python彩色對比度提升（python計算圖片中顏色比例）

本文目錄一覽：

• 1、python：PIL圖像處理
• 2、python可以用來處理圖像嗎
• 3、怎麼樣在Python編程中使用Pillow來處理圖像

python：PIL圖像處理

PIL (Python Imaging Library)

Python圖像處理庫，該庫支持多種文件格式，提供強大的圖像處理功能。

PIL中最重要的類是Image類，該類在Image模塊中定義。

從文件載入圖像：

如果成功，這個函數返回一個Image對象。現在你可以使用該對象的屬性來探索文件的內容。

format 屬性指定了圖像文件的格式，如果圖像不是從文件中載入的則為 None 。

size 屬性是一個2個元素的元組，包含圖像寬度和高度（像素）。

mode 屬性定義了像素格式，常用的像素格式為：「L」 (luminance) – 灰度圖, 「RGB」 , 「CMYK」。

如果文件打開失敗, 將拋出IOError異常。

一旦你擁有一個Image類的實例，你就可以用該類定義的方法操作圖像。比如：顯示

( show() 的標準實現不是很有效率，因為它將圖像保存到一個臨時文件，然後調用外部工具（比如系統的默認圖片查看軟體）顯示圖像。該函數將是一個非常方便的調試和測試工具。)

接下來的部分展示了該庫提供的不同功能。

PIL支持多種圖像格式。從磁碟中讀取文件，只需使用 Image 模塊中的 open 函數。不需要提供文件的圖像格式。PIL庫將根據文件內容自動檢測。

如果要保存到文件，使用 Image 模塊中的 save 函數。當保存文件時，文件名很重要，除非指定格式，否則PIL庫將根據文件的擴展名來決定使用哪種格式保存。

** 轉換文件到JPEG **

save 函數的第二個參數可以指定使用的文件格式。如果文件名中使用了一個非標準的擴展名，則必須通過第二個參數來指定文件格式。

** 創建JPEG縮略圖 **

需要注意的是，PIL只有在需要的時候才載入像素數據。當你打開一個文件時，PIL只是讀取文件頭獲得文件格式、圖像模式、圖像大小等屬性，而像素數據只有在需要的時候才會載入。

這意味著打開一個圖像文件是一個非常快的操作，不會受文件大小和壓縮演算法類型的影響。

** 獲得圖像信息 **

Image 類提供了某些方法，可以操作圖像的子區域。提取圖像的某個子區域，使用 crop() 函數。

** 複製圖像的子區域 **

定義區域使用一個包含4個元素的元組，(left, upper, right, lower)。坐標原點位於左上角。上面的例子提取的子區域包含300×300個像素。

該區域可以做接下來的處理然後再粘貼回去。

** 處理子區域然後粘貼回去 **

當往回粘貼時，區域的大小必須和參數匹配。另外區域不能超出圖像的邊界。然而原圖像和區域的顏色模式無需匹配。區域會自動轉換。

** 滾動圖像 **

paste() 函數有個可選參數，接受一個掩碼圖像。掩碼中255表示指定位置為不透明，0表示粘貼的圖像完全透明，中間的值表示不同級別的透明度。

PIL允許分別操作多通道圖像的每個通道，比如RGB圖像。 split() 函數創建一個圖像集合，每個圖像包含一個通道。 merge() 函數接受一個顏色模式和一個圖像元組，然後將它們合併為一個新的圖像。接下來的例子交換了一個RGB圖像的三個通道。

** 分離和合併圖像通道 **

對於單通道圖像， split() 函數返回圖像本身。如果想處理各個顏色通道，你可能需要先將圖像轉為RGB模式。

resize() 函數接受一個元組，指定圖像的新大小。

rotate() 函數接受一個角度值，逆時針旋轉。

** 基本幾何變換 **

圖像旋轉90度也可以使用 transpose() 函數。 transpose() 函數也可以水平或垂直翻轉圖像。

** transpose **

transpose() 和 rotate() 函數在性能和結果上沒有區別。

更通用的圖像變換函數為 transform() 。

PIL可以轉換圖像的像素模式。

** 轉換顏色模式 **

PIL庫支持從其他模式轉為「L」或「RGB」模式，其他模式之間轉換，則需要使用一個中間圖像，通常是「RGB」圖像。

ImageFilter 模塊包含多個預定義的圖像增強過濾器用於 filter() 函數。

** 應用過濾器 **

point() 函數用於操作圖像的像素值。該函數通常需要傳入一個函數對象，用於操作圖像的每個像素：

** 應用點操作 **

使用以上技術可以快速地對圖像像素應用任何簡單的表達式。可以結合 point() 函數和 paste 函數修改圖像。

** 處理圖像的各個通道 **

注意用於創建掩碼圖像的語法：

Python計算邏輯表達式採用短路方式，即：如果and運算符左側為false，就不再計算and右側的表達式，而且返回結果是表達式的結果。比如 a and b 如果a為false則返回a，如果a為true則返回b，詳見Python語法。

對於更多高級的圖像增強功能，可以使用 ImageEnhance 模塊中的類。

可以調整圖像對比度、亮度、色彩平衡、銳度等。

** 增強圖像 **

PIL庫包含對圖像序列（動畫格式）的基本支持。支持的序列格式包括 FLI/FLC 、 GIF 和一些實驗性的格式。 TIFF 文件也可以包含多個幀。

當打開一個序列文件時，PIL庫自動載入第一幀。你可以使用 seek() 函數 tell() 函數在不同幀之間移動。

** 讀取序列 **

如例子中展示的，當序列到達結尾時，將拋出EOFError異常。

注意當前版本的庫中多數底層驅動只允許seek到下一幀。如果想回到前面的幀，只能重新打開圖像。

以下迭代器類允許在for語句中循環遍歷序列：

** 一個序列迭代器類 **

PIL庫包含一些函數用於將圖像、文本列印到Postscript印表機。以下是一個簡單的例子。

** 列印到Postscript **

如前所述，可以使用 open() 函數打開圖像文件，通常傳入一個文件名作為參數：

如果打開成功，返回一個Image對象，否則拋出IOError異常。

也可以使用一個file-like object代替文件名（暫可以理解為文件句柄）。該對象必須實現read，seek，tell函數，必須以二進位模式打開。

** 從文件句柄打開圖像 **

如果從字元串數據中讀取圖像，使用StringIO類：

** 從字元串中讀取 **

如果圖像文件內嵌在一個大文件里，比如 tar 文件中。可以使用ContainerIO或TarIO模塊來訪問。

** 從tar文檔中讀取 **

** 該小節不太理解，請參考原文 **

有些解碼器允許當讀取文件時操作圖像。通常用於在創建縮略圖時加速解碼（當速度比質量重要時）和輸出一個灰度圖到激光印表機時。

draft() 函數。

** Reading in draft mode **

輸出類似以下內容：

注意結果圖像可能不會和請求的模式和大小匹配。如果要確保圖像不大於指定的大小，請使用 thumbnail 函數。

Python2.7 教程 PIL

Python 之 使用 PIL 庫做圖像處理

來自

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。

怎麼樣在Python編程中使用Pillow來處理圖像

安裝

剛接觸Pillow的朋友先來看一下Pillow的安裝方法，在這裡我們以Mac OS環境為例： （1）、使用 pip 安裝 Python 庫。pip 是 Python 的包管理工具，安裝後就可以直接在命令行一站式地安裝/管理各種庫了（pip 文檔）。

$ wget tar xzf pip-0.7.2.tar.gz$ cd pip-0.7.2$ python setup.py install

（2）、使用 pip 下載獲取 Pillow：

$ pip install pillow

（3）、安裝過程中命令行出現錯誤提示：」error: command 『clang’ failed with exit status

1」。上網查閱，發現需要通過 Xcode 更新 Command Line Tool。於是打開

Xcode-Preferences-Downloads-Components選項卡。咦？竟然沒了 Command Line

Tools。再查，發現 Xcode 5 以上現在需要用命令行安裝：

$ xcode-select —install

系統會彈出安裝命令行工具的提示，點擊安裝即可。

此時再 pip install pillow，就安裝成功了。

pip freeze 命令查看已經安裝的 Python 包，Pillow 已經乖乖躺那兒了。

好了，下面開始進入教程~

Image類

Pillow中最重要的類就是Image，該類存在於同名的模塊中。可以通過以下幾種方式實例化：從文件中讀取圖片，處理其他圖片得到，或者直接創建一個圖片。

使用Image模塊中的open函數打開一張圖片：

from PIL import Image im = Image.open(“lena.ppm”)

如果打開成功，返回一個Image對象，可以通過對象屬性檢查文件內容

from __future__ import print_function print(im.format, im.size, im.mode)

PPM (512, 512) RGB

format屬性定義了圖像的格式，如果圖像不是從文件打開的，那麼該屬性值為None；size屬性是一個tuple，表示圖像的寬和高（單位為像素）；mode屬性為表示圖像的模式，常用的模式為：L為灰度圖，RGB為真彩色，CMYK為pre-press圖像。

如果文件不能打開，則拋出IOError異常。

當有一個Image對象時，可以用Image類的各個方法進行處理和操作圖像，例如顯示圖片：

im.show()

ps：標準版本的show()方法不是很有效率，因為它先將圖像保存為一個臨時文件，然後使用xv進行顯示。如果沒有安裝xv，該函數甚至不能工作。但是該方法非常便於debug和test。（windows中應該調用默認圖片查看器打開）

讀寫圖片

Pillow庫支持相當多的圖片格式。直接使用Image模塊中的open()函數讀取圖片，而不必先處理圖片的格式，Pillow庫自動根據文件決定格式。

Image模塊中的save()函數可以保存圖片，除非你指定文件格式，那麼文件名中的擴展名用來指定文件格式。

圖片轉成jpg格式

from __future__ import print_functionimport os, sysfrom PIL import Imagefor infile in sys.argv[1:]: f, e = os.path.splitext(infile) outfile = f + “.jpg” if infile != outfile: try: Image.open(infile).save(outfile) except IOError: print(“cannot convert”, infile)

save函數的第二個參數可以用來指定圖片格式，如果文件名中沒有給出一個標準的圖像格式，那麼第二個參數是必須的。

創建縮略圖

from __future__ import print_functionimport os, sysfrom PIL import Imagesize = (128, 128)for infile in sys.argv[1:]: outfile = os.path.splitext(infile)[0] + “.thumbnail” if infile != outfile: try: im = Image.open(infile) im.thumbnail(size) im.save(outfile, “JPEG”) except IOError: print(“cannot create thumbnail for”, infile)

必須指出的是除非必須，Pillow不會解碼或raster數據。當你打開一個文件，Pillow通過文件頭確定文件格式，大小，mode等數據，餘下數據直到需要時才處理。

這意味著打開文件非常快，與文件大小和壓縮格式無關。下面的程序用來快速確定圖片屬性：

確定圖片屬性

from __future__ import print_functionimport sysfrom PIL import Imagefor infile in sys.argv[1:]: try: with Image.open(infile) as im: print(infile, im.format, “%dx%d” % im.size, im.mode) except IOError: pass

裁剪、粘貼、與合併圖片

Image類包含還多操作圖片區域的方法。如crop()方法可以從圖片中提取一個子矩形

從圖片中複製子圖像

box = im.copy() #直接複製圖像box = (100, 100, 400, 400)region = im.crop(box)

區域由4-tuple決定，該tuple中信息為(left, upper, right, lower)。 Pillow左邊系統的原點（0，0）為圖片的左上角。坐標中的數字單位為像素點，所以上例中截取的圖片大小為300*300像素^2。

處理子圖，粘貼回原圖

region = region.transpose(Image.ROTATE_180)im.paste(region, box)

將子圖paste回原圖時，子圖的region必須和給定box的region吻合。該region不能超過原圖。而原圖和region的mode不需要匹配，Pillow會自動處理。

另一個例子

Rolling an imagedef roll(image, delta): “Roll an image sideways” image = image.copy() #複製圖像 xsize, ysize = image.size delta = delta % xsize if delta == 0: return image part1 = image.crop((0, 0, delta, ysize)) part2 = image.crop((delta, 0, xsize, ysize)) image.paste(part2, (0, 0, xsize-delta, ysize)) image.paste(part1, (xsize-delta, 0, xsize, ysize)) return image

分離和合併通道

r, g, b = im.split()im = Image.merge(“RGB”, (b, g, r))

對於單通道圖片，split()返回圖像本身。為了處理單通道圖片，必須先將圖片轉成RGB。

幾何變換

Image類有resize()、rotate()和transpose()、transform()方法進行幾何變換。

簡單幾何變換

out = im.resize((128, 128))out = im.rotate(45) # 順時針角度表示

置換圖像

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)

transpose()和象的rotate()沒有性能差別。

更通用的圖像變換方法可以使用transform()

模式轉換

convert()方法

模式轉換

im = Image.open(‘lena.ppm’).convert(‘L’)

圖像增強

Filter ImageFilter模塊包含很多預定義的增強filters，通過filter()方法使用

應用filters

from PIL import ImageFilterout = im.filter(ImageFilter.DETAIL)

像素點處理

point()方法通過一個函數或者查詢表對圖像中的像素點進行處理（例如對比度操作）。

像素點變換

# multiply each pixel by 1.2out = im.point(lambda i: i * 1.2)

上述方法可以利用簡單的表達式進行圖像處理，通過組合point()和paste()還能選擇性地處理圖片的某一區域。

處理單獨通道

# split the image into individual bandssource = im.split()R, G, B = 0, 1, 2# select regions where red is less than 100mask = source[R].point(lambda i: i 100 and 255)# process the green bandout = source[G].point(lambda i: i * 0.7)# paste the processed band back, but only where red was 100source[G].paste(out, None, mask)# build a new multiband imageim = Image.merge(im.mode, source)

注意到創建mask的語句：

mask = source[R].point(lambda i: i 100 and 255)

該句可以用下句表示

imout = im.point(lambda i: expression and 255)

如果expression為假則返回expression的值為0（因為and語句已經可以得出結果了），否則返回255。（mask參數用法：當為0時，保留當前值，255為使用paste進來的值，中間則用於transparency效果）

高級圖片增強

對其他高級圖片增強，應該使用ImageEnhance模塊 。一旦有一個Image對象，應用ImageEnhance對象就能快速地進行設置。 可以使用以下方法調整對比度、亮度、色平衡和銳利度。

圖像增強

from PIL import ImageEnhanceenh = ImageEnhance.Contrast(im)enh.enhance(1.3).show(“30% more contrast”)

動態圖

Pillow支持一些動態圖片的格式如FLI/FLC，GIF和其他一些處於實驗階段的格式。TIFF文件同樣可以包含數幀圖像。

當讀取動態圖時，PIL自動讀取動態圖的第一幀，可以使用seek和tell方法讀取不同鄭

from PIL import Imageim = Image.open(“animation.gif”)im.seek(1) # skip to the second frametry: while 1: im.seek(im.tell()+1) # do something to imexcept EOFError: pass # end of sequence

當讀取到最後一幀時，Pillow拋出EOFError異常。

當前版本只允許seek到下一鄭為了倒回之前，必須重新打開文件。

或者可以使用下述迭代器類

動態圖迭代器類

class ImageSequence: def __init__(self, im): self.im = im def __getitem__(self, ix): try: if ix: self.im.seek(ix) return self.im except EOFError: raise IndexError # end of sequencefor frame in ImageSequence(im): # …do something to frame…Postscript Printing

Pillow允許通過Postscript Printer在圖片上添加images、text、graphics。

Drawing Postscriptfrom PIL import Imagefrom PIL import PSDrawim = Image.open(“lena.ppm”)title = “lena”box = (1*72, 2*72, 7*72, 10*72) # in pointsps = PSDraw.PSDraw() # default is sys.stdoutps.begin_document(title)# draw the image (75 dpi)ps.image(box, im, 75)ps.rectangle(box)# draw centered titleps.setfont(“HelveticaNarrow-Bold”, 36)w, h, b = ps.textsize(title)ps.text((4*72-w/2, 1*72-h), title)ps.end_document()

更多讀取圖片方法

之前說到Image模塊的open()函數已經足夠日常使用。該函數的參數也可以是一個文件對象。

從string中讀取

import StringIOim = Image.open(StringIO.StringIO(buffer))

從tar文件中讀取

from PIL import TarIOfp = TarIO.TarIO(“Imaging.tar”, “Imaging/test/lena.ppm”)im = Image.open(fp)

草稿模式

draft()方法允許在不讀取文件內容的情況下儘可能（可能不會完全等於給定的參數）地將圖片轉成給定模式和大小，這在生成縮略圖的時候非常有效（速度要求比質量高的場合）。

draft模式

from __future__ import print_functionim = Image.open(file)print(“original =”, im.mode, im.size)im.draft(“L”, (100, 100))print(“draft =”, im.mode, im.size)