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    Python图像处理之PIL库

    转载2022-06-23 12:22:391363 关注公众号:每天精选资源文章推送
    本篇文章给大家带来了关于python的相关知识,其中主要整理了PIL库的相关问题,PIL库是一个具有强大图像处理能力的第三方库,不仅包含了丰富的像素、色彩操作功能,还可以用于图像归档和批量处理,下面一起来看一下,希望对大家有帮助。

    推荐学习:python

    PIL库的使用

    要点:PIL库是一个具有强大图像处理能力的第三方库,不仅包含了丰富的像素、色彩操作功能,还可以用于图像归档和批量处理。

    1.PIL库概述

    PIL(Python Image Library)库是Python语言的第三方库,需要通过pip工具安装。安装PIL库的方法如下,需要注意,安装库的名字是pillow。

    :\>pip install pillow #或者 pip3 install pillow

    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库主要可以实现图像归档和图像处理两方面动能需求
    (1)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。
    (2)图像处理:图像基本处理、像素处理、颜色处理等。
    根据功能不同,PIL库共包括21个与图片相关的类,这些类可以被看作是子库
    或PIL库中的模块,子库列表如下。
    Image、 ImageChops、 ImageColor、 ImageCrackCode、 ImageDraw.ImageEnhance、 ImageFile、 ImageFilelO、 ImageFilter、 ImageFont、ImageGL、 ImageGrab、 Imagemath、 ImageOps、 ImagePalette、 ImagePath.ImageQt、 ImageSequence、 ImageStat ImageTk, ImageWin
    重点介绍PIL库最常用的子库:Image、ImageFilter、ImageEnhance。

    2.PIL库Image类解析

    Image是PIL最重要的类,它代表一张图片,引入这个类的方法如下:

    >>>from PIL import Image

    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如下(共5个):

    方法描述
    Image.open(filename)根据参数加载图像文件
    Image.new(mode, size, color)根据给定参数创建一个新的图像
    Image.open(StringlO.StringlO(buffer))从字符串中获取图像
    Image.frombytes(mode, size, data)根据像素点data 创建图像
    Image.verify()对图像文件完整性进行检查、返回异常

    通过Image打开图像文件时,图像的栅格数据不会被直接解码或者加载,程序只是读取了图像文件头部的元数据信息,这部分信息标识了图像的格式、颜色、大小等。因此,打开一个文件会十分迅速,与图像的存储和压缩方式无关。
    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 ("a.jpg")

    在使用IDLE交互方式处理图片文件时,建议采用文件的全路径;如果使用Python文件形式,建议采用相对路径,将文件和程序放到一个目录中。
    Image类有4个处理图片的常用属性,如表所示(共4个)

    属性描述
    Image.format标识图像格式或来源,如果图像不是从文件读取,值为None
    Image.mode图像的色彩模式,"L"为灰度图像、"RGB”为真彩色图像、"CMYK”为出版图像
    Image.size图像蜜度和高度,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

    查看已经读取的图像文件的属性如下:

    >>>print (im. format, im.size, im.mode)JPEG (900, 598) RGB

    Image还能读取序列类图像文件,包括GIF、FLI、FLC、TIFF等格式文件。open()方法打开一个图像时自动加载序列中的第一帧,使用seek()和tell()方法可以在不同帧之间移动。
    Image类的序列图像操作方法(共2个):

    方法描述
    Image.seek(frame)跳转并返回图像中的指定帧
    Image.tell()返回当前帧的序号

    【实例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#读入一个GIF文件im = Image.open("pybit.gif")try:
    	im.save('picframe{:02d).png'.format(im.tell()))
    	while True:
    		im.seek(im.tel1 ()+1)
    		im.save('picframe{:02d).png'.format(im.tell()))except:print("处理结束")

    实例1展示了一种采用try-except编写程序的方法,通过seek()方法和save()方法配合提取GIF图像格式的每一帧,并保存为文件。
    Image类的图像转换和保存方法 (共3个) 如表所示。

    方法描述
    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

    其中,save()方法有两个参数:文件名filename和图像格式format。如果调用时不指定保存格式,如微实例1,PIL将自动根据文件名filename后缀存储图像;如果指定格式,则按照格式存储。搭配采用open()和save()方法可以实现图像的格式转换,例如,将 jpg格式转换为png格式」代码如下。需要注意,Image 类的 save()方法主要用于保存文件到硬盘,PIL库还提供了功能更强大的格式转换方法。

    im = Image.open("a.jpg")im.save("a.png")

    Image类可以缩放和旋转图像,其中,rotate(方法以逆时旋转的角度值作为参数来旋转图像。
    Image类的图像旋转和缩放方法(共2个):

    方法描述
    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类能够对每个像素点或者一幅RGB图像的每个通道单独进行操作。split()方法能够将RGB 图像各颜色通道提取出来;
    merge()方法能够将各独立通道再合成一幅新的图像。
    lmage类的图像像素和通道处理方法(共4个):

    方法描述
    Image.point(func)根据函数func的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,其中mode表示色彩,bands表示新的色彩通道
    Image.blend(im1,im2,alpha)将两幅图片iml和im2按照如下公式插值后生成新的图像:im1 (1.0-alpha) + im2 alpha

    【实例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3个颜色通道实现颜色交换。

    from PIL import Imageim = Image.open('a.jpg')r, g, b = im.split()om = Image.merge("RGB" , (b, g, r))om.save('aBGR.jpg')

    运行结果:
    在这里插入图片描述
    原图:
    在这里插入图片描述

    操作图像的每个像素点需要通过函数实现,可以采用(lambda)函数和point()方法,例子如下,显示效果如图7所示。

    >>>im=Image.apen('a.jpg')#打开文件>>>>r,g,b=im.splitO#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>>>>newb=b.point(lambda i:i<100)#选择B通道值(低于100的像素>>>>om=Image.merge(im.mode,(r,newg,newb)#将3个通道合成为新图>>>>om.save('new_a.jpg')#输出图片

    3.图像的过滤和增强

    PIL库的ImageFilter类和ImageEnhance类提供了过滤图像和增强图像的方法。
    ImageFilter类共提供10种预定义图像过滤方法(共10个):

    方法表示描述
    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.SMOOTHL图像的平滑效果
    ImageFilter.FIND_EDGES图像的边界效果
    ImageFilter.SMOOTH_MORE图像的阈值平滑效果
    ImageFilter.SHARPEN图像的锐化效果

    利用Image类的filter()方法可以使用ImageFilter类,使用方式如下:

    Image.filter(ImageFilter.fuction)

    【实例3】图像的轮廓获取。
    获取图像的轮廓,代码如下,程序执行效果如图所示,图片变得更加抽象、更具想象空间!

    from PIL import Imagefrom PIL import ImageFilterim = Image.open('a.jpg')om = im.filter(ImageFilter.CONTOUR)om.save('aContour.jpg')

    运行结果:
    在这里插入图片描述
    原图:
    在这里插入图片描述
    ImageEnhance类提供了更高级的图像增强功能,如调整色彩度、亮度、对比度、锐化等。
    ImageEnhance类的图像增强和滤镜方法(共5个):

    方法描述
    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

    【实例4】图像的对比度增强。
    增强图像的对比度为初始的20倍。代码如下,程序执行效果如图7所示。

    from PIL import Imagefrom PIL import ImageEnhanceim = Image.open('a.jpg')om = ImageEnhance.Contrast(im)om.enhance(20).save(aEnContrast.jpg')

    运行结果:
    在这里插入图片描述
    原图:在这里插入图片描述

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    以上就是Python图像处理之PIL库的详细内容,更多请关注php中文网其它相关文章!

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