Python图像处理库PIL的Image模块介绍（五）

26、  Seek

定义：im.seek(frame)

含义：在给定的文件序列中查找指定的帧。如果查找超越了序列的末尾，则产生一个EOFError异常。当文件序列被打开时，PIL库自动指定到第0帧上。

注意：在当前的版本上，大多数序列格式只允许用户查找下一帧，不能跳跃式查找指定的帧。

例子：

>>>from PIL import Image

>>>im_gif = Image.open("D:\\Code\\Python\\test\\img\\test.gif")

>>>im_gif.mode

'P'

>>>im_gif.show()

>>>im_gif.seek(2)

>>>im_gif.show()

>>>im_gif.seek(8)

>>>im_gif.show()

通过上面的code，分别找到了第2帧和第8帧图像。

27、  Show

定义：im.show()

含义：显示一张图像。这个方法主要用于调试。

在Unix平台，这个方法将图像保存为临时的PPM文件，并且调用xv功能。

在widows中，它将图像保存为临时的BMP文件，并且使用标准的BMP显示功能显示它。

这个方法返回空。

例子：

>>>from PIL import Image

>>>im01 = Image.open("D:\\Code\\Python\\test\\img\\test01.jpg")

>>> im01.show()

28、  Split

定义：im.split() ⇒ sequence

含义：返回当前图像各个通道组成的一个元组。例如，分离一个“RGB”图像将产生三个新的图像，分别对应原始图像的每个通道（红，绿，蓝）。

例子：

>>>from PIL import Image

>>> im01 =Image.open("D:\\Code\\Python\\test\\img\\test01.jpg")

>>>r,g,b = im01.split()

>>>r.mode

'L'

>>>r.size

(1024, 768)

>>>im01.mode

'RGB'

>>>im01.size

(1024, 768)

29、  Tell

定义：im.tell() ⇒ integer

含义：返回当前帧所处位置，从0开始计算。

例子：

>>>from PIL import Image

>>>im_gif = Image.open("D:\\Code\\Python\\test\\img\\test.gif")

>>>im_gif.tell()

0

>>>im_gif.seek(8)

>>>im_gif.tell()

8

30、  Thumbnail

定义：im.thumbnail(size)

  im.thumbnail(size, filter)

含义：修改当前图像，使其包含一个自身的缩略图，该缩略图尺寸不大于给定的尺寸。这个方法会计算一个合适的缩略图尺寸，使其符合当前图像的宽高比，调用方法draft()配置文件读取器，最后改变图像的尺寸。

变量filter应该是NEAREST、BILINEAR、BICUBIC或者ANTIALIAS之一。如果省略该变量，则默认为NEAREST。

注意：在当前PIL的版本中，滤波器bilinear和bicubic不能很好地适应缩略图产生。用户应该使用ANTIALIAS，图像质量最好。如果处理速度比图像质量更重要，可以选用其他滤波器。

这个方法在原图上进行修改。如果用户不想修改原图，可以使用方法copy()拷贝一个图像。这个方法返回空。

例子：

>>>from PIL import Image

>>> im01 =Image.open("D:\\Code\\Python\\test\\img\\test01.jpg")

>>>im01.thumbnail((100,100))

应该已经为图像im01创建了不大于100x100的缩略图。

31、  Tobitmap

定义：im.tobitmap()⇒ string

含义：返回转换为X11的bitmap图像。

例子：

>>>from PIL import Image

>>>im01 = Image.open("D:\\Code\\Python\\test\\img\\test01.jpg")

>>>str0 = im01.tobitmap()

 

Traceback (mostrecent call last):

  File "", line 1,in

    str0 = im01.tobitmap()

  File"C:\Python27\lib\site-packages\PIL\Image.py", line 710, in tobitmap

    raise ValueError("not a bitmap")

ValueError: nota bitmap

 

暂时不知道因为什么原因，需要debug。

32、  Tostring

定义：im.tostring() ⇒ string

含义：返回一个使用标准“raw”编码器生成的包含像素数据的字符串。

例子：

>>>from PIL import Image

>>> im01 =Image.open("D:\\Code\\Python\\test\\img\\test01.jpg")

>>>str0 = im01.tostring()

 

Traceback (mostrecent call last):

  File "", line 1,in

    str0= im01.tostring()

  File"C:\Python27\lib\site-packages\PIL\Image.py", line 695, in tostring

    "Please call tobytes() instead.")

Exception:tostring() has been removed. Please call tobytes() instead.

当前PIL版本已经去除了该方法。

33、  Transform

定义1：im.transform(size,method, data) ⇒ image

   im.transform(size, method, data, filter) ⇒ image

含义1：使用给定的尺寸生成一张新的图像，与原图有相同的模式，使用给定的转换方式将原图数据拷贝到新的图像中。

在当前的PIL版本中，参数method为EXTENT（裁剪出一个矩形区域），AFFINE（仿射变换），QUAD（将正方形转换为矩形），MESH（一个操作映射多个正方形）或者PERSPECTIVE。

变量filter定义了对原始图像中像素的滤波器。在当前的版本中，变量filter为NEAREST、BILINEAR、BICUBIC或者ANTIALIAS之一。如果忽略，或者图像模式为“1”或者“P”，该变量设置为NEAREST。

例子1：

>>>from PIL import Image

>>> im01 =Image.open("D:\\Code\\Python\\test\\img\\test01.jpg")

>>> im01.size

(1024, 768)

>>> trans1 =im01.transform((300,300), Image.EXTENT, (0, 0, 600, 600))

>>> trans1.size

(300, 300)

图像im01如下：

                             

图像trans1为图像im01的（0, 0, 600,600）缩小到（300，300）后的图像：

 

定义2：im.transform(size,EXTENT, data) ⇒ image

im.transform(size, EXTENT, data, filter) ⇒ image

含义2：从图像中裁剪一个区域。

变量data为指定输入图像中两个坐标点的4元组(x0,y0,x1,y1)。输出图像为这两个坐标点之间像素的采样结果。例如，如果输入图像的(x0,y0)为输出图像的（0，0）点，(x1,y1)则与变量size一样。

这个方法可以用于在当前图像中裁剪，放大，缩小或者镜像一个任意的长方形。它比方法crop()稍慢，但是与resize操作一样快。

例子2：

与例子1一样。

定义3：im.transform(size, AFFINE, data) ⇒ image

im.transform(size, AFFINE,data, filter) ⇒ image

含义3：对当前的图像进行仿射变换，变换结果体现在给定尺寸的新图像中。

变量data是一个6元组(a,b,c,d,e,f)，包含一个仿射变换矩阵的第一个两行。输出图像中的每一个像素（x，y），新值由输入图像的位置（ax+by+c, dx+ey+f）的像素产生，使用最接近的像素进行近似。

这个方法用于原始图像的缩放、转换、旋转和裁剪。

例子3：

>>>from PIL import Image

>>> im01 =Image.open("D:\\Code\\Python\\test\\img\\test01.jpg")

>>> im01.size

(1024, 768)

>>> trans3 =im01.transform((300,300), Image.AFFINE, (1,2,3,2,1,4))

>>> trans3.size

(300, 300)

图像trans3如下：

 

定义4：im.transform(size,QUAD, data) ⇒ image

im.transform(size, QUAD, data, filter) ⇒ image

含义4：输入图像的一个四边形（通过四个角定义的区域）映射到给定尺寸的长方形。

变量data是一个8元组(x0,y0,x1,y1,x2,y2,x3,y3)，它包括源四边形的左上，左下，右下和右上四个角。

例子4：

>>>from PIL import Image

>>> im01 =Image.open("D:\\Code\\Python\\test\\img\\test01.jpg")

>>> im01.size

(1024, 768)

>>> trans4 =im01.transform((300,300), Image.QUAD, (0,0,0,500,600,500,600,0))

>>> trans4.size

(300, 300)

定义5：im.transform(size,MESH, data) ⇒ image

im.transform(size, MESH, data, filter) ⇒ image

含义5：与QUAD类似，但是变量data是目标长方形和对应源四边形的list。

例子5：

 

定义6：im.transform(size,PERSPECTIVE, data) ⇒ image

im.transform(size, PERSPECTIVE, data, filter) ⇒ image

含义6：对当前图像进行透视变换，产生给定尺寸的新图像。

变量data是一个8元组(a,b,c,d,e,f,g,h)，包括一个透视变换的系数。对于输出图像中的每个像素点，新的值来自于输入图像的位置的(a x + b y + c)/(g x + h y + 1), (d x+ e y + f)/(g x + h y + 1)像素，使用最接近的像素进行近似。

这个方法用于原始图像的2D透视。

例子6：

>>>from PIL import Image

>>> im01 =Image.open("D:\\Code\\Python\\test\\img\\test01.jpg")

>>>im01.size

(1024, 768)

>>> trans6= im01.transform((300,300), Image.PERSPECTIVE, (1,2,3,2,1,6,1,2))

>>>trans6.size

(300, 300)

34、  Transpose

定义：im.transpose(method)⇒ image

含义：返回当前图像的翻转或者旋转的拷贝。

变量method的取值为：FLIP_LEFT_RIGHT，FLIP_TOP_BOTTOM，ROTATE_90，ROTATE_180，或者ROTATE_270。

例子：

>>>from PIL import Image

>>>im01 = Image.open("D:\\Code\\Python\\test\\img\\test01.jpg")

>>> im= im01.transpose(Image.FLIP_LEFT_RIGHT)

图像im为图像im01的水平方向镜像。

35、             Verify

定义：im.verify()

含义：尝试判断文件是否损坏，实际上并没有对图像数据进行解析。如果这个方法发现了任何问题，它将产生对应的异常。这个方法只工作于刚打开的图像；如果图像已经被加载，该方法的结果将会是未定义的。如果用户在使用这个方法后需要加载图像，用户需要重新打开图像文件。

注意：这个方法不能捕获所有的错误；要捕获解码错误，用户必须加载整个图像。

例子：

>>>from PIL import Image

>>>im01 = Image.open("D:\\Code\\Python\\test\\img\\test01.jpg")

>>>im01.verify()

没有任何输出，表示图像im01是没有损坏的。

（Image模块完）
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作者：icamera0 
来源：CSDN 
原文：https://blog.csdn.net/icamera0/article/details/50706666 
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