python獲取圖像的位深度,python圖像提取目標區域

本文目錄一覽：

• 1、Python：這有可能是最詳細的PIL庫基本概念文章了
• 2、怎樣使用Python圖像處理
• 3、python處理圖片數據？
• 4、如何獲取圖像的「位深度」和「幀數」

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：

怎樣使用Python圖像處理

Python圖像處理是一種簡單易學，功能強大的解釋型編程語言，它有簡潔明了的語法，高效率的高層數據結構，能夠簡單而有效地實現面向對象編程，下文進行對Python圖像處理進行說明。

當然，首先要感謝「戀花蝶」，是他的文章「用Python圖像處理 」 幫我堅定了用Python和PIL解決問題的想法，對於PIL的一些介紹和基本操作，可以看看這篇文章。我這裡主要是介紹點我在使用過程中的經驗。

PIL可以對圖像的顏色進行轉換，並支持諸如24位彩色、8位灰度圖和二值圖等模式，簡單的轉換可以通過Image.convert(mode)函數完 成，其中mode表示輸出的顏色模式。例如”L”表示灰度，”1”表示二值圖模式等。

但是利用convert函數將灰度圖轉換為二值圖時，是採用固定的閾 值127來實現的，即灰度高於127的像素值為1，而灰度低於127的像素值為0。為了能夠通過自定義的閾值實現灰度圖到二值圖的轉換，就要用到 Image.point函數。

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Image.point函數有多種形式，這裡只討論Image.point(table, mode)，利用該函數可以通過查表的方式實現像素顏色的模式轉換。其中table為顏色轉換過程中的映射表，每個顏色通道應當有256個元素，而 mode表示所輸出的顏色模式，同樣的，”L”表示灰度，”1”表示二值圖模式。

可見，轉換過程的關鍵在於設計映射表，如果只是需要一個簡單的箝位值，可以將table中高於或低於箝位值的元素分別設為1與0。當然，由於這裡的table並沒有什麼特殊要求，所以可以通過對元素的特殊設定實現（0, 255）範圍內，任意需要的一對一映射關係。

示例代碼如下：

import Image # load a color image im = Image.open(”fun.jpg”) # convert to grey level image Lim = im.convert(”L”) Lim.save(”fun_Level.jpg”) # setup a converting table with constant threshold threshold = 80 table = [] for i in range(256): if i threshold: table.append(0) else: table.append(1) # convert to binary image by the table bim = Lim.point(table, ”1”) bim.save(”fun_binary.jpg”)

IT部分通常要完成的任務相當繁重但支撐這些工作的資源卻很少，這已經成為公開的秘密。任何承諾提高編碼效率、降低軟體總成本的IT解決方案都應該進行 周到的考慮。Python圖像處理所具有的一個顯著優勢就是可以在企業的軟體創建和維護階段節約大量資金，而這兩個階段的軟體成本佔到了軟體整個生命周期中總成本 的50%到95%。

Python清晰可讀的語法使得軟體代碼具有異乎尋常的易讀性，甚至對那些不是最初接觸和開發原始項目的程序員都 能具有這樣的強烈感覺。雖然某些程序員反對在Python代碼中大量使用空格。

不過，幾乎人人都承認Python圖像處理的可讀性遠勝於C或者Java，後兩 者都採用了專門的字元標記代碼塊結構、循環、函數以及其他編程結構的開始和結束。提倡Python的人還宣稱，採用這些字元可能會產生顯著的編程風格差 異，使得那些負責維護代碼的人遭遇代碼可讀性方面的困難。轉載

python處理圖片數據？

生成一張純色的圖片

先設置圖片的顏色，接著利用Image模塊的new方法新生成一張圖片，png格式的圖片需要設置成rgba，類似的還有rgb，L(灰度圖等)，尺寸設定為640，480，這個可以根據自己的情況設定，顏色同樣如此。

批量生成圖片

上面生成了一張圖片，那要生成十張圖片呢，這種步驟一樣，只是顏色改變的，利用循環就可以解決。首先創建一個顏色列表，把要生成的圖片顏色放進去。接著循環獲取不同的顏色，保存的時候利用字元串拼接的方法改變圖片的名字。

本地生成的圖片

封裝成函數

前面的方法已經可以批量生成圖片了，為了通用性強一點，我們可以封裝成函數，把哪些可以改變的參數單獨抽離出來。尺寸也同樣，使用的時候，可以根據自己的需要定義顏色列表和尺寸。當然還有加一些提示用語和報錯兼容性，這裡就不講了。

本地生成的圖片

如何獲取圖像的「位深度」和「幀數」

一般情況下，將圖片導入圖像分析軟體，然後看屬性，這兩個參數都有。 比如看圖王，ACD see 等. 如果有PS 那最好不過了，什麼參數都能看到。