【Pillow库——图像处理一】
目录
一、图像处理基本知识
二、Image模块
一、图像处理基本知识
1.图像的RGB色彩模式
RGB三个颜色的变化与叠加得到各种颜色，取值范围：
红色（R）：0~255
绿色（G）：0~255
蓝色（B）：0~255
RGB表示：
红色（255，0，0） 绿色（0，255，0） 蓝色（0，0，255）
黄色（255，255，0） 黑色（0，0，0） 白色（255，255，255）
2.像素阵列：数字图像可以看作一个整数阵列，阵列中的元素称为像素，每个点代表一个像素，一个像素包含3个字节（R,G,B），理论上操作每个点的三个数字就可以实现任何图形
二、Image模块
1.在Pillow库中，通过使用Image模块，可以从文件中加载图像，或者处理其他图像，首先需要打开要处理的图片，当文件不存在时，会引发IOError错误。使用函数open语法格式：
open(fp,mode)
fp:打开文件的路径
mode:可选参数，表示打开文件的方式，通常默认使用r
2.打开显示图片操作：
from PIL import Image
#打开图片
img=Image.open('cat.jpg')
#显示图片
img.show()
print("图片的格式：",img.format)
print("图片的大小：",img.size)
print("图片的高度：",img.height)
print("图片的宽度：",img.width)
print("获取（50，50）处的像素值：",img.getpixel((50,50)))3.图像混合操作：使用bend()函数j将两幅图片（尺寸相同）实现透明度混合处理，语法：
blend(im1,im2,alpha)
alpha:0~1,当为0时显示im1原图片,当为1时显示im2原图片
from PIL import Image
img1=Image.open('cat.jpg').convert(mode='RGB')
img2=Image.new('RGB',img1.size,'red')
Image.blend(img1,img2,alpha=0.5).show()4.遮罩混合处理：使用函数composite()实现遮罩混合处理，语法：
composite(im1,im2,mask)
mask也是一个图像，mode可以是“1”，“L”，“RGBA”三者尺寸一样
from PIL import Image
img1=Image.open("cat.jpg")
img2=Image.open("dog.jpg")
img2=img2.resize(img1.size) #两个图片尺寸不一样时
r,g,b=img2.split()
Image.composite(img1,img2,b).show()5.图像的复制：copy()函数
像素的缩放：eval()函数
eval(image,fun)
fun:给输入图片的每个像素应用此函数，只接收整型
图像的缩放：thumbnail(size,resample)
from PIL import Image
#按照像素缩放
img1=Image.open('cat.jpg')
#每个像素扩大二倍
Image.eval(img1,lambda x:x*2).show()
#按照尺寸进行缩放
img2=img1.copy()
img2.thumbnail((200,200))
img2.show()6.图像的粘贴：paste()函数将源图像或像素粘贴到该图像中
paste(im,box,mask)
box 是粘贴的区域，三种情况：
1.(x1,y1) :将源图像左上角对齐(x1,y1) 点，其余超出被粘贴图像的区域被抛弃。2. (x1,y1,x2,y2) :源图像与此区域必须一致。
3.None:源图像与被粘贴的图像大小必须一致。
图像裁剪：crop()函数
crop(box=None),box定义左上右下四个坐标
from PIL import Image
img=Image.open("cat.jpg")
img1=img.copy()
img2=img.copy()
#剪切
img_crop=img1.crop((15,15,100,100))
#粘贴
img2.paste(img_crop,(20,20))
img2.show()7.图像的旋转：rotate(angle)返回图像绕其中心逆时针旋转给定的角度
格式转换：transpose(method)函数
from PIL import Image
img=Image.open('cat.jpg')
#img.rotate(90).show()
#img.transpose(Image.FLIP_TOP_BOTTOM).show() #上下滤镜
#img.transpose(Image.FLIP_LEFT_RIGHT).show() #左右滤镜
#img.transpose(Image.ROTATE_90).show() #90°滤镜
#img.transpose(Image.ROTATE_180).show() #180°滤镜
img.transpose(Image.TRANSPOSE).show() #颠倒滤镜8.图像的分离:split()函数
图像的合并：merge(mode,bands)
from PIL import Image
img1=Image.open("cat.jpg")
img2=Image.open("dog.jpg")
img2=img2.resize(img1.size)
r1,g1,b1=img1.split()
r2,g2,b2=img2.split()
temp=[r1,g1,b2]
img=Image.merge('RGB',temp)
img.show()9.图像的滤镜：filter(filter)函数可以对指定图片使用滤镜效果
from PIL import Image,ImageFilter
img=Image.open("cat.jpg")
w,h=img.size
img_output=Image.new('RGB'(2*w,h))#创建一个新的图像
img_output.paste(img,(0,0))
filters=[]
img_filter1=img.filter(ImgeFilter.GaussianBlur) #高斯滤镜
img_filter2=img.filter(ImgeFilter.EDGE_ENHANCE)#边缘增强滤镜
img_filter3=img.filter(ImgeFilter.FIND_EDGES)#寻找边缘滤镜
filters.append(img_filter1)
filters.append(img_filter2)
filters.append(img_filter3)
for img_filter in filters:
img_output.paste(img_filter,(w,0))
img_output.show()