PIL模块使用

PIL模块 - Python图像处理
来自http://www.tpleina.com/2019/05/2487951348.html

介绍PIL、Pillow

PIL（Python Imaging Library）是Python图像处理库，PIL模块于2009年9月发布，最新版本是1.1.7，仅支持Python1.5.2 - 2.7
目前PIL项目已经停止开发，最后一次更新是在2011年

强调一下：PIL不支持Python3.x

而Pillow也是Python的图像处理库，与PIL区别：Pillow是PIL特定版本Fork代码，Pillow兼容PIL绝大多数用法，开发活跃，更主要是Pillow库支持Python3.x，所以推荐使用Pillow

现在说的PIL，一般都指Pillow，包括文章下面说的PIL，都是Pillow模块

本节使用演示图片：

• 图片大小：1680x1050
• 图片格式：JPEG
• 图片颜色模式：RGB

Image类

Image是PIL最重要的类，PIL大部分功能都是从Image类实例开始的

Image实例有5个属性：

• format : 返回图像格式(PNG,JPG,…)，如果图像不是从文件读取的，则值None
• mode : 返回图像的模式，常用模式有：
  • L (luminance) 灰度图像，8位像素，表示黑和白
  • RGB 3x8位像素，为真彩色图像
  • RGBA 4x8位像素，有透明通道的真彩色
  • CMYK 4x8位像素，颜色分离，出版图像
  • P 8位像素，使用调色板映射到其他模式
  • 1 1位像素，表示黑和白，但是存储的时候每个像素存储为8bit
  • YCbCr：3x8位像素，彩色视频格式
  • I 32位整型像素
  • F 32位浮点型像素
  • PIL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）
• size : 是一个二元tuple，包含width和height（宽度和高度，单位是px）
• palette : 仅当 mode 为 P 时有效，返回 ImagePalette 实例
• info : info信息，返回/设置图像一些额外信息，一个字典结构对象

示例代码

# -*- coding:utf-8 -*-
from PIL import Image

if __name__ == '__main__':
    # 打开图片
    im = Image.open('xiana.jpg')
    # 得到图片大小
    print(im.size)
    # 图片格式
    print(im.format)
    # 图片色彩模式
    print(im.mode)
    # 返回 ImagePalette 实例
    print(im.palette)
    # 实例信息（dict）
    print(im.info)
    # 打开，并查看图片
    im.show()

说一下最后一个方法show() 查看图片，原理是将图片暂存为一个临时文件，然后调用操作系统默认图片浏览软件打开图片文件

Pillow库不会直接解码或者加载全部图像数据
当用Image.open打开一个图片文件，只会读取文件头信息来确定格式、颜色模式、大小等，文件其他数据不会处理，这种方式保证了图片操作性能
可以说Image.open是一个懒操作（只读文件头信息，直到图像操作才会读取整个图像数据），因此调用load()方法可以强行加载图像数据

额外说一下“通道”概念
每张图片都是由一个或多个数据通道构成，例如RGB图像是由三个数据通道构成，分别为R、G和B通道
获得图片通道数及通道名称：Image.getbands()

图像操作

创建缩略图

Image.thumbnail()方法可以制作缩略图，接受一个二元数组作为缩略图的尺寸，然后将实例图片缩小到指定尺寸

生成JPG缩略图，示例如下:

# -*- coding:utf-8 -*-
from PIL import Image

if __name__ == '__main__':
    # 打开图片
    im = Image.open('xiana.jpg')
    print(im.size)
    x, y = im.size
    # 缩略图大小
    im.thumbnail((x//2, y//2))
    print(im.size)
    # 打开，查看图片
    im.show()

裁剪图片

Image.crop() 能从图像中提取一个子矩形选区

Pillow库以图像左上角为坐标原点 (0,0)，矩形选区区域由一个元组决定，元组信息包括 (左,上,右,下) 的坐标

裁剪图片示例：

# -*- coding:utf-8 -*-
from PIL import Image

if __name__ == '__main__':
    # 打开图片
    im = Image.open('test.png')
    # (左,上,右,下)
    selected = (610,140,1100,820) 
    # 得到400x680px图片
    region = im.crop(selected)
    region.show()

裁剪得到图片：

几何变换

• Image.resize() 设置图像大小
• Image.rotate() 旋转图像，按照给定角度顺时钟沿图像中心旋转图像
• Image.transpose(method) 翻转、旋转图像，method取值：
  • FLIP_LEFT_RIGHT 左右颠倒
  • FLIP_TOP_BOTTOM 上下颠倒
  • ROTATE_90 旋转90°
  • ROTATE_180 旋转180°
  • ROTATE_270 旋转270°

示例代码：

# -*- coding:utf-8 -*-
from PIL import Image

if __name__ == '__main__':
    im = Image.open('cj_xiana.jpg')
    out = im.resize((2180, 1300))
    # 顺时针选择45度
    out = im.rotate(45)
    # 旋转图像
    # 左右颠倒
    out = im.transpose(Image.FLIP_LEFT_RIGHT)
    # 上下颠倒
    out = im.transpose(Image.FLIP_TOP_BOTTOM)
    out.show()
    # 旋转90°
    out = im.transpose(Image.ROTATE_90)
    # 旋转180°
    out = im.transpose(Image.ROTATE_180)
    # 旋转270°
    out = im.transpose(Image.ROTATE_270) 

图像格式转换

PIL支持不同图像格式转换，使用 Image.open() 从磁盘中读取图片文件，它会根据图像信息自动确定图像格式
可使用save(filename, format) 将图片指定格式保存本地，若不指定图像格式，save()会根据文件扩展名指定图像格式

将图片转换为png格式示例

# -*- coding:utf-8 -*-
from PIL import Image

if __name__ == '__main__':
    # 打开图片
    im = Image.open('xiana.jpg')
    # 保存指定格式
    im.save("xiana.png")
    # 打开，并查看图片
    Image.open('xiana.png').show()

图像模式转换

使用convert()方法，进行图像模式转换

这个库支持 “L” 模式和 “RGB” 模式的互相转换. 要想转换到其它的模式, 可能需要使用一个中介模式, 比如 “RGB”.

# -*- coding:utf-8 -*-
from PIL import Image

if __name__ == '__main__':
    im = Image.open('xiana.jpg')
    print(im.mode)
    # 彩色变黑白
    im = im.convert("L")
    im.show()

将“RGB”模式的xiana.jpg图像转换为“L”模式的图像，图像效果：

粘贴图片

Image.paste(image, box) 将一个Image实例粘贴到另一个Image实例上

• box 一个元组 定义了左，上，右和下像素坐标，如果给定box值，被粘贴的图像的尺寸必须与区域尺寸一致
• 如果图像模式不匹配，被粘贴的图像将被转换为当前图像模式

# -*- coding:utf-8 -*-
from PIL import Image

if __name__ == '__main__':
    im = Image.open('cj_xiana.jpg')
    w, h = im.size
    right_im = im.crop((w//2,0,w, h))
    left_im = im.crop((0,0,w//2, h))
    im.paste(left_im, (w//2,0,w, h))
    im.paste(right_im, (0,0,w//2, h))
    im.show()

把一个图片一份两半，右半部分粘贴到左边，左半部分粘贴到右边，最后效果：

Image.paste(colour, box) 可以把颜色填充到box对应的区域，对于单通道图像，变量colour为单个颜色值；对于多通道，则为一个元组

# -*- coding:utf-8 -*-
from PIL import Image

if __name__ == '__main__':
    im = Image.open('cj_xiana.jpg')
    w, h = im.size
    im.paste((1, 149, 200), (w//4,h//4,w*3//4, h*3//4))
    im.show()

效果：

分离和合并颜色通道

对于多通道图像，有时候能够分别对每个数据通道进行处理，处理完成重新整合

• Image.split()将图像各通道进行分离，每个通道即是一个图像
• Image.merge()将多个单通道图像合并，创建新图像

# -*- coding:utf-8 -*-
from PIL import Image

if __name__ == '__main__':
    im = Image.open('cj_xiana.jpg')
    r,g,b = im.split()
    # 单通道图像展示
    b.show()
    # 大量通道次序，合并
    im1 = Image.merge("RGB", (g, b, r))
    im1.show()

单通道图像效果：

合并图像效果：

ImageDraw模块

ImageDraw 模块提供了 Draw 类，它能在 Image 实例上进行简单的2D绘画

Draw类绘画函数：

• chord 画弦
• arc 画弧
• pieslice 画扇形
• ellipse 画椭圆
• line 画线段/多段线
• point 点
• polygon 画多边形
• rectangle 画矩形
• text 文字

各绘制函数详细使用可见[官方文档API](https://pillow.readthedocs.io/en/4.2.x/reference/ImageDraw.html 官方文档API)

画直线

Draw.line(xy,options) 函数绘制直线

其中 xy 表示坐标列表，它可以是[(x,y),…]或者[x,y,…]的形式：

• [(x1, y1), (x2, y2), …] ：包含若干个元组的列表
• [x1, y1, x2, y2, …] ：按照顺序包含坐标信息的列表
• [x1, y1, (x2, y2), …] ：以上两种情况的混合
• ((x1, y1), (x2, y2), …) ：包含若干个元组的元组
• (x1, y1, x2, y2, …) ：按照顺序包含坐标信息的元组
• (x1, y1, (x2, y2), …) ：以上两种情况的混合

options 可用的选项：

• fill = (R,G,B) ：指定线条颜色
• width = integer ：指定线条宽度，单位是px

from PIL import Image,ImageDraw

if __name__ == '__main__':
    im = Image.open('cj_xiana.jpg')
    # 创建Draw类的实例
    dr_im = ImageDraw.Draw(im)
    w,h = im.size
    # 三等分位置
    dr_im.line([0, 0.33 * h, w, 0.33 * h], fill = (0, 0, 0), width = 6)
    # 左下角到中心点，右下角到中心点
    dr_im.line([(0, h), (0.5 * w, 0.5 * h), (w, h)], fill = (0, 0, 0), width = 6)
    im.show()

画直线效果：

画弧线

Draw.arc(xy, start, end, options) 函数来绘制弧线

• xy 是个长度为4的列表，如[x0, y0, x1, y1]，表示 弧线最左侧距离左边、弧线最顶点距离上边、弧线最右侧距离左边、弧线最低点距离上边的距离
• start 和 end 则是弧的起止角度，其中水平向右的方向为 0°，竖直向下的方向为 90°，水平向左的方向为 180°，竖直向上的方向为 270°
• options 中可用选项：
  • fill = (R, G, B) ：指定线条颜色

from PIL import Image,ImageDraw

if __name__ == '__main__':
    im = Image.open('cj_xiana.jpg')
    # 创建Draw类的实例
    dr_im = ImageDraw.Draw(im)
    dr_im.arc([10,20,100,300],0,270,fill=(255,0,0))
    im.show()

在图片上写字

Draw.text(xy, text, options) 函数可以在Image实例上写字

• xy 指定的是文本左上角的顶点
• options 中可用选项：
  • fill = (R, G, B) ：指定线条颜色
  • font = ImageFont实例 ：指定字体，接收一个ImageFont的实例

# -*- coding:utf-8 -*-
from PIL import Image,ImageDraw,ImageFont

if __name__ == '__main__':
    im = Image.open('cj_xiana.jpg')
    # 创建Draw类的实例
    dr_im = ImageDraw.Draw(im)
    w,h = im.size
    # 引入字体库
    myFont = ImageFont.truetype('1.ttf',80)
    # 如果不适用myFont字体实例，则使用PIL默认字体
    dr_im.text([0.1 * w,0.8 * h], u"灼眼的夏娜", fill = (255,0,0), font=myFont)
    im.show()

字体效果：

ImageFont模块

PIL可以使用OpenType/TrueType字体

ImageFont.truetype(fontfile, fontsize) 函数可以加载 OpenType/TrueType 字体，后缀名为.ttf,.otf,.ttc字体库文件

注意使用这个函数需要额外安装_imageingft模块

还是上面的例子

# -*- coding:utf-8 -*-
from PIL import Image,ImageDraw,ImageFont

if __name__ == '__main__':
    im = Image.open('cj_xiana.jpg')
    # 创建Draw类的实例
    dr_im = ImageDraw.Draw(im)
    w,h = im.size
    # 引入字体库
    myFont = ImageFont.truetype('1.ttf', 80)
    # 如果不适用myFont字体实例，则使用PIL默认字体
    dr_im.text([0.1 * w,0.8 * h], u"灼眼的夏娜", fill = (255,0,0), font=myFont)
    im.show()

ImageFilter模块

ImageFilter是PIL滤镜模块，提供了滤波器的相关定义，这些滤波器主要用于Image.filter()方法

滤镜名称和含义说明：

• ImageFilter.BLUR ：模糊滤镜
• ImageFilter.CONTOUR ：只显示轮廓
• 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

使用示例：

# -*- coding:utf-8 -*-
from PIL import Image,ImageFilter

if __name__ == '__main__':
    im = Image.open('cj_xiana.jpg')
    # 平滑滤镜
    im = im.filter(ImageFilter.SMOOTH)
    im.show()
    # 图像模糊
    im = im.filter(ImageFilter.BLUR)
    im.show()
    # 线条边界加强
    im = im.filter(ImageFilter.EDGE_ENHANCE_MORE)
    im.show()
    # 浮雕滤镜
    im = im.filter(ImageFilter.EMBOSS)
    im.show()

其中浮雕滤镜效果

全屏截图，区域截图

ImageGrab.grab方法,可实现全屏截图，区域截图

可截取屏幕box范围内的图片，默认截取全屏

示例代码：

# -*- coding:utf-8 -*-
from PIL import ImageGrab

# 全屏截屏
im = ImageGrab.grab()
im.show()
# 区域截屏,1000x600图形区域
ImageGrab.grab((400,100, 1400,700)).show()

PIL.ImageGrab.grabclipboard() 方法获取剪切板内的图片

示例代码：

from PIL import ImageGrab
im = ImageGrab.grab()
im.show()
im = ImageGrab.grab((10,10,400,400))
im.show()
ImageGrab.grabclipboard().show()

一些类方法

创建图像

Image.new(mode, size, color) 该方法可以创建指定图像，可在上面进行一些图像操作

• mode 图像色彩模式
• size 图像大小
• color 图像初始颜色

示例：

# -*- coding:utf-8 -*-
from PIL import Image,ImageFont,ImageDraw

if __name__ == '__main__':
    im= Image.new("RGB", (128, 128), "#FFF")
    # 创建Draw类的实例
    dr_im = ImageDraw.Draw(im)
    w,h = im.size
    myFont = ImageFont.truetype('1.ttf', 25)
    dr_im.text([0.1 * w,0.4 * h], u"雷那网", fill = (0,0,0), font=myFont)
    im.show()

图像混合

Image.blend(image1,image2, alpha) 将两张图像混合, 前提两种图片尺寸和模式一致

合成方式：out = image1 *(1.0 - alpha) + image2 * alpha

• 如果变量alpha为0.0，将返回第一张图像的拷贝
• 如果变量alpha为1.0，将返回第二张图像的拷贝

# -*- coding:utf-8 -*-
from PIL import Image

if __name__ == '__main__':
    im1 = Image.open("paste_xiana.jpg")
    im2 = Image.open("m_xiana.jpg")
    im = Image.blend(im1, im2, 0.5)
    im.show()

操作图片像素

Image.eval(image,function) 使用回调函数处理image图像中每一个像素点

如果变量image有多个通道，那回调函数将作用于每一个通道

# -*- coding:utf-8 -*-
from PIL import Image

def deffun(c):
    # 亮度增强
    return c*1.5

if __name__ == '__main__':
    im = Image.open("cj_xiana.jpg")
    im = Image.eval(im,deffun)
    im.show()

亮度增强效果：

图像拷贝

Image.copy()函数

# -*- coding:utf-8 -*-
from PIL import Image
im1 = Image.open("cj_xiana.jpg")
im2 = im1.copy()
im2.save("xiana_cp.jpg")

获得图像指定位置像素值

Image.getpixel(xy)函数，返回给定位置的像素值，如果图像为多通道，则返回一个元组

# -*- coding:utf-8 -*-
from PIL import Image
im1 = Image.open("cj_xiana.jpg")
print(im1.getpixel((1,1)))
print(im1.getpixel((649,649)))
# 输出：
# (41, 183, 197)
# (236, 210, 153)

判断文件是否损坏

Image.getpixel(xy)函数，尝试判断文件是否损坏，如果这个方法发现了任何问题，它将产生对应的异常

这个方法不能捕获所有的错误，要检查所有错误，必须加载整个图像

# -*- coding:utf-8 -*-

from PIL import Image
im = Image.open("cj_xiana.png")
im.verify()
# 注：没有任何输出，表示图像im没有损坏