Pillow使用Image篇的使用

安装Pillow

pip install pillow

构建图像

Image.open(fp, mode ='r' ):打开图片文件,返回一个Image对象

  • fp:图片路径
  • mode:模式。如果给出,必须是r
from PIL import Image
im = Image.open(path)

Image.alpha_composite(im1, im2):在im1对象上的透明层复合im2,返回一个Image对象

  • im1:Image对象1
  • im2:Image对象2

from PIL import Image
im1 = Image.open(path1)
im2 = Image.open(path2)
im3 = Image.alpha_composite(im1,im2)

Image.blend(im1, im2, alpha):在两个图片对象之间进行插值,返回一个Image对象

  • im1:Image对象1
  • im2:Image对象2
  • alpha:透明图

如果alpha为0.0,则返回第一个图像的副本。如果alpha为1.0,则返回第二个图像的副本,基本的算法如下:

out  =  image1  *  (1.0  -  alpha ) +  image2  *  alpha

Image.eval(image, *args):将函数应用于给定图像的中每一个像素。请注意,该函数对每个可能的像素值都进行一次评估,因此您不能使用随机组件或其他生成器。返回一个Image对象

  • image:Image对象
  • args:一个函数对象和该函数的一个取整参数

from PIL import Image
def func(a):
    return a
im1 = Image.open(path1)
img = Image.eval(img1,func,1)

Image.merge(mode, bands):将一组单波段图像合并成为一个多波段图像。返回一个Image对象

  • mode:用于输出图像的模式。支持的模式请看下方Pillow支持的模式表
  • bands:输出图像中每个波段包含一个单波段图像的序列

Image.new(mode, size, color=0):根据模式、大小和颜色创建一个新的Image对象。烦会一个Image对象

  • mode:用于新图像的模式。支持的模式请看下方Pillow支持的模式表
  • size: 大小,元组类型,包含宽度与高度
  • color:用于新图像的颜色。传入一个整数的单波段模式,或传入一个元组的多波段模式,或者传入一个ImageColor对象
from PIL import Image
# 单个整数值
img = Image.new("RGBA",(1024,768),215)
# 元组
img = Image.new("RGBA",(1024,768),(215,0,0)
# ImageColor
from PIL import ImageColor
color = ImageColor.getrgb("#FF0000")
img = Image.new("RGBA",(1024,768),color)
img.show()

从上面代码运行结果显示是一个红色,1024*768的图像

图像对象

alpha_composite(im, dest=(0,0), source=(0,0)):在Image对象中符合im,效果与类方法alpha_composite相似。无返回值

  • im:Image对象
  • dest:指定此(目标)图像左上角的可选的长度为2的元组(左,上)
  • source:盖源图像中左上角的长度为2的元组(左,上)或源矩形边界的长度为4的元组(左,上,右,下)
  • copy():复制此图片
from PIL import Image

img = Image.new("RGBA",(1024,768),215)
img_copy = img.copy()

crop(box=None):返回此图像的一个矩形区域,为一个Image对象

  • box:裁剪矩形,为一个长度为4的元组(左,上,右,下)
from PIL import Image
img = Image.new("RGBA",(1024,768),215)
img_copy = img.crop(box=(0,0,500,500))

draft(mode, size):配置图像文件加载器,以便返回尽可能接近给定模式和大小的图像版本,无返回值

  • mode:模式
  • size:大小

filter(filter):使用给定的过滤器过滤此图像,返回一个Image对象

  • filter:过滤器

getbands():获取此图像中每个波段名称的元组。返回一个tuple

from PIL import Image

img = Image.new("RGBA",(1024,768),215)
print img.getbands()    # ('R', 'G', 'B', 'A')

getbbox():计算图像中非零区域的边界框,返回一个tuple

from PIL import Image

img = Image.new("RGBA",(1024,768),215)
print img.getbbox()     # (0, 0, 1024, 768)

getcolors(maxcolors=256):返回此图像中使用的颜色列表,返回一个计算与像素元组组成的元组列表

  • maxcolors: 最大颜色数量,超过此值,当前方法将返回None
from PIL import Image

img = Image.new("RGBA",(1024,768),215)
print img.getcolors()       # [(786432, (215, 0, 0, 0))]

getdata(band=None):以包含像素值的序列对象的形式返回此图像的内容。返回一个可迭代对象。

  • band:波段,默认是获取所有。如果需要获取单波段,传入索引值(例如0从“RGB”图像中获得“R”波段)。
from PIL import Image
img = Image.new("RGBA",(1024,768),215)
for item in img.getdata():
    print item  

# 打印结果:
(215, 0, 0, 0)
(215, 0, 0, 0)
(215, 0, 0, 0)
...

getextrema():获取每个波段的最小和最大像素值。对于单波段图像,返回一个长度为2的元组。对与多波段图像,每个波段包含一个2元组。

from PIL import Image

img = Image.new("RGBA",(1024,768),215)
print img.getextrema()      # ((215, 215), (0, 0), (0, 0), (0, 0))

getpalette():返回图像的调色板,返回一个list对象。如果没有调色板,则返回None

from PIL import Image

img = Image.new("RGBA",(1024,768),215)
print img.getpalette()      # None

getpixel(xy):返回给定位置的像素值,返回一个tuple

  • xy:位置,以(x,y)给出的坐标。
from PIL import Image

img = Image.new("RGBA",(1024,768),215)
print img.getpixel((500,500))       # (215, 0, 0, 0)

histogram(mask=None, extrema=None):返回图像的直方图。直方图以像素计数列表的形式返回,返回一个列表。

  • mask:掩码
  • extrema:极值

paste(im, box=None, mask=None):将im图像粘贴到此图像上面。无返回值

  • box:box可以是图像左上角的长度为2的元组(左,上)或长度为4的元组(左,上,右,下)
  • mask:掩码
import os
from PIL import Image
path1 = os.path.join(os.getcwd(),"23.png")
img1 = Image.open(path1)
img = Image.new("RGBA",(1024,768),215)
img1.paste(img)
img1.show()

putdata(data, scale=1.0, offset=0.0):将像素数据复制到此图像上面。从图像左上角开始,直到图像或序列结束,无返回值。比例和偏移值用于调整序列值:pixel = value * scale + offset。

  • data:一个图像数据序列
  • scale:缩放比例值
  • offset:偏移量值
from PIL import Image

img = Image.new("RGBA",(1024,768),215)
img_c = Image.new("RGBA",(1024,768),-100)

img.putdata(img_c.getdata())
img.show()

putpalette(data, rawmode='RGB'):附加一个调色板到这个图像。图像的模式必须是P或者L。返回一个Image对象

  • data:调色板序列
  • rawmode:调色板的原始模式
from PIL import Image

img = Image.new("P",(1024,768),215)
img_c = Image.new("P",(1024,768),-100)

img_c.putpalette(img.getpalette())
img_c.show()

quantize(colors=256, method=None, kmeans=0, palette=None):将图像转换为具有指定数量的颜色的P模式图像,返回一个Image对象

  • colors:所需颜色的数量,<=256
  • method:0:中值切割,1:最大覆盖率,2:快速八叉树,3:libimagequant
  • kmeans:整数
  • palette:量化给定的调色板
from PIL import Image

img = Image.new("RGBA",(1024,768),215)

img_q = img.quantize(colors=256,method=2)
print img_q         # 

resize(size, resample=0, box=None):返回此图像的调整大小后的副本。返回一个Image对象

  • size:以像素为单位的长度为2的元组(宽度,高度)
  • resample:重采样滤波器。可以设置为:Image.NEAREST、Image.BOX、Image.BILINEAR、Image.HAMMING、Image.BICUBIC或者Image.LANCZOS。如果省略,或者图像模式为1或者P,则设置Image.NEAREST。
  • box:一个浮点数组成的长度为4的元组,给出应该缩放的源图像的区域。值应该在(0,0,宽度,高度)的矩形内。
from PIL import Image

img = Image.new("RGBA",(1024,768),215)
img_r = img.resize(size=(500,500))

print img_r         # 

rotate(angle, resample=0, expand=0, ceter=None, translate=None):旋转图像,并返回旋转后的图像副本。返回Image对象

  • angle:角度,逆时针旋转
  • resample:重采样滤波器。可以是:Image.NEAREST、Image.BILINEAR或者Image.BICUBIC。如果省略,或者图像模式为1或者P,则设置Image.NEAREST。
  • expand:是否展开。如果为true,则展开输出图像以使其足够大以容纳整个旋转后的图像。如果为false或省略,使输出图像的大小与输入图像相同。
  • center:旋转中心,长度为2的元组(宽度,高度),原点是左上角,默认是图像的中心
  • translate:旋转后。一个长度为2的元组(宽度,高度)
import os
from PIL import Image

path1 = os.path.join(os.getcwd(),"23.png")
img1 = Image.open(path1)

img_r = img1.rotate(45,Image.BICUBIC)
img_r.show()

可以看到,图像已经逆时针旋转了45度

save(fp, format=None, **params):保存图像到给定的文件名下。如果没有指定格式,则可以使用文件扩展名来确定要使用的格式。无返回值

  • fp:文件名或路径
  • format:可选的格式覆盖
import os
from PIL import Image

path1 = os.path.join(os.getcwd(),"23.png")
img1 = Image.open(path1)

img_r = img1.rotate(45,Image.BICUBIC)
img_r.save(os.path.join(os.getcwd(),"rotate.png"))

seek(frame):在这个序列文件中寻找给定的帧。如果您在序列结束之外寻找方法,则会 引发EOFError异常。当序列文件被打开时,库会自动寻找0帧。无返回值

  • frame:帧号。从0开始

show(title=None, command=None):显示这个图像,此方法主要用于调试目的。无返回值

  • title:在可能的情况下,用于图像窗口的可选标题。
  • command:用于显示图像的命令

split():将图像分割成单独的波段。该方法从图像中返回一个单独的图像的元组。例如,拆分“RGB”图像会创建三个新图像,每个图像都包含原始波段(红色,绿色,蓝色)之一的副本。返回一个tuple

from PIL import Image

path1 = os.path.join(os.getcwd(),"23.png")
img1 = Image.open(path1)

data = img1.split()
print data          # (, , , )

getchannel(channel):返回包含源图像的单个通道的图像。返回L模式的图像,返回一个Image对象

  • channel:返回什么频道的图像。可以是索引(“RGBA”的”R”通道为0)或通道名称(“RGBA”的alpha通道为”A”)
from PIL import Image

path1 = os.path.join(os.getcwd(),"23.png")
img1 = Image.open(path1)

im = img1.getchannel(0)
或者:
im = img1.getchannel("R")

tell():获取当前的帧号。返回int

thumbnail(size, resample=3):将此图像制作成缩略图。该方法修改图像以包含其本身的缩略图版本,不大于给定尺寸。无返回值

  • size:大小
  • resample:重采样滤波器。可以是:Image.NEAREST、Image.BILINEAR、Image.BICUBIC或者Image.LANCZOS。如果省略,则默认为Image.BICUBIC
from PIL import Image

path1 = os.path.join(os.getcwd(),"23.png")
img1 = Image.open(path1)

img1.thumbnail(size=(500,500),resample=Image.BICUBIC)
print img1          # 

tobitmap(name='image'):返回转换为X11位图的图像。此方法只使用于模式为1的图像,返回一个str

  • name:用于位图变量的前缀名称
from PIL import Image

img = Image.new("1",(1024,768),215)

data = img.tobitmap(name='abc')
print data

# 结果如下:
"""
#define abc_width 1024
#define abc_height 768
static char abc_bits[] = {
0x00,0x00,0x00,0x00,0x00,0x00,0x00,0x00,0x00,0x00,0x00,0x00,0x00,0x00,0x00,
0x00,0x00,0x00,0x00,0x00,0x00,0x00,0x00,0x00,0x00,0x00,0x00,0x00,0x00,0x00,
0x00,0x00,0x00,0x00,0x00,0x00,0x00,0x00,0x00,0x00,0x00,0x00,0x00,0x00,0x00,
0x00,0x00,0x00,0x00,0x00,0x00,0x00,0x00,0x00,0x00,0x00,0x00,0x00,0x00,0x00,
...
};
"""

tobytes(encoder_name='raw', *args):以图像作为字节对象返回。为一个str对象

transpose(method):旋转或翻转图像,返回旋转或翻转后的图像副本,一个Image对象

  • method:可以是:Image.FLIP_LEFT_RIGHT、Image.FLIP_TOP_BOTTOM、Image.ROTATE_90、Image.ROTATE_180、Image.ROTATE_270、Image.TRANSPOSE或者Image.TRANSVERSE
from PIL import Image

path1 = os.path.join(os.getcwd(),"23.png")
img1 = Image.open(path1)

im = img1.transpose(Image.FLIP_LEFT_RIGHT)
im.show()

可以看出图像已经翻转了

close():关闭文件指针

图像对象属性

filename:源文件的文件名或路径。只有通过open方法构建的图像对象才具有此属性

import os
from PIL import Image

path1 = os.path.join(os.getcwd(),"23.png")
img = Image.open(path1)

print img.filename      # 、/aaa/bbb/ccc/23.png

format:源文件的图片格式。对于由库自身创建的图像,此属性值为None

import os
from PIL import Image

path1 = os.path.join(os.getcwd(),"23.png")
img = Image.open(path1)

print img.format        # PNG

img = Image.new("RGBA",(1024,768),215)
print img.format        # None

mode:图像模式。这是一个字符串,指定图像使用的像素格式。

from PIL import Image

img = Image.new("RGBA",(1024,768),215)
print img.mode        # RGBA

size:图像大小,以像素为单位。大小以长度为2的元组(宽度,高度)给出。类型tuple

from PIL import Image

img = Image.new("RGBA",(1024,768),215)
print img.size        # (1024, 768)

width:图像宽度,以像素为单位。类型int

from PIL import Image

img = Image.new("RGBA",(1024,768),215)
print img.width        # 1024

height:图像高度,以像素为单位。类型int

from PIL import Image

img = Image.new("RGBA",(1024,768),215)
print img.height        # 768

palette:调色板表。如果模式为P,这应该是ImagePalette类的一个实例。否则为None

from PIL import Image

img = Image.new("RGBA",(1024,768),215)
print img.palette       # None

img = Image.new("P",(1024,768),215)
print img.palette       # 

info:保存与图像相关的数据的字典。这个字典被文件处理程序用来传递从文件读取的各种非图像信息。

import os
from PIL import Image

path1 = os.path.join(os.getcwd(),"23.png")
img = Image.open(path1)
print img.info

# 结果如下:
'''
{
    'chromaticity': (0.31269, 0.32899, 0.63999, 0.33001, 0.3, 0.6, 0.15, 0.05999),
    'icc_profile': 'xxxx/...',
    'dpi': (300, 300)
}
'''

img = Image.new("RGBA",(1024,768),215)
print img.info          # {}

Pillow支持的模式表

模式 说明
1 1位像素,黑白,每字节一个像素存储
L 8位像素,黑白
P 8位像素,使用调色板映射到任何其他模式
RGB 3x8位像素,真彩色
RGBA 4×8位像素,带透明度掩模的真彩色
CMYK 4x8位像素,分色
YCbCr 3x8位像素,彩色视频格式
LAB 3×8位像素,L * a * b颜色空间
HSV 3x8位像素,色调,饱和度,值颜色空间
I 32位有符号整数像素
F 32位浮点像素

更多关于Image的操作:http://pillow.readthedocs.io/en/latest/reference/Image.html

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