python中image與imagedraw（python imageai）

本文目錄一覽：

• 1、python的pillow用ImageDraw.Draw.polygon如何填充半透明的顏色
• 2、請教生成如圖驗證碼的python演算法
• 3、如何使用python在一張圖片上畫橫線和豎線，線條之間相隔10個像素？請提供詳細代碼謝謝！！
• 4、python如何自動生成表情包？
• 5、Python：這有可能是最詳細的PIL庫基本概念文章了
• 6、python可以用來處理圖像嗎

python的pillow用ImageDraw.Draw.polygon如何填充半透明的顏色

fill = (200, 10, 10, 0.5)

對於RGBA模式的圖片，填充半透明色，alpha位置取值是0-255，你希望50%，應該是用128，不是0。5

我這裡畫了一個比如三角形，準備再畫一個三角形，也是半透明的，那麼這兩個顏色是可以混合起來的吧？

直接在同一個Image上繪圖是不行的。後面畫的會直接覆蓋前面的，顏色不會自動融合。如果想要融合的效果，需要用Image.blend(im1, im2, 0.5)或者Image.composite(im1, im2, mask)其中mask需要帶alpha參數，可以設置為128.

#!/usr/bin/env python2

# coding=utf-8

“””

draw shapes and fill shap with transparent color and overlap them.

“””

from PIL import Image, ImageDraw

def main():

    im = Image.new(“RGBA”, (800, 800))

    draw = ImageDraw.Draw(im)

    draw.rectangle((0, 0, 200, 200), fill=(255, 0, 0, 128))

    draw.rectangle((400, 400, 600, 600), fill=(255, 0, 0))

    im2 = Image.new(“RGBA”, (800, 800))

    draw2 = ImageDraw.Draw(im2)

    draw2.rectangle((100, 100, 300, 300), fill=(0, 255, 0, 128))

    draw2.rectangle((500, 500, 700, 700), fill=(0, 255, 0))

    # merge two images using blend

    blend = Image.blend(im, im2, 0.5)

    # drawf = ImageDraw.Draw(blend)

    # drawf.rectangle((500, 100, 600, 200), fill=(255, 0, 0))

    # drawf.rectangle((600, 200, 700, 300), fill=(0, 255, 0))

    blend.save(“/home/sylecn/d/blend.png”)

    # merge two images using composite

    ones = Image.new(“RGBA”, (800, 800))

    _draw = ImageDraw.Draw(ones)

    _draw.rectangle((0, 0, 800, 800), fill=(255, 255, 255, 128))

    final = Image.composite(im, im2, ones)

    final.save(“/home/sylecn/d/composite.png”)

if __name__ == ‘__main__’:

    main()

請教生成如圖驗證碼的python演算法

def gene_text():

source = list(string.letters)

for index in range(0,10):

source.append(str(index))

return ”.join(random.sample(source,number))#number是生成驗證碼的位數

然後我們要創建一個圖片，寫入字元串，需要說明的這裡面的字體是不同系統而定，如果沒有找到系統字體路徑的話，也可以不設置

def gene_code():

width,height = size #寬和高

image = Image.new(‘RGBA’,(width,height),bgcolor) #創建圖片

font = ImageFont.truetype(font_path,25) #驗證碼的字體和字體大小

draw = ImageDraw.Draw(image) #創建畫筆

text = gene_text() #生成字元串

font_width, font_height = font.getsize(text)

draw.text(((width – font_width) / number, (height – font_height) / number),text,

font= font,fill=fontcolor) #填充字元串

接下來，我們要在圖片上畫幾條幹擾線

#用來繪製干擾線

def gene_line(draw,width,height):

begin = (random.randint(0, width), random.randint(0, height))

end = (random.randint(0, width), random.randint(0, height))

draw.line([begin, end], fill = linecolor)

最後創建扭曲，加上濾鏡，用來增強驗證碼的效果。

image = image.transform((width+20,height+10), Image.AFFINE, (1,-0.3,0,-0.1,1,0),Image.BILINEAR) #創建扭曲

image = image.filter(ImageFilter.EDGE_ENHANCE_MORE) #濾鏡，邊界加強

image.save(‘idencode.png’) #保存驗證碼圖片

如何使用python在一張圖片上畫橫線和豎線，線條之間相隔10個像素？請提供詳細代碼謝謝！！

# -*- coding: utf-8 -*-

__author__ = ‘lpe234’

__date__ = ‘2015-1-14’

from PIL import Image

import ImageDraw

# 打開圖像

img = Image.open(‘i.jpg’)

img_d = ImageDraw.Draw(img)

# 獲取 圖片的 x軸，y軸 像素

x_len, y_len = img.size

for x in range(0, x_len, 10):

    img_d.line(((x, 0), (x, y_len)), (0, 0, 0))

for y in range(0, y_len, 10):

    img_d.line(((0, y), (x_len, y)), (0, 0, 0))

# 保存圖片

img.save(‘ii.jpg’)

python如何自動生成表情包？

“””

注意asd4.jpg,asd5.jpg,draw.text,Python生成的表情包.jpg

和本執行文件.py均在一個目錄中。

“””

from PIL import Image, ImageDraw, ImageFont

img = Image.open(“asd4.jpg”)

w,h=img.size

img=img.resize((w*2,h*2))   #調整asd4尺寸

jgz = Image.open(“asd5.jpg”)

w,h=jgz.size

jgz=jgz.resize((w*1,h*1))    #調整asd5尺寸

img.paste(jgz,(120,80)) #調120，是左右移動asd5,調80大小是上下移動asd5

img.show() 

draw = ImageDraw.Draw(img)

ttfront = ImageFont.truetype(‘simhei.ttf’, 50)  #調整50大小是調字的大小

draw.text((165, 160),”她是誰”,fill=(0,0,0), font=ttfront)

#text(x,y)y調字上下移動，x調字左右.”她是誰”可隨意改寫

img.show()                                             

img.save(“Python生成的表情包.jpg”)

Python：這有可能是最詳細的PIL庫基本概念文章了

PIL有如下幾個模塊：Image模塊、ImageChops模塊、ImageCrackCode模塊、ImageDraw模塊、ImageEnhance模塊、ImageFile模塊、ImageFileIO模塊、ImageFilter模塊、ImageFont模塊、ImageGrab模塊、ImageOps模塊、ImagePath模塊、ImageSequence模塊、ImageStat模塊、ImageTk模塊、ImageWin模塊、PSDraw模塊

啊啊啊啊怎麼這麼多模塊啊~~~！！！！

別擔心我為你一一講解

Image模塊提供了一個相同名稱的類，即image類，用於表示PIL圖像。

Image模塊是PIL中最重要的模塊 ，比如創建、打開、顯示、保存圖像等功能，合成、裁剪、濾波等功能，獲取圖像屬性功能，如圖像直方圖、通道數等。

Image模塊的使用如下：

ImageChops模塊包含一些算術圖形操作，這些操作可用於諸多目的，比如圖像特效，圖像組合，演算法繪圖等等，通道操作只用於8點陣圖像。

ImageChops模塊的使用如下：

由於圖像im_dup是im的複製過來的，所以它們的差為0，圖像im_diff顯示時為黑圖。

ImageCrackCode模塊允許用戶檢測和測量圖像的各種特性。 這個模塊只存在於PIL Plus包中。

因為我目前安裝的PIL中沒有包含這個模塊。所以就不詳細介紹了

ImageDraw模塊為image對象提供了基本的圖形處理功能。 例如，它可以創建新圖像，注釋或潤飾已存在圖像，為web應用實時產生各種圖形。

ImageDraw模塊的使用如下：

在del draw前後顯示出來的圖像im是完全一樣的，都是在原有圖像上畫了兩條對角線。

原諒我的報錯

ImageEnhance模塊包括一些用於圖像增強的類。它們分別為 Color類、Brightness類、Contrast類和Sharpness類。

ImageEnhance模塊的使用如下：

圖像im0的亮度為圖像im的一半。

ImageFile模塊為圖像打開和保存功能提供了相關支持功能。另外，它提供了一個Parser類，這個類可以一塊一塊地對一張圖像進行解碼（例如，網路聯接中接收一張圖像）。這個類的介面與標準的sgmllib和xmllib模塊的介面一樣。

ImageFile模塊的使用如下：

因為所打開圖像大小大於1024個byte，所以報錯：圖像不完整。

所以大家想看的可以自行去找一個小一點的圖看一下

ImageFileIO模塊用於從一個socket或者其他流設備中讀取一張圖像。 不贊成使用這個模塊。 在新的code中將使用ImageFile模塊的Parser類來代替它。

ImageFilter模塊包括各種濾波器的預定義集合，與Image類的filter方法一起使用。該模塊包含這些圖像增強的濾器：BLUR，CONTOUR，DETAIL，EDGE_ENHANCE，EDGE_ENHANCE_MORE，EMBOSS，FIND_EDGES，SMOOTH，SMOOTH_MORE和SHARPEN。

ImageFilter模塊的使用如下：

ImageFont模塊定義了一個同名的類，即ImageFont類。這個類的實例中存儲著bitmap字體，需要與ImageDraw類的text方法一起使用。

PIL使用自己的字體文件格式存儲bitmap字體。用戶可以使用pilfont工具包將BDF和PCF字體描述器（Xwindow字體格式）轉換為這種格式。

PIL Plus包中才會支持矢量字體。

ImageGrab模塊用於將屏幕上的內容拷貝到一個PIL圖像內存中。 當前的版本只在windows操作系統上可以工作。

ImageGrab模塊的使用如下：

圖像im顯示出筆記本當前的窗口內容，就是類似於截圖的工具

ImageOps模塊包括一些「ready-made」圖像處理操作。 它可以完成直方圖均衡、裁剪、量化、鏡像等操作 。大多數操作只工作在L和RGB圖像上。

ImageOps模塊的使用如下：

圖像im_flip為圖像im垂直方向的鏡像。

ImagePath模塊用於存儲和操作二維向量數據。Path對象將被傳遞到ImageDraw模塊的方法中。

ImagePath模塊的使用如下：

ImageSequence模塊包括一個wrapper類，它為圖像序列中每一幀提供了迭代器。

ImageSequence模塊的使用如下：

後面兩次show()函數調用，分別顯示第1張和第11張圖像。

ImageStat模塊計算一張圖像或者一張圖像的一個區域的全局統計值。

ImageStat模塊的使用如下：

ImageTk模塊用於創建和修改BitmapImage和PhotoImage對象中的Tkinter。

ImageTk模塊的使用如下：

這個是我一直不太懂的有沒有大佬能幫我解決一下在線等~急！

PSDraw模塊為Postscript印表機提供基本的列印支持。用戶可以通過這個模塊列印字體，圖形和圖像。

PIL中所涉及的基本概念有如下幾個： 通道（bands）、模式（mode）、尺寸（size）、坐標系統（coordinate system）、調色板（palette）、信息（info）和濾波器（filters）。

每張圖片都是由一個或者多個數據通道構成。PIL允許在單張圖片中合成相同維數和深度的多個通道。

以RGB圖像為例，每張圖片都是由三個數據通道構成，分別為R、G和B通道。而對於灰度圖像，則只有一個通道。

對於一張圖片的通道數量和名稱，可以通過getbands()方法來獲取。getbands()方法是Image模塊的方法，它會返回一個字元串元組（tuple）。該元組將包括每一個通道的名稱。

Python的元組與列表類似，不同之處在於元組的元素不能修改,元組使用小括弧，列表使用方括弧，元組創建很簡單，只需要在括弧中添加元素，並使用逗號隔開即可。

getbands()方法的使用如下：

圖像的模式定義了圖像的類型和像素的位寬。當前支持如下模式：

1：1位像素，表示黑和白，但是存儲的時候每個像素存儲為8bit。

L：8位像素，表示黑和白。

P：8位像素，使用調色板映射到其他模式。

I：32位整型像素。

F：32位浮點型像素。

RGB：3×8位像素，為真彩色。

RGBA：4×8位像素，有透明通道的真彩色。

CMYK：4×8位像素，顏色分離。

YCbCr：3×8位像素，彩色視頻格式。

PIL也支持一些特殊的模式，包括RGBX（有padding的真彩色）和RGBa（有自左乘alpha的真彩色）。

可以通過mode屬性讀取圖像的模式。其返回值是包括上述模式的字元串。

mode 屬性 的使用如下：

通過size屬性可以獲取圖片的尺寸。這是一個二元組，包含水平和垂直方向上的像素數。

mode屬性的使用如下：

PIL使用笛卡爾像素坐標系統，坐標(0，0)位於左上角。注意：坐標值表示像素的角；位於坐標（0，0）處的像素的中心實際上位於（0.5，0.5）。

坐標經常用於二元組（x，y）。長方形則表示為四元組，前面是左上角坐標。例如：一個覆蓋800×600的像素圖像的長方形表示為（0，0，800，600）。

調色板模式 (“P”)使用一個顏色調色板為每個像素定義具體的顏色值

使用info屬性可以為一張圖片添加一些輔助信息。這個是字典對象。載入和保存圖像文件時，多少信息需要處理取決於文件格式。

info屬性的使用如下：

對於將多個輸入像素映射為一個輸出像素的幾何操作，PIL提供了4個不同的採樣濾波器：

NEAREST：最近濾波。 從輸入圖像中選取最近的像素作為輸出像素。它忽略了所有其他的像素。

BILINEAR：雙線性濾波。 在輸入圖像的2×2矩陣上進行線性插值。注意：PIL的當前版本，做下採樣時該濾波器使用了固定輸入模板。

BICUBIC：雙立方濾波。 在輸入圖像的4×4矩陣上進行立方插值。注意：PIL的當前版本，做下採樣時該濾波器使用了固定輸入模板。

ANTIALIAS：平滑濾波。 這是PIL 1.1.3版本中新的濾波器。對所有可以影響輸出像素的輸入像素進行高質量的重採樣濾波，以計算輸出像素值。在當前的PIL版本中，這個濾波器只用於改變尺寸和縮略圖方法。

注意：在當前的PIL版本中，ANTIALIAS濾波器是下採樣 （例如，將一個大的圖像轉換為小圖） 時唯一正確的濾波器。 BILIEAR和BICUBIC濾波器使用固定的輸入模板 ，用於固定比例的幾何變換和上採樣是最好的。Image模塊中的方法resize()和thumbnail()用到了濾波器。

resize()方法的定義為：resize(size, filter=None)= image

resize()方法的使用如下：

對參數filter不賦值的話，resize()方法默認使用NEAREST濾波器。如果要使用其他濾波器可以通過下面的方法來實現：

thumbnail ()方法的定義為：im.thumbnail(size, filter=None)

thumbnail ()方法的使用如下：

這裡需要說明的是，方法thumbnail()需要保持寬高比，對於size=(200,200)的輸入參數，其最終的縮略圖尺寸為(182， 200)。

對參數filter不賦值的話，方法thumbnail()默認使用NEAREST濾波器。如果要使用其他濾波器可以通過下面的方法來實現：

python可以用來處理圖像嗎

可以的，

PythonWare公司提供了免費的Python圖像處理工具包PIL(Python Image Library),該軟體包提供了基本的圖像處理功能，如：

改變圖像大小，旋轉圖像，圖像格式轉換，色場空間轉換，圖像增強，直方圖處理，插值和濾波等等。雖然在這個軟體包上要實現類似MATLAB中的複雜的圖像處理演算法並不太適合，但是Python的快速開發能力以及面向對象等等諸多特點使得它非常適合用來進行原型開發。

在PIL中，任何一副圖像都是用一個Image對象表示，而這個類由和它同名的模塊導出，因此，最簡單的形式是這樣的：

import Image img = Image.open(「dip.jpg」)

注意：第一行的Image是模塊名；第二行的img是一個Image對象；

Image類是在Image模塊中定義的。關於Image模塊和Image類，切記不要混淆了。現在，我們就可以對img進行各種操作了，所有對img的

操作最終都會反映到到dip.img圖像上。

PIL提供了豐富的功能模塊：Image,ImageDraw,ImageEnhance,ImageFile等等。最常用到的模塊是

Image,ImageDraw,ImageEnhance這三個模塊。下面我對此分別做一介紹。關於其它模塊的使用請參見說明文檔.有關PIL軟體包和

相關的說明文檔可在PythonWare的站點上獲得。

Image模塊：

Image模塊是PIL最基本的模塊，其中導出了Image類，一個Image類實例對象就對應了一副圖像。同時，Image模塊還提供了很多有用的函數。

（1）打開一文件：

import Image img = Image.open(「dip.jpg」)

這將返回一個Image類實例對象，後面的所有的操作都是在img上完成的。

（2）調整文件大小:

import Image img = Image.open(“img.jpg”) new_img = img.resize

((128,128),Image.BILINEAR) new_img.save(“new_img.jpg”)

原來的圖像大小是256×256,現在，保存的new_img.jpg的大小是128×128。

就是這麼簡單，需要說明的是Image.BILINEAR指定採用雙線性法對像素點插值。

在批處理或者簡單的Python圖像處理任務中，採用Python和PIL（Python Image Library）的組合來完成圖像處理任務是一個很不錯的選擇。設想有一個需要對某個文件夾下的所有圖像將對比度提高2倍的任務。用Python來做將是十分簡單的。當然，我也不得不承認Python在圖像處理方面的功能還比較弱，顯然還不適合用來進行濾波、特徵提取等等一些更為複雜的應用。我個人的觀點是，當你要實現這些「高級」的演算法的時候，好吧，把它交給MATLAB去完成。但是，如果你面對的只是一個通常的不要求很複雜演算法的圖像處理任務，那麼，Python圖像處理應該才是你的最佳搭檔。