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python的pillow库怎么使用
Pillow是Python里的图像处理库(PIL:Python Image Library),提供了了广泛的文件格式支持,强大的图像处理能力,主要包括图像储存、图像显示、格式转换以及基本的图像处理操作等。
1)使用 Image 类
PIL最重要的类是 Image class, 你可以通过多种方法创建这个类的实例;你可以从文件加载图像,或者处理其他图像, 或者从 scratch 创建。
要从文件加载图像,可以使用open( )函数,在Image模块中:
[python] view plain copy
from PIL import Image
im = Image.open(“E:/photoshop/1.jpg”)
加载成功后,将返回一个Image对象,可以通过使用示例属性查看文件内容:
[python] view plain copy
print(im.format, im.size, im.mode)
(‘JPEG’, (600, 351), ‘RGB’)
format 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。size属性是一个二元tuple,包含width和height(宽度和高度,单位都是px)。 mode 属性定义了图像bands的数量和名称,以及像素类型和深度。常见的modes 有 “L” (luminance) 表示灰度图像, “RGB” 表示真彩色图像, and “CMYK” 表示出版图像。
如果文件打开错误,返回 IOError 错误。
只要你有了 Image 类的实例,你就可以通过类的方法处理图像。比如,下列方法可以显示图像:
[python] view plain copy
im.show()
2)读写图像
PIL 模块支持大量图片格式。使用在 Image 模块的 open() 函数从磁盘读取文件。你不需要知道文件格式就能打开它,这个库能够根据文件内容自动确定文件格式。要保存文件,使用 Image 类的 save() 方法。保存文件的时候文件名变得重要了。除非你指定格式,否则这个库将会以文件名的扩展名作为格式保存。
加载文件,并转化为png格式:
[python] view plain copy
“Python Image Library Test”
from PIL import Image
import os
import sys
for infile in sys.argv[1:]:
f,e = os.path.splitext(infile)
outfile = f +”.png”
if infile != outfile:
try:
Image.open(infile).save(outfile)
except IOError:
print(“Cannot convert”, infile)
save() 方法的第二个参数可以指定文件格式。
3)创建缩略图
缩略图是网络开发或图像软件预览常用的一种基本技术,使用Python的Pillow图像库可以很方便的建立缩略图,如下:
[python] view plain copy
# create thumbnail
size = (128,128)
for infile in glob.glob(“E:/photoshop/*.jpg”):
f, ext = os.path.splitext(infile)
img = Image.open(infile)
img.thumbnail(size,Image.ANTIALIAS)
img.save(f+”.thumbnail”,”JPEG”)
上段代码对photoshop下的jpg图像文件全部创建缩略图,并保存,glob模块是一种智能化的文件名匹配技术,在批图像处理中经常会用到。
注意:Pillow库不会直接解码或者加载图像栅格数据。当你打开一个文件,只会读取文件头信息用来确定格式,颜色模式,大小等等,文件的剩余部分不会主动处理。这意味着打开一个图像文件的操作十分快速,跟图片大小和压缩方式无关。
4)图像的剪切、粘贴与合并操作
Image 类包含的方法允许你操作图像部分选区,PIL.Image.Image.crop 方法获取图像的一个子矩形选区,如:
[python] view plain copy
# crop, paste and merge
im = Image.open(“E:/photoshop/lena.jpg”)
box = (100,100,300,300)
region = im.crop(box)
矩形选区有一个4元元组定义,分别表示左、上、右、下的坐标。这个库以左上角为坐标原点,单位是px,所以上诉代码复制了一个 200×200 pixels 的矩形选区。这个选区现在可以被处理并且粘贴到原图。
[python] view plain copy
region = region.transpose(Image.ROTATE_180)
im.paste(region, box)
当你粘贴矩形选区的时候必须保证尺寸一致。此外,矩形选区不能在图像外。然而你不必保证矩形选区和原图的颜色模式一致,因为矩形选区会被自动转换颜色。
5)分离和合并颜色通道
对于多通道图像,有时候在处理时希望能够分别对每个通道处理,处理完成后重新合成多通道,在Pillow中,很简单,如下:
[python] view plain copy
r,g,b = im.split()
im = Image.merge(“RGB”, (r,g,b))
对于split( )函数,如果是单通道的,则返回其本身,否则,返回各个通道。
6)几何变换
对图像进行几何变换是一种基本处理,在Pillow中包括resize( )和rotate( ),如用法如下:
[python] view plain copy
out = im.resize((128,128))
out = im.rotate(45) # degree conter-clockwise
其中,resize( )函数的参数是一个新图像大小的元祖,而rotate( )则需要输入顺时针的旋转角度。在Pillow中,对于一些常见的旋转作了专门的定义:
[python] view plain copy
out = im.transpose(Image.FLIP_LEFT_RIGHT)
out = im.transpose(Image.FLIP_TOP_BOTTOM)
out = im.transpose(Image.ROTATE_90)
out = im.transpose(Image.ROTATE_180)
out = im.transpose(Image.ROTATE_270)
7)颜色空间变换
在处理图像时,根据需要进行颜色空间的转换,如将彩色转换为灰度:
[python] view plain copy
cmyk = im.convert(“CMYK”)
gray = im.convert(“L”)
8)图像滤波
图像滤波在ImageFilter 模块中,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,使用方法如下:
[python] view plain copy
from PIL import ImageFilter
imgF = Image.open(“E:/photoshop/lena.jpg”)
outF = imgF.filter(ImageFilter.DETAIL)
conF = imgF.filter(ImageFilter.CONTOUR)
edgeF = imgF.filter(ImageFilter.FIND_EDGES)
imgF.show()
outF.show()
conF.show()
edgeF.show()
除此以外,ImageFilter模块还包括一些扩展性强的滤波器:
class PIL.ImageFilter.GaussianBlur(radius=2)
Gaussian blur filter.
参数:
radius – Blur radius.
class PIL.ImageFilter.UnsharpMask(radius=2, percent=150, threshold=3)
Unsharp mask filter.
See Wikipedia’s entry on digital unsharp masking for an explanation of the parameters.
class PIL.ImageFilter.Kernel(size, kernel, scale=None, offset=0)
Create a convolution kernel. The current version only supports 3×3 and 5×5 integer and floating point kernels.
In the current version, kernels can only be applied to “L” and “RGB” images.
参数:
size – Kernel size, given as (width, height). In the current version, this must be (3,3) or (5,5).
kernel – A sequence containing kernel weights.
scale – Scale factor. If given, the result for each pixel is divided by this value. the default is the sum of the kernel weights.
offset – Offset. If given, this value is added to the result, after it has been divided by the scale factor.
class PIL.ImageFilter.RankFilter(size, rank)
Create a rank filter. The rank filter sorts all pixels in a window of the given size, and returns therank‘th value.
参数:
size – The kernel size, in pixels.
rank – What pixel value to pick. Use 0 for a min filter, size * size / 2 for a median filter, size * size – 1 for a max filter, etc.
class PIL.ImageFilter.MedianFilter(size=3)
Create a median filter. Picks the median pixel value in a window with the given size.
参数:
size – The kernel size, in pixels.
class PIL.ImageFilter.MinFilter(size=3)
Create a min filter. Picks the lowest pixel value in a window with the given size.
参数:
size – The kernel size, in pixels.
class PIL.ImageFilter.MaxFilter(size=3)
Create a max filter. Picks the largest pixel value in a window with the given size.
参数:
size – The kernel size, in pixels.
class PIL.ImageFilter.ModeFilter(size=3)
Create a mode filter. Picks the most frequent pixel value in a box with the given size. Pixel values that occur only once or twice are ignored; if no pixel value occurs more than twice, the original pixel value is preserved.
参数:
size – The kernel size, in pixels.
更多详细内容可以参考:PIL/ImageFilter
9)图像增强
图像增强也是图像预处理中的一个基本技术,Pillow中的图像增强函数主要在ImageEnhance模块下,通过该模块可以调节图像的颜色、对比度和饱和度和锐化等:
[python] view plain copy
from PIL import ImageEnhance
imgE = Image.open(“E:/photoshop/lena.jpg”)
imgEH = ImageEnhance.Contrast(imgE)
imgEH.enhance(1.3).show(“30% more contrast”)
图像增强:
class PIL.ImageEnhance.Color(image)
Adjust image color balance.
This class can be used to adjust the colour balance of an image, in a manner similar to the controls on a colour TV set. An enhancement factor of 0.0 gives a black and white image. A factor of 1.0 gives the original image.
class PIL.ImageEnhance.Contrast(image)
Adjust image contrast.
This class can be used to control the contrast of an image, similar to the contrast control on a TV set. An enhancement factor of 0.0 gives a solid grey image. A factor of 1.0 gives the original image.
class PIL.ImageEnhance.Brightness(image)
Adjust image brightness.
This class can be used to control the brighntess of an image. An enhancement factor of 0.0 gives a black image. A factor of 1.0 gives the original image.
class PIL.ImageEnhance.Sharpness(image)
Adjust image sharpness.
This class can be used to adjust the sharpness of an image. An enhancement factor of 0.0 gives a blurred image, a factor of 1.0 gives the original image, and a factor of 2.0 gives a sharpened image.
图像增强的详细内容可以参考:PIL/ImageEnhance
除了以上介绍的内容外,Pillow还有很多强大的功能:
PIL.Image.alpha_composite(im1, im2)
PIL.Image.blend(im1, im2, alpha)
PIL.Image.composite(image1, image2, mask)
PIL.Image.eval(image, *args)
PIL.Image.fromarray(obj, mode=None)
PIL.Image.frombuffer(mode, size, data, decoder_name=’raw’, *args)
怎样安装python的图像处理库pillow
找到easy_install.exe工具。在windows下安装Python后,在其安装路径下的scripts文件中默认安装好了easy_install工具。完整路径如下例:D:\Python27\Scripts\easy_install.exe;其中为我python的安装路径,大家可以根据自己的安装路径更改。
使用easy_install.exe工具一键安装pip.打开cmd,输入安装命令。操作命令如下图所示:
pip安装成功后,在cmd下执行pip,将会有如下提示。
再通过pip进行一键安装Pillow。pip类似RedHat里面的yum,安装Python包非常方便。操作命令如下图所示:
5
到这一步就安装好了。马上用起来吧,下图是用这个库将图片转换的字符画。转换后有点大,分割成两张了。
python3 pillow有哪些功能
安装刚接触Pillow的朋友先来看一下Pillow的安装方法,在这里我们以Mac OS环境为例: (1)、使用 pip 安装 Python 库。pip 是 Python 的包管理工具,安装后就可以直接在命令行一站式地安装/管理各种库了(pip 文档)。
$ wget
tar xzf pip-0.7.2.tar.gz$ cd pip-0.7.2$ python setup.py install
(2)、使用 pip 下载获取 Pillow:
$ pip install pillow
(3)、安装过程中命令行出现错误提示:”error: command ‘clang’ failed with exit status
1”。上网查阅,发现需要通过 Xcode 更新 Command Line Tool。于是打开
Xcode-Preferences-Downloads-Components选项卡。咦?竟然没了 Command Line
Tools。再查,发现 Xcode 5 以上现在需要用命令行安装:
$ xcode-select —install
系统会弹出安装命令行工具的提示,点击安装即可。
此时再 pip install pillow,就安装成功了。
pip freeze 命令查看已经安装的 Python 包,Pillow 已经乖乖躺那儿了。
好了,下面开始进入教程~
Image类
Pillow中最重要的类就是Image,该类存在于同名的模块中。可以通过以下几种方式实例化:从文件中读取图片,处理其他图片得到,或者直接创建一个图片。
使用Image模块中的open函数打开一张图片:
from PIL import Image im = Image.open(“lena.ppm”)
如果打开成功,返回一个Image对象,可以通过对象属性检查文件内容
python的pillow库怎么处理灰度图像
Pillow是Python里的图像处理库(PIL:Python Image Library),提供了了广泛的文件格式支持,强大的图像处理能力,主要包括图像储存、图像显示、格式转换以及基本的图像处理操作等。
1)使用 Image 类
PIL最重要的类是 Image class, 你可以通过多种方法创建这个类的实例;你可以从文件加载图像,或者处理其他图像, 或者从 scratch 创建。
要从文件加载图像,可以使用open( )函数,在Image模块中:
from PIL import Image
im = Image.open(“E:/photoshop/1.jpg”)
加载成功后,将返回一个Image对象,可以通过使用示例属性查看文件内容:
print(im.format, im.size, im.mode)
(‘JPEG’, (600, 351), ‘RGB’)
format 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。size属性是一个二元tuple,包含width和height(宽度和高度,单位都是px)。 mode 属性定义了图像bands的数量和名称,以及像素类型和深度。常见的modes 有 “L” (luminance) 表示灰度图像, “RGB” 表示真彩色图像, and “CMYK” 表示出版图像。
如果文件打开错误,返回 IOError 错误。
只要你有了 Image 类的实例,你就可以通过类的方法处理图像。比如,下列方法可以显示图像:
im.show()
2)读写图像
PIL 模块支持大量图片格式。使用在 Image 模块的 open() 函数从磁盘读取文件。你不需要知道文件格式就能打开它,这个库能够根据文件内容自动确定文件格式。要保存文件,使用 Image 类的 save() 方法。保存文件的时候文件名变得重要了。除非你指定格式,否则这个库将会以文件名的扩展名作为格式保存。
加载文件,并转化为png格式:
“Python Image Library Test”
from PIL import Image
import os
import sys
for infile in sys.argv[1:]:
f,e = os.path.splitext(infile)
outfile = f +”.png”
if infile != outfile:
try:
Image.open(infile).save(outfile)
except IOError:
print(“Cannot convert”, infile)
save() 方法的第二个参数可以指定文件格式。
3)创建缩略图
缩略图是网络开发或图像软件预览常用的一种基本技术,使用Python的Pillow图像库可以很方便的建立缩略图,如下:
# create thumbnail
size = (128,128)
for infile in glob.glob(“E:/photoshop/*.jpg”):
f, ext = os.path.splitext(infile)
img = Image.open(infile)
img.thumbnail(size,Image.ANTIALIAS)
img.save(f+”.thumbnail”,”JPEG”)
上段代码对photoshop下的jpg图像文件全部创建缩略图,并保存,glob模块是一种智能化的文件名匹配技术,在批图像处理中经常会用到。
注意:Pillow库不会直接解码或者加载图像栅格数据。当你打开一个文件,只会读取文件头信息用来确定格式,颜色模式,大小等等,文件的剩余部分不会主动处理。这意味着打开一个图像文件的操作十分快速,跟图片大小和压缩方式无关。
4)图像的剪切、粘贴与合并操作
Image 类包含的方法允许你操作图像部分选区,PIL.Image.Image.crop 方法获取图像的一个子矩形选区,如:
# crop, paste and merge
im = Image.open(“E:/photoshop/lena.jpg”)
box = (100,100,300,300)
region = im.crop(box)
矩形选区有一个4元元组定义,分别表示左、上、右、下的坐标。这个库以左上角为坐标原点,单位是px,所以上诉代码复制了一个 200×200 pixels 的矩形选区。这个选区现在可以被处理并且粘贴到原图。
region = region.transpose(Image.ROTATE_180)
im.paste(region, box)
当你粘贴矩形选区的时候必须保证尺寸一致。此外,矩形选区不能在图像外。然而你不必保证矩形选区和原图的颜色模式一致,因为矩形选区会被自动转换颜色。
5)分离和合并颜色通道
对于多通道图像,有时候在处理时希望能够分别对每个通道处理,处理完成后重新合成多通道,在Pillow中,很简单,如下:
r,g,b = im.split()
im = Image.merge(“RGB”, (r,g,b))
对于split( )函数,如果是单通道的,则返回其本身,否则,返回各个通道。
6)几何变换
对图像进行几何变换是一种基本处理,在Pillow中包括resize( )和rotate( ),如用法如下:
out = im.resize((128,128))
out = im.rotate(45) # degree conter-clockwise
其中,resize( )函数的参数是一个新图像大小的元祖,而rotate( )则需要输入顺时针的旋转角度。在Pillow中,对于一些常见的旋转作了专门的定义:
out = im.transpose(Image.FLIP_LEFT_RIGHT)
out = im.transpose(Image.FLIP_TOP_BOTTOM)
out = im.transpose(Image.ROTATE_90)
out = im.transpose(Image.ROTATE_180)
out = im.transpose(Image.ROTATE_270)
7)颜色空间变换
在处理图像时,根据需要进行颜色空间的转换,如将彩色转换为灰度:
cmyk = im.convert(“CMYK”)
gray = im.convert(“L”)
8)图像滤波
图像滤波在ImageFilter 模块中,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,使用方法如下:
from PIL import ImageFilter
imgF = Image.open(“E:/photoshop/lena.jpg”)
outF = imgF.filter(ImageFilter.DETAIL)
conF = imgF.filter(ImageFilter.CONTOUR)
edgeF = imgF.filter(ImageFilter.FIND_EDGES)
imgF.show()
outF.show()
conF.show()
edgeF.show()
除此以外,ImageFilter模块还包括一些扩展性强的滤波器:
class PIL.ImageFilter.GaussianBlur(radius=2)
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