Python3 用PIL处理图像（一）——PIL的基础运用

PIL是一个功能非常强大的第三方图像处理库，它可以转化图像格式、创建缩略图、显示图像、截取图像、翻转或旋转图片等等；原本PIL是只支持python2的，后来出现了移植到python3的pillow，其功能与PIL相似，所以这里需要注意。
 

一、安装PIL

pip install pillow

我在安装的时候出现了网络延迟报错等情况，总之锲而不舍，多试几次，或者换个时间再来，前提是命令不要出错；

 

二、PIL的核心类——Image

Image是PIL的核心类，里面存储了PIL处理的必须参数和基础方法，接下来我们就通过这个类对图像进行初步处理；

1. open(文件路径)方法，返回一个图片对象

   from PIL import Image            # 导入Image库
   
   img = Image.open('logo.png')    # 打开图像文件，返回Image对象
   print(img)                       # 输出文件对象信息
   '''
   PngImageFile        图像格式
   mode=1              色彩模式
   size=1540x1540      图像分辨率
   '''
   print('图像格式：',img.format)
   print('图像分辨率：',img.size)
   print('图像模式：',img.mode)
   
   # 输出结果：
   # 
   # # 图像格式： PNG
   # # 图像分辨率： (400, 400)
   # # 图像模式： RGBA

   从上面我们可以知道Image对象有format、size和mode三个属性：
     format属性表示图像的格式，我们常见的有JPG、PNG等
     size属性即为图片的分辨率，用像素表示
     mode属性定义了像素类型、颜色深度等等，这一块涉及到的原型比较复杂，后面再慢慢理解，现在只需要知道的是：L表示灰度图像、RGB表示真彩图像、CMYK表示预先压缩的图像；上面的RGBA，最后的A表示Alpha（色彩空间）

   色彩模式

   模式	说明
   1	1位像素，非黑即白，没有灰度之说，0表示黑，255表示白（一般来说我们生成的二维码就是1模式）；但是存储占用8Bit
   L	8位像素，与1模式相比，L模式有了灰度的变化，即可以表示黑白照片了； RGB模式转L模式公式（注意：最后会取整）：R*0.299+G*0.587+B*0.114
   P	8位像素，对应的颜色值是按照调色板查询出来的，所以也可以使用调色板映射到其他模式
   RGB	3*8位像素，真彩色图像，用R、G、B三个通道组合而成，每隔通道用8Bit存储，可理解成三原色模式
   RGBA	4*8位像素，真彩色＋透明通道，在RGB模式的基础上加上了一个Alpha（透明通道），如果从RGB转到RGBA，默认A为255，即为完全不透明
   CMYK	4*8位像素，出版图像，一般印刷用这个模式较多
   YCbCr	3*8位像素，彩色视频格式
   I	32位整型灰度图像，我们可以理解成，这个是L模式的进阶版
   F	32位浮点型像素，这个在I模式的基础上保留了小数部分

2. OK，讲到这里，有必要理解一下一张照片是怎么显示图像的，我们先来看下下面这张图片：
   
   这是一张照片放大之后的截图，我们可以看见放大之后流畅的线条消失了，取而代之的是一个一个小方块，玩过我的世界的朋友可能知道，我的世界其实就是一个像素世界，所有的东西都是由方块构成的；
   那么图片也是一样，它其实就是由一个一个小的像素点构成的，只不多我们现在的分辨率非常高，基本的1024*768，横向有1024个像素点，纵向有768个像素点，缩小成一张照片，我们肉眼就很难分别了；
   那么每一个像素点都有一个值，我们最常使用的就是用RGB表示颜色，当这些颜色都铺满整个画面的时候，就构成了一个图像，这个就是图像的显示原理；
   现在有一种隐写术，就是可以用图片作为介质，隐藏我们需要保存的数据，他是怎么实现的呢？我们知道一个像素点是由RGB三个通道构成，一个通道占8bit，假设我将最后一位清空用于保存我们的数据，那么一个1024*768的图片就有1024*768*3=2,359,296‬bit的空间给我们保存数据，即可以保存1024*768*3/8/1024=288kb的数据；那么这样不会破坏原来的照片嘛，会，但是颜色的差别微乎其微，我们的肉眼根本分辨不出来，这样我们就可以将信息以其他载体隐藏起来啦。
3. show()方法，显示图像

   
   这个方法非常简单，会用系统默认图片浏览器打开图片；

4. save(文件路径，后缀名)方法，保存指定格式的图像
   将此图像保存在给定的文件名下， 如果未指定格式，则尽可能使用文件名扩展名确定要使用的格式；

5. transpose(翻转模式)方法，翻转图像
   
   
   通过原型，我们可以知道翻转模式有以下几种：
       Image.FLIP_LEFT_RIGHT，表示将图像左右翻转
       Image.FLIP_TOP_BOTTOM，表示将图像上下翻转
       Image.ROTATE_90，表示将图像逆时针旋转90°
       Image.ROTATE_180，表示将图像逆时针旋转180°
       Image.ROTATE_270，表示将图像逆时针旋转270°
       Image.TRANSPOSE，表示将图像进行转置(相当于顺时针旋转90°)
       Image.TRANSVERSE，表示将图像进行转置，再水平翻转
   下面我们来看下效果：
   

6. thumbnail((尺寸),采样算法) 创建缩略图（注意：尺寸传参的是元组）
   
   这张照片的差别感觉不大，但是NEAREST采样方式是最差的，默认使用的是BICUBIC，我们一般使用LANCZOS作为我们的采样算法，对于其中的差别，还是要多试，找到自己需求的那一个就好；
7. resize((尺寸),采样算法) 调整图片分辨率
   
   这个方法跟thumbnail()的用法和功能还是非常相近，区别是：thumbnail()分辨率不能大于原分辨率，如果大于了也不会报错，最按照原分辨率设置，resize()则没有这个限制；
8. rotate(角度) 逆时针旋转图像到指定角度