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Python图像处理库PIL如何使用

时间:2024-4-23 09:40     作者:韩俊     分类: Python


这篇文章主要介绍“Python图像处理库PIL如何使用”,在日常操作中,相信很多人在Python图像处理库PIL如何使用问题上存在疑惑,小编查阅了各式资料,整理出简单好用的操作方法,希望对大家解答”Python图像处理库PIL如何使用”的疑惑有所帮助!接下来,请跟着小编一起来学习吧!

一、 简介

1、 基本介绍

Pillow 是 Python 中较为基础的图像处理库,主要用于图像的基本处理,比如裁剪图像、调整图像大小和图像颜色处理等。与 Pillow 相比,OpenCV 和 Scikit-image 的功能更为丰富,所以使用起来也更为复杂,主要应用于机器视觉、图像分析等领域,比如众所周知的“人脸识别”应用 。

2、 特点

  • 支持格式繁多

    Pillow 支持广泛的图像格式,比如 "jpeg","png","bmp","gif","ppm","tiff" 等。同时,它也支持图像格式之间的相互转换。总之, Pillow 几乎能够处理任何格式的图像

  • 提供丰富的功能

    Pillow 提供了丰富的图像处理功能,可概括为两个方面:

    图像归档,包括创建缩略图、生成预览图像、图像批量处理等;而图像处理,则包括调整图像大小、裁剪图像、像素点处理、添加滤镜、图像颜色处理等

    • 图像归档

    • 图像处理

  • 配合 GUI 工具使用

3、 安装

pip install pillow
导包
imoprt PIL

二、 Image 对象

1、 实例化对象

1.1 实例化

导包

from PIL import Image

使用 open 方法

im = PIL.Image.open(fp) # 导入图片
im.show() # 展示图片

fp:图片路径

使用 open 方法

im = Image.new(mode,size,color) # 创建图片
im.show() # 展示图片

参数说明如下:

  • mode:图像模式,字符串参数,比如 RGB(真彩图像)、L(灰度图像)、CMYK(色彩图打印模式)等

  • size:图像大小,元组参数(width, height)代表图像的像素大小

  • color:图片颜色,默认值为 0 表示黑色,参数值支持(R,G,B)三元组数字格式、颜色的十六进制值以及颜色英文单词

1.2 图像模式

mode描述
11 位像素(取值范围 0-1),0表示黑,1 表示白,单色通道。
L8 位像素(取值范围 0 -255),灰度图,单色通道。
P8 位像素,使用调色板映射到任何其他模式,单色通道。
RGB3 x 8位像素,真彩色,三色通道,每个通道的取值范围 0-255。
RGBA4 x 8位像素,真彩色+透明通道,四色通道。
CMYK4 x 8位像素,四色通道,可以适应于打印图片。
YCbCr3 x 8位像素,彩色视频格式,三色通道。
LAB3 x 8位像素,L * a * b颜色空间,三色通道
HSV3 x 8位像素,色相,饱和度,值颜色空间,三色通道。
I32 位有符号整数像素,单色通道。
F32 位浮点像素,单色通道。

2、 对象属性

import PIL.Image

im = PIL.Image.open(r"D:35005PicturesScreenshots微信图片_20220302175157.jpg")
print(im.size) # 查看图片大小
print(im.readonly) # 查看是否为只读,1为是,0为否
print(im.format) # 查看图片的格式
print(im.info) # 查看图片的相关信息
print(im.mode) # 查看图片的模式

3、 格式转换

3.1 save 方法

save 方法用于保存 图像,当不指定文件格式时,它会以默认的图片格式来存储;如果指定图片格式,则会以指定的格式存储图片

语法:

im = PIL.Image.open(r"D:35005PicturesScreenshots微信图片_20220302175157.jpg")
im.save(fp, format=None) # 保存图片

参数说明如下:

  • fp:图片的存储路径,包含图片的名称,字符串格式

  • format:可选参数,可以指定图片的格式

3.2 convert 方法

注意,并非所有的图片格式都可以用 save() 方法转换完成,比如将 PNG 格式的图片保存为 JPG 格式,如果直接使用 save() 方法就会出现错误

引发错误的原因是由于 PNG 和 JPG 图像模式不一致导致的。其中 PNG 是四通道 RGBA 模式,即红色、绿色、蓝色、Alpha 透明色;JPG 是三通道 RGB 模式。因此要想实现图片格式的转换,就要将 PNG 转变为三通道 RGB 模式

Image 类提供的 convert() 方法可以实现图像模式的转换。该函数提供了多个参数,比如 mode、matrix、dither 等,其中最关键的参数是 mode,其余参数无须关心

语法:

im.convert(mode, params) # 转换模式
im.save(fp) # 保存图片

参数:

  • mode:指的是要转换成的图像模式

  • params:其他可选参数

4、 图片缩放

在图像处理过程中经常会遇到缩小或放大图像的情况,Image 类提供的 resize() 方法能够实现任意缩小和放大图像

语法:

im_new = im.resize(size, resample=image.BICUBIC, box=None, reducing_gap=None) # 注意要重新赋值
im_new.show() # 缩放后的图片

参数:

  • size:元组参数 (width,height),图片缩放后的尺寸

  • resample:可选参数,指图像重采样滤波器,与 thumbnail() 的 resample 参数类似,默认为 Image.BICUBIC

  • box:对指定图片区域进行缩放,box 的参数值是长度为 4 的像素坐标元组,即 (左,上,右下)。注意,被指定的区域必须在原图的范围内,如果超出范围就会报错。当不传该参数时,默认对整个原图进行缩放

    (0, 0, 120, 180)代表的是以原图的左上角为原点,选择宽和高分别是(120,180)的图像区域

  • reducing_gap:可选参数,浮点参数值,用于优化图片的缩放效果,常用参数值有 3.0 和 5.0

5、 创建缩略图

缩略图指的是将原图缩小至一个指定大小(size)的图像。通过创建缩略图可以使图像更易于展示和浏览

Image 对象提供了一个 thumbnail() 方法用来生图像的缩略图,等比缩放

语法:

im.thumbnail(size,resample) # 直接在原图的基础上修改
im.show() # 缩放后的图片

参数:

  • size:元组参数,指的是缩小后的图像大小

  • resample:可选参数,指图像重采样滤波器,有四种过滤方式,分别是 Image.BICUBIC(双立方插值法)、PIL.Image.NEAREST(最近邻插值法)、PIL.Image.BILINEAR(双线性插值法)、PIL.Image.LANCZOS(下采样过滤插值法),默认为 Image.BICUBIC

6、 图像分离与合并

图像(指数字图像)由许多像素点组成,像素是组成图像的基本单位,而每一个像素点又可以使用不同的颜色,最终呈现出了绚丽多彩的图像 ,而图像的分离与合并,指的就是图像颜色的分离和合并

6.1 split 方法

im = PIL.Image.open(r"D:35005PicturesScreenshots微信图片_20220302175157.jpg")
r, g, b = im.split() # split 方法使用较简单,分离通道
r.show()
g.show()
b.show()

6.2 merge 方法

Image 类提供的 merge() 方法可以实现图像的合并操作。注意,图像合并,可以是单个图像合并,也可以合并两个以上的图像

im_merge = PIL.Image.merge(mode, bands)
im_merge.show()

参数:

  • mode:指定输出图片的模式

  • bands:参数类型为元组或者列表序列,其元素值是组成图像的颜色通道,比如 RGB 分别代表三种颜色通道,可以表示为 (r, g, b)

6.3 blend 方法

Image 类也提供了 blend() 方法来混合 RGBA 模式的图片(PNG 格式)

语法:

PIL.Image.blend(image1,image2, alpha)

参数:

  • image1:图片对象1

  • image2:图片对象2

  • alpha:透明度 ,取值范围为 0 到 1,当取值为 0 时,输出图像相当于 image1 的拷贝,而取值为 1 时,则是 image2 的拷贝,只有当取值为 0.5 时,才为两个图像的中合。因此改值的大小决定了两个图像的混合程度

7、 图像处理

7.1 图像裁剪

Image 类提供的 crop() 函数允许我们以矩形区域的方式对原图像进行裁剪

语法:

im_crop = im.crop(box=None) # box 代表裁剪区域
im_crop.show()

box 是一个有四个数字的元组参数 (x_左上,y_左下,x1_右上,y1_右下),分别表示被裁剪矩形区域的左上角 x、y 坐标和右下角 x,y 坐标。默认 (0,0) 表示坐标原点,宽度的方向为 x 轴,高度的方向为 y 轴,每个像素点代表一个单位

7.2 拷贝和粘贴

拷贝、粘贴操作几乎是成对出现的,Image 类提供了 copy() 和 paste() 方法来实现图像的复制和粘贴

拷贝语法:

im_copy = im.copy() # 复制图片

粘贴语法:

im_copy.paste(image, box=None, mask=None)

参数:

  • image:指被粘贴的图片

  • box:指定图片被粘贴的位置或者区域,其参数值是长度为 2 或者 4 的元组序列,长度为 2 时,表示具体的某一点 (x, y);长度为 4 则表示图片粘贴的区域,此时区域的大小必须要和被粘贴的图像大小保持一致

  • mask:可选参数,为图片添加蒙版效果

注意:

  • 粘贴后的图片模式将自动保持一致,不需要进行额外的转换

from PIL import Image

im = Image.open(r"D:35005PicturesScreenshots微信图片_20220302175157.jpg")

# 复制一张图片副本
im_copy = im.copy()

# 对副本进行裁剪
im_crop = im_copy.crop((0, 0, 200, 100))

# 创建一个新的图像作为蒙版,L模式,单颜色值
image_new = Image.new('L', (200, 100), 200)

# 将裁剪后的副本粘贴至副本图像上,并添加蒙版
im_copy.paste(im_crop, (100, 100, 300, 200), mask=image_new)

# 显示粘贴后的图像
im_copy.show()

8、几何变化

图像的几何变换主要包括图像翻转、图像旋转和图像变换操作,Image 类提供了处理这些操作的函数 transpose()、rotate() 和 transform()

8.1 transpose

该函数可以实现图像的垂直、水平翻转

语法:

im_out = im.transpose(method) # 生成新的图像对象

method取值:

  • Image.FLIP_LEFT_RIGHT:左右水平翻转

  • Image.FLIP_TOP_BOTTOM:上下垂直翻转

  • Image.ROTATE_90:图像逆时针旋转 90 度

  • Image.ROTATE_180:图像旋转 180 度

  • Image.ROTATE_270:图像旋转 270 度

  • Image.TRANSPOSE:图像转置

  • Image.TRANSVERSE:图像横向翻转

8.2 rotate

当我们想把图像旋转任意角度时,可以使用 rotate() 函数

语法:

im_out = im.rotate(angle, resample=PIL.Image.NEAREST, expand=None, center=None, translate=None, fillcolor=None) # 返回图像对象

参数:

  • angle:表示任意旋转的角度

  • resample:重采样滤波器,默认为 PIL.Image.NEAREST 最近邻插值方法

  • expand:可选参数,表示是否对图像进行扩展,如果参数值为 True 则扩大输出图像,如果为 False 或者省略,则表示按原图像大小输出

  • center:可选参数,指定旋转中心,参数值是长度为 2 的元组,默认以图像中心进行旋转

  • translate:参数值为二元组,表示对旋转后的图像进行平移,以左上角为原点;translate的参数值可以为负数

  • fillcolor:可选参数,填充颜色,图像旋转后,对图像之外的区域进行填充

8.3 transform

该函数能够对图像进行变换操作,通过指定的变换方式,产生一张规定大小的新图像

语法:

im_out = im.transform(size, method, data=None, resample=0) # 返回图像对象

参数:

  • size:指定新图片的大小

  • method:指定图片的变化方式,比如 Image.EXTENT 表示矩形变换

  • data:该参数用来给变换方式提供所需数据

  • resample:图像重采样滤波器,默认参数值为 PIL.Image.NEAREST

三、 ImageFilter

1、 简介

随着数字图像技术的不断发展,图像降噪方法也日趋成熟,通过某些算法来构造滤波器是图像降噪的主要方式。滤波器能够有效抑制噪声的产生,并且不影响被处理图像的形状、大小以及原有的拓扑结构

Pillow 通过 ImageFilter 类达到图像降噪的目的,该类中集成了不同种类的滤波器,通过调用它们从而实现图像的平滑、锐化、边界增强等图像降噪操作

2、 降噪处理

2.1 图像降噪滤波器

名称说明
ImageFilter.BLUR模糊滤波,即均值滤波
ImageFilter.CONTOUR轮廓滤波,寻找图像轮廓信息
ImageFilter.DETAIL细节滤波,使得图像显示更加精细
ImageFilter.FIND_EDGES寻找边界滤波(找寻图像的边界信息)
ImageFilter.EMBOSS浮雕滤波,以浮雕图的形式显示图像
ImageFilter.EDGE_ENHANCE边界增强滤波
ImageFilter.EDGE_ENHANCE_MORE深度边缘增强滤波
ImageFilter.SMOOTH平滑滤波
ImageFilter.SMOOTH_MORE深度平滑滤波
ImageFilter.SHARPEN锐化滤波
ImageFilter.GaussianBlur()高斯模糊
ImageFilter.UnsharpMask()反锐化掩码滤波
ImageFilter.Kernel()卷积核滤波
ImageFilter.MinFilter(size)最小值滤波器,从 size 参数指定的区域中选择最小像素值,然后将其存储至输出图像中。
ImageFilter.MedianFilter(size)中值滤波器,从 size 参数指定的区域中选择中值像素值,然后将其存储至输出图像中。
ImageFilter.MaxFilter(size)最大值滤波器
ImageFilter.ModeFilter()模式滤波

2.2 使用语法

语法:

im_ft = im.filter(filt_mode) # 返回图像对象,里面传入滤波器

实例:

from PIL import Image, ImageFilter

im = Image.open(r"D:35005PicturesScreenshots微信图片_20220302175157.jpg")
im_ft = im.filter(ImageFilter.EMBOSS) # 添加浮雕滤波器
im_ft.show()

相当于PS里面添加的滤镜

四、 ImageColor

1、 简介

Pillow 提供了颜色处理模块 ImageColor,该模块支持不同格式的颜色,比如 RGB 格式的颜色三元组、十六进制的颜色名称(#ff0000)以及颜色英文单词("red")。同时,它还可以将 CSS(层叠样式表,用来修饰网页)风格的颜色转换为 RGB 格式

在 ImageColor 模块对颜色的大小写并不敏感,比如 "Red" 也可以写为 " red"

2、 颜色处理

2.1 颜色命名

ImageColor 支持多种颜色模式的的命名(即使用固定的格式对颜值进行表示),比如我们熟知的 RGB 色彩模式,除此之外,还有 HSL (色调-饱和度-明度)、HSB (又称 HSV,色调-饱和度-亮度)色彩模式。下面对 HSL 做简单介绍:

  • H:即 Hue 色调,取值范围 0 -360,其中 0 表示“red”,120 表示 “green”,240 表示“blue”

  • S:即 Saturation 饱和度,代表色彩的纯度,取值 0~100%,其中 0 代表灰色(gry),100% 表示色光最饱和

  • L:即 Lightness 明度,取值为 0~100%,其中 0 表示“black”黑色,50% 表示正常颜色,100% 则表示白色

亮度和明度的表达方式类似,链接中有具体描述:【https://www.zhihu.com/question/22077462】

ImageColor 模块比较简单,只提供了两个常用方法,分别是 getrgb() 和 getcolor() 函数

2.2 getrgb

语法:

rgb = PIL.ImageColor.getrgb(color) # 得到颜色的 rgb 数值

color参数即可以是英文,也可以是HSL和HSB模式2.3

应用:

from PIL import Image, ImageColor

im = Image.new(mode="RGB", size=(100, 100), color=ImageColor.getrgb('HSL(0,100%,50%)'))
im.show()

2.3 getcolor

语法:

val = PIL.ImageColor.getcolor(color, mode)

参数:

  • color:一个颜色名称,字符串格式,可以是颜色的英文单词,或者十六进制颜色名。如果是不支持的颜色,会报 ValueError 错误

  • mode:指定色彩模式,如果是不支持的模式,会报 KeyError 错误

五、 ImageFont

1、 简介

ImageFont模块定义了相同名称的类,即ImageFont类。这个类的实例存储bitmap字体,用于ImageDraw类的text()方法

PIL使用自己的字体文件格式存储bitmap字体。用户可以使用pilfont工具包将BDF和PCF字体描述器(Xwindow字体格式)转换为这种格式

2、 模块函数

2.1 load

语法:

ft = PIL.ImageFont.load(font_file)

从指定的文件中加载一种字体 ,返回字体对象

2.2 load_path

语法:

ft = PIL.ImageFont.load_path(font_file)

和函数load()一样,但是如果没有指定当前路径的话,会从sys.path开始查找指定的字体文件

2.3 truetype

语法:

ft = PIL.ImageFont.truetype(file, size[, encoding=None])

参数:

  • file: 加载一个TrueType或者OpenType字体文件

  • size: 为指定大小的字体创建了字体对象

  • encoding:字体编码,主要字体编码有: “unic”(Unicode),“symb”(Microsoft Symbol),“ADOB”(Adobe Standard),“ADBE”(Adobe Expert)和“armn”(Apple Roman)

2.4 load_default

语法:

ft = PIL.ImageFont.load_default()

加载一个默认字体,返回一个字体对象

3、 模块方法

3.1 getsize

语法:

size = ft.getsize(text)

返回给定文本的宽度和高度,返回值为2元组

3.2 getmask

语法:

obj = ft.getmask(text,mode=None) # 为给定的文本返回一个位图。这个位图是PIL内部存储内存的实例

参数:

  • text :要渲染的文本。

  • mode:某些图形驱动程序使用它来指示驱动程序喜欢哪种模式;如果为空,渲染器可能返回任一模式。请注意,模式始终是字符串

六、 ImageDraw

1、 简介

1.1 导入

ImageDraw 模块也是 Pillow 库的主要模块之一,它能给图像化圆弧,画横线,写上文字等

导入:

from PIL import ImageDraw

实例化对象:

from PIL import Image, ImageDraw

im = Image.open("./a.jpg") # 创建 image 对象
draw = ImageDraw.Draw(im) # 实例化可以在指定图像上画图的 Draw 对象

1.2 基本概念

  • Coordinates

    • 绘图接口使用和PIL一样的坐标系统,即(0,0)为左上角。

  • Colours

    • 为了指定颜色,用户可以使用数字或者元组,对应用户使用函数Image.new或者Image.putpixel。对于模式为“1”,“L”和“I”的图像,使用整数。对于“RGB”图像,使用整数组成的3元组。对于“F”图像,使用整数或者浮点数。

    • 对于调色板图像(模式为“P”),使用整数作为颜色索引。在1.1.4及其以后,用户也可以使用RGB 3元组或者颜色名称。绘制层将自动分配颜色索引,只要用户不绘制多于256种颜色。

  • Colours Names

    • A、 十六进制颜色说明符,定义为“#rgb”或者“#rrggbb”。例如,“#ff0000”表示纯红色。

    • B、 RGB函数,定义为“rgb(red, green, blue)”,变量red、green、blue的取值为[0,255]之间的整数。另外,颜色值也可以为[0%,100%]之间的三个百分比。例如,“rgb(255, 0, 0)”和“rgb(100%, 0%, 0%)”都表示纯红色。

    • C、 HSL(Hue-Saturation-Lightness)函数,定义为“hsl(hue,saturation%, lightness%)”,变量hue为[0,360]一个角度表示颜色(red=0, green=120, blue=240),变量saturation为[0%,100%]之间的一个值(gray=0%,full color=100%),变量lightness为[0%,100%]之间的一个值(black=0%, normal=50%, white=100%)。例如,“hsl(0,100%, 50%)”为纯红色。

    • D、 通用HTML颜色名称,ImageDraw模块提供了140个标准颜色名称,Xwindow系统和大多数web浏览器都支持这些颜色。颜色名称对大小写不敏感。例如,“red”和“Red”都表示纯红色。

    • 在PIL 1.1.4及其以后的版本,用户绘制“RGB”图像时,可以使用字符串常量。PIL支持如下字符串格式:

  • Fonts

    • PIL可以使用bitmap字体或者OpenType/TrueType字体

2、 模块函数

2.1 arc

语法:

draw.arc(xy, start, end, options)

在给定的区域内,在开始和结束角度之间绘制一条弧

options:可以有什么内容可以在源代码中查看

2.2 bitmap

语法:

draw.bitmap(xy, bitmap, options) # options中可以添加 fill 覆盖的颜色

在给定的区域里绘制变量bitmap所对应的位图,非零部分使用变量options中fill的值来填充。变量bitmap位图应该是一个有效的透明模板(模式为“1”)或者蒙版(模式为“L”或者“RGBA”)

变量xy是变量bitmap对应位图起始的坐标值,而不是一个区域

这个方法与Image.paste(xy, color, bitmap)有相同的功能

2.3 chord

语法:

draw.chord(xy, start, end, options)

和方法arc()一样,但是使用直线连接起始点

变量 options 的 outline 给定弦轮廓的颜色;fill 给定弦内部的颜色

2,4 ellipse

语法:

draw.ellipse(xy, options)

在给定的区域绘制一个椭圆形

变量 options 的 outline 给定弦轮廓的颜色;fill 给定弦内部的颜色

2.5 line

语法:

draw.line(xy, options)

在变量xy列表所表示的坐标之间画线

xy里面至少有两个坐标,坐标使用元组表示,存储在一个列表里面[(x1, y1), (x2, y2)]

width指定宽度,fill 指定线的颜色

2.6 pieslice

语法:

draw.pieslice(xy, start, end, options)

和方法arc()一样,但是在指定区域内结束点和中心点之间绘制直线

2.7 point

语法:

draw.point(xy, options)

在指定位置画一个只占一个像素的小点

2.8 polygon

语法:

draw.polygon(xy, options)

绘制一个多边形

多边形轮廓由给定坐标之间的直线组成,在最后一个坐标和第一个坐标间增加了一条直线,形成多边形

坐标列表是包含2元组[(x,y),…]或者数字[x,y,…]的任何序列对象,它最少包括3个坐标值

变量options的fill给定多边形内部的颜色

2.9 rectangle

语法:

draw.rectangle(xy, options)

绘制一个长边形

变量xy是包含2元组[(x,y),…]或者数字[x,y,…]的任何序列对象,它应该包括2个坐标值

注意:当长方形没有没有被填充时,第二个坐标对定义了一个长方形外面的点

变量options的fill给定长边形内部的颜色

2.10 text

语法:

draw.text(xy, string, options)

在给定的位置绘制一个字符串。变量xy给出了文本的左上角的位置

变量option的 font 用于指定所用字体。它应该是类ImangFont的一个实例,使用ImageFont模块的load()方法从文件中加载的

变量options的fill给定文本的颜色

2.11 textsize

语法:

draw.textsize(string, options)

返回给定字符串的大小,以像素为单位

变量option的 font 用于指定所用字体。它应该是类ImangFont的一个实例,使用ImageFont模块的load()方法从文件中加载的

七、 Image与Numpy

from PIL import Image
import numpy as np

im = Image.open("./a.jpg")
print(np.asarray(im)) # 三维数组
na = np.asarray(im) # 将图片转换为数组
na[0][0][0] = 0 # 修改数组的值
im_new = Image.fromarray(na) # 将数组转换为图片

标签: python

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