PIL基础介绍

python Image Library也就是PIL库，是python用于图像处理的库，其中包含了常见基础的图像处理算法。
PIL官网介绍
PIL中有很多类，核心类型是Image，其中打开图片的函数就在Image中。

from PIL import Image
img = Image.open('test.jpg')
print img.format, img.size, img.mode
#JPEG (333, 351) RGB

format 属性指定了图像文件的格式，如果图像不是从文件中加载的则为None。
size 属性是一个2个元素的元组，包含图像宽度和高度（像素）。
mode 属性定义了像素格式，常用的像素格式为：“L” (luminance) - 灰度图, “RGB” , “CMYK”。

1.PIL基础操作

读写图片

img = Image.open('test.jpg')
img.thumbnail((50,50))
img.save('test2.png')

PIL只有在需要的时候才加载像素数据。当你打开一个文件时，PIL只是读取文件头获得文件格式、图像模式、图像大小等属性，而像素数据只有在需要的时候才会加载。img中并没有保存所有的像素信息。上面的程序并保存的其实就是缩略图。

2.图片剪切、粘贴、合并

图像剪切、旋转、粘贴

img = Image.open('test.jpg')
box = (100,100,200,200)
region = img.crop(box)
region = region.transpose(Image.ROTATE_180)
img.paste(region, box)

坐标原点位于左上角。上面的例子提取的子区域包含100x100个像素。将该部分进行旋转，并粘贴会原本位置。

1.分割：split() 函数创建一个图像集合，每个图像包含一个通道。
2.合并：merge()函数接受一个颜色模式和一个图像元组，然后将它们合并为一个新的图像。接下来的例子交换了一个RGB图像的三个通道。

r, g, b = im.split()
im = Image.merge("RGB", (b, g, r));

3.缩放、旋转

out = im.resize((128, 128),Image.BILINEAR)
out = im.resize((128, 128))
out = im.rotate(45)

rotate和transpose结果、性能没有什么区别，但又更通用的图像变换函数为transform()。

4.统计直方图

Image类实例的histogram()方法能够对直方图数据进行统计，并将结果做为一个列表(list)返回。

rot_img.histogram()

histogram()直方图数据进行统计，并将结果做为一个列表(list)返回

5.颜色模式转换

im = Image.open("lena.ppm").convert("L")

1 (1-bit 像素, 黑白, 一个像素存储为一个字节)
L (8-bit 像素, 黑白)
P (8-bit 像素, 使用调色板映射到其他任一模式)
RGB (3x8-bit 像素, 真彩色)
RGBA (4x8-bit 像素, 带透明掩模的真彩色)
CMYK (4x8-bit 像素, colour separation)
YCbCr (3x8-bit 像素, colour video format)
I (32-bit integer 像素)
F (32-bit floating point 像素)
RGBX (true colour with padding)
RGBa (true colour with premultiplied alpha)

PIL库支持从其他模式转为“L”或“RGB”模式，其他模式之间转换，则需要使用一个中间图像，通常是“RGB”图像。

6.图像增强

增强

ImageEnhance模块
这个模块提供了一个常用的图像增强工具箱。可以用来进行色彩增强、亮度增强、对比度增强、图像尖锐化等等增强操作。所有操作都有相同形式的接口——通过相应类的enhance方法实现：色彩增强通过Color类的enhance方法实现；亮度增强通过Brightness类的enhance方法实现；对比度增强通过Contrast类的enhance方法实现；尖锐化通过Sharpness类的enhance方法实现。所有的操作都需要向类的构造函数传递一个Image对象作为参数，这个参数定义了增强作用的对象。同时所有的操作都返回一个新的Image对象。如果传给enhance方法的参数是1.0，则不对原图像做任何改变，直接返回原图像的一个拷贝。
该模块只有Color、Contrast、Sharpness、Brightness四个类；并且每个类都只有两个函数init和enhance函数，并且这四个类的使用方式和成员函数的使用方式也都是一样的（只需要一个factor因子）。

from PIL import Image, ImageEnhance
img = Image.open("test.jpg")
# 增强亮度
enhanceImg = ImageEnhance.Brightness(img)
# 图片尖锐化
enhanceImg = ImageEnhance.Sharpness(img) 
# 对比度增强
enhanceImg = ImageEnhance.Contrast(img)  
# 色彩增强
enhanceImg = ImageEnhance.Color(img) 
enhanceImg.enhance(2.0).show()

通过调用ImageEnhance模块中的不同类，使用enhance方法，可以得到增强后的图片。

过滤器

ImageFilter是PIL的滤镜模块，当前版本支持10种加强滤镜，通过这些预定义的滤镜，可以方便的对图片进行一些过滤操作，从而去掉图片中的噪音(部分的消除)，这样可以降低将来处理的复杂度(如模式识别等)

滤镜名称	含义
ImageFilter.BLUR	模糊滤镜
ImageFilter.CONTOUR	轮廓
ImageFilter.DETAIL
ImageFilter.EDGE_ENHANCE	边界加强
ImageFilter.EDGE_ENHANCE_MORE	边界加强(阀值更大)
ImageFilter.EMBOSS	浮雕滤镜
ImageFilter.FIND_EDGES	边界滤镜
ImageFilter.SMOOTH	平滑滤镜
ImageFilter.SMOOTH_MORE	平滑滤镜(阀值更大)
ImageFilter.SHARPEN	锐化滤镜

import ImageFilter
out = im.filter(ImageFilter.DETAIL)

更多详细内容请看：
http://blog.csdn.net/u013467442/article/details/41827085

python基础（python Image Library）