如何利用Python中的PIL库做好图片处理——PIL概念详细分享

最近对大家都在猜测《青春有你3》会怎么播出来，有人说会全部打码，又有人说会实现镜面反转。
今天呢结果也已经出来了，青3选择了打码，也是辛苦后期了，那么想给大家分享使用Python对图片如何进行处理。

首先给大家介绍一个用到的Python 图像处理库——PIL

图像处理工具包PIL(Python Image Library)能够实现基本的图像处理功能，如：改变图像大小，旋转图像，图像格式转换，色场空间转换，图像增强，直方图处理，插值和滤波等等。

PIL中所涉及的基本概念有如下几个：通道（bands）、模式（mode）、尺寸（size）、坐标系统（coordinate system）、调色板（palette）、信息（info）和滤波器（filters）。

一、PIL基础概念

1、通道
每张图片都是由一个。或者多个数据通道构成。PIL允许在单张图片中合成相同维数和深度的多个通道。
以RGB图像为例，每张图片都是由三个数据通道构成，分别为R、G和B通道。而对于灰度图像，则只有一个通道。

2、模式
图像的模式定义了图像的类型和像素的位宽。当前支持如下模式：
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。
L：8位像素，表示黑和白。
P：8位像素，使用调色板映射到其他模式。
RGB：3x8位像素，为真彩色。
RGBA：4x8位像素，有透明通道的真彩色。
CMYK：4x8位像素，颜色分离。
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也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）。

3、尺寸
通过size属性可以获取图片的尺寸。这是一个二元组，包含水平和垂直方向上的像素数。

4、坐标系统
PIL使用笛卡尔像素坐标系统，坐标(0，0)位于左上角。注意：坐标值表示像素的角；位于坐标（0，0）处的像素的中心实际上位于（0.5，0.5）。
坐标经常用于二元组（x，y）。长方形则表示为四元组，前面是左上角坐标。例如，一个覆盖800x600的像素图像的长方形表示为（0，0，800，600）。

5、调色板
调色板模式 (“P”)使用一个颜色调色板为每个像素定义具体的颜色值。

6、信息
使用info属性可以为一张图片添加一些辅助信息。这个是字典对象。加载和保存图像文件时，多少信息需要处理取决于文件格式。

7、滤波器
对于将多个输入像素映射为一个输出像素的几何操作，PIL提供了4个不同的采样滤波器：
1、NEAREST：最近滤波。从输入图像中选取最近的像素作为输出像素。它忽略了所有其他的像素。

2、BILINEAR：双线性滤波。在输入图像的2x2矩阵上进行线性插值。注意：PIL的当前版本，做下采样时该滤波器使用了固定输入模板。

3、BICUBIC：双立方滤波。在输入图像的4x4矩阵上进行立方插值。注意：PIL的当前版本，做下采样时该滤波器使用了固定输入模板。

4、ANTIALIAS：平滑滤波。这是PIL 1.1.3版本中新的滤波器。对所有可以影响输出像素的输入像素进行高质量的重采样滤波，以计算输出像素值。在当前的PIL版本中，这个滤波器只用于改变尺寸和缩略图方法。

注意：在当前的PIL版本中，ANTIALIAS滤波器是下采样（例如，将一个大的图像转换为小图）时唯一正确的滤波器。BILIEAR和BICUBIC滤波器使用固定的输入模板，用于固定比例的几何变换和上采样是最好的。

二、PIL模块中常用的类

PIL模块中常用的最重要的类是Image类，需要在程序中引入Image。Image常用的方法有：

Open():打开一张图片，方法内需传入图片的名称，即：路径+文件名.后缀名，例如：Image.open(“pic14.jpg”)，open()方法会返回一个Image对象，我们可以使用Image的方法来获取该对象的属性。

对象名.format()：获取图像的格式，如：jpg，jpeg，ppm等。

对象名.size：获取图像的大小尺寸

对象名.mode：获取图像的颜色属性，灰度图或RGB

对象名.show()：将图片显示出来

对象名.save(arg1,arg2)：将图片保存，arg1是图片保存的名称，即：路径+文件名，arg2是图片保存的格式。

对象名.crop(arg)：截取图片的某一部分，参数arg是一个元组类型的变量，形式为：（left,upper,right,lower）。在PIL的坐标系中，图片的左上角是坐标系的原点。这里的（left,upper,right,lower）代表的是截取部分的坐标，用（left,upper）坐标表示截取区域的左上角点，用（right,lower）坐标代表截取区域的右下角点，这样的话，区域的位置和大小就都确定了。

对象名.split()：将图片的几个通道分开，例如：r,g,b=im.split()

Image.merge(“RGB”,(b,g,r)):将图片的通道分开后重新组合得到一张新的图片。

使用Python实现镜面反转

实现代码：from PIL import Image, ImageOps
im = Image.open('tupian.png')
# 做镜面转换
im_mirror = ImageOps.mirror(im)
# 保存镜像图片
im_mirror.save('tupian_mirrow.png')

注意：代码和图片要在同一个文件夹下，或者自己加上路径。
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