>>newb = b.point(lambda i: i < 100) # 选择B通道值低于100的像素点

>>>om = Image.merge(im.mode, (r, newg, newb)) # 将3个通道合形成新图像

>>>om.save('D:\pycodes\birdnestMerge.jpg') #输出图片

PIL库的ImageFilter类和ImageEnhance类提供了过滤图像和增强图像的方法,共10种

ImageFilter.BLUR  图像的模糊效果

ImageFilter.CONTOUR 图像的轮廓效果

ImageFilter.DETAIL       图像的细节效果

ImageFilter.EDGE_ENHANCE      图像的边界加强效果

ImageFilter.EDGE_ENHANCE_MORE  图像的阈值边界加强效果

ImageFilter.EMBOSS    图像的浮雕效果

ImageFilter.FIND_EDGES     图像的边界效果

ImageFilter.SMOOTH   图像的平滑效果

ImageFilter.SMOOTH_MORE      图像的阈值平滑效果

ImageFilter.SHARPEN  图像的锐化效果

微实例7.3:图像的轮廓获取。

from PIL import Image

from PIL import ImageFilter

im = Image.open('birdnest.jpg')

om = im.filter(ImageFilter.CONTOUR)

om.save('birdnestContour.jpg')

ImageEnhance类提供了更高级的图像增强需求,它提供调整色彩度、亮度、对比度、锐化等功能。

ImageEnhance.enhance(factor)  对选择属性的数值增强factor倍

ImageEnhance.Color(im)     调整图像的颜色平衡

ImageEnhance.Contrast(im) 调整图像的对比度

ImageEnhance.Brightness(im)    调整图像的亮度

ImageEnhance.Sharpness(im)     调整图像的锐度

微实例7.4:图像的对比度增强。

增强图像的对比度为初始的20倍。

1 from PIL import Image
2 
3 from PIL import ImageEnhance
4 
5 im = Image.open('birdnest.jpg')
6 
7 om = ImageEnhance.Contrast(im)
8 
9 om.enhance(20).save('birdnestEnContrast.jpg')

图像字符画绘制

位图图片是由不同颜色像素点组成的规则分布,如果采用字符串代替像素,图像就成为了字符画。

定义一个字符集,将这个字符集替代图像中的像素点。

定义彩色向灰度的转换公式如下,其中R、G、B分别是像素点的RGB颜色值:

 

Gray = R * 0.2126 + G * 0.7152 + B * 0.0722

 

原文地址:https://www.cnblogs.com/litchi666/p/12747770.html