第一篇 Python图片处理模块PIL(pillow)

本篇包含:一、Image类的属性:1、Format   2、Mode   3、Size    4、Palette    5、Info

                  二、类的函数:1、New   2、Open   3、Blend   4、Composite   5、Eval   6、Frombuffer   7、Fromstring   8、Merge

                  三、Image类的方法:1、Convert   2、Copy   3、Crop   4、Draft   5、Filter   6、Fromstring   7、Getbands   8、Getbbox   9、Getcolors

                                                     10、Getdata     1 1、 Getextrema    12、Getpixel    13、Histogram    14、Load    15、Paste

一、PIL的基本概念:

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)。

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。

对于一张图片的通道数量和名称,可以通过方法getbands()来获取。方法getbands()是Image模块的方法,它会返回一个字符串元组(tuple)。该元组将包括每一个通道的名称。

Python的元组与列表类似,不同之处在于元组的元素不能修改,元组使用小括号,列表使用方括号,元组创建很简单,只需要在括号中添加元素,并使用逗号隔开即可。

方法getbands()的使用如下:

from PIL import Image
im = Image.open("xiao.png")
print(im.getbands())
输出:
('R', 'G', 'B')

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)。

可以通过mode属性读取图像的模式。其返回值是包括上述模式的字符串。

属性mode的使用如下:

from PIL import Image
im = Image.open("xiao.png")
print(im.mode)
输出:
'RGB'

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。

属性mode的使用如下:

from PIL import Image
im = Image.open("xiao.png")
print(im.size)
输出:
(670, 502)

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。

属性info的使用如下:

from PIL import Image
im = Image.open("xiao.png")
print(im.info)
输出:
{}

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:

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。
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。
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。
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。

Image模块中的方法resize()和thumbnail()用到了滤波器。

方法resize()的使用如下:

方法resize()的定义为:resize(size, filter=None)=> image
from
PIL import Image im = Image.open("xiao.png") print(im.size)
im_resize = im.resize((256,256))
print(im_resize.size)
输出:
(670, 502)
(256,256)

对参数filter不赋值的话,方法resize()默认使用NEAREST滤波器。如果要使用其他滤波器可以通过下面的方法来实现:

from PIL import Image
im = Image.open("xiao.png")
print(im.size)
im_resize0 = im.resize((256,256), Image.BILINEAR)
print(im_resize0.size)
im_resize1 = im.resize((256,256), Image.BICUBIC) print(im_resize1.size)
im_resize2 = im.resize((256,256), Image.ANTIALIAS) print(im_resize2.size) 输出:
(670, 502)
(256,256)
(256,256)
(256,256)

 二、Image模块:

Image模块是PIL中最重要的模块,它有一个类叫做image,与模块名称相同。Image类有很多函数、方法及属性,接下来将依次对image类的属性、函数和方法进行介绍。

一、Image类的属性

1、  Format

定义:im.format ⇒ string or None
含义:源文件的文件格式。如果是由PIL创建的图像,则其文件格式为None。
例子:
from PIL import Image
im= Image.open("xiao.png")
print(im.format)
输出:
'png'

2、  Mode

定义:im.mode ⇒ string
含义:图像的模式。这个字符串表明图像所使用像素格式。该属性典型的取值为“1”,“L”,“RGB”或“CMYK”。

3、  Size

定义:im.size ⇒ (width, height)
含义:图像的尺寸,按照像素数计算。它的返回值为宽度和高度的二元组(width, height)。

4、  Palette

定义:im.palette ⇒ palette or None
含义:颜色调色板表格。如果图像的模式是“P”,则返回ImagePalette类的实例;否则,将为None。
例子:
from PIL import Image
im = Image.open("jing.jpg")
print(im.mode)
print(im.palette)
输出: 
RGB
None

 5、  Info

定义:im.info ⇒ dictionary
含义:存储图像相关数据的字典。文件句柄使用该字典传递从文件中读取的各种非图像信息。大多数方法在返回新的图像时都会忽略这个字典;因为字典中的键并非标准化的,对于一个方法,它不能知道自己的操作如何影响这个字典。
如果用户需要这些信息,需要在方法open()返回时保存这个字典。

 二、类的函数:

1、  New

定义:Image.new(mode,size) ⇒ image
     Image.new(mode, size, color) ⇒ image
含义:使用给定的变量mode和size生成新的图像。Size是给定的宽/高二元组,这是按照像素数来计算的。对于单通道图像,变量color只给定一个值;对于多通道图像,变量color给定一个元组(每个通道对应一个值)。
在版本1.1.4及其之后,用户也可以用颜色的名称,比如给变量color赋值为“red”。如果没有对变量color赋值,图像内容将会被全部赋值为0(图像即为黑色)。如果变量color是空,图像将不会被初始化,即图像的内容全为0。
这对向该图像复制或绘制某些内容是有用的。 例子:
from PIL import Image im= Image.new("RGB", (128, 128), "#FF0000") im.save("test1.png") #图像im为128x128大小的红色图像。 im= Image.new("RGB", (128, 128)) #图像im为128x128大小的黑色图像,因为变量color不赋值的话,图像内容被设置为0,即黑色。 im.save("test2.png")
im= Image.new("RGB", (128, 128), "red") #图像im为128x128大小的红色图像。
im.save("test3.png")

2、  Open

定义:Image.open(file) ⇒ image
     Image.open(file, mode) ⇒ image
含义:打开并确认给定的图像文件。这个是一个懒操作;该函数只会读文件头,而真实的图像数据直到试图处理该数据才会从文件读取(调用load()方法将强行加载图像数据)。如果变量mode被设置,那必须是“r”。
     用户可以使用一个字符串(表示文件名称的字符串)或者文件对象作为变量file的值。文件对象必须实现read(),seek()和tell()方法,并且以二进制模式打开。
例子:
from PIL import Image
im = Image.open("xiao.png")

3、  Blend

定义:Image.blend(image1,image2, alpha) ⇒ image
含义:使用给定的两张图像及透明度变量alpha,插值出一张新的图像。这两张图像必须有一样的尺寸和模式。
     合成公式为: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。对变量alpha的值没有限制。

例子:
from PIL import Image
im1 = Image.open("jing.jpg")
im2 = Image.open("wu.jpg")
im = Image.blend(im1,im2,0.5)
im.save("he.jpg")

4、  Composite

定义:Image.composite(image1,image2, mask) ⇒ image
含义:使用给定的两张图像及mask图像作为透明度,插值出一张新的图像。变量mask图像的模式可以为“1”,“L”或者“RGBA”。所有图像必须有相同的尺寸。
例子:
from PIL import Image
im1 = Image.open("jing.jpg")
im2 = Image.open("wu.jpg")
r,g,b = im1.split()
print(g.mode)
im = Image.composite(im1,im2,b)
im.save("he.jpg")
b.save("he1.jpg")

5、  Eval

定义:Image.eval(image,function) ⇒ image
含义:使用变量function对应的函数(该函数应该有一个参数)处理变量image所代表图像中的每一个像素点。如果变量image所代表图像有多个通道,那变量function对应的函数作用于每一个通道。
     注意:变量function对每个像素只处理一次,所以不能使用随机组件和其他生成器。
例子:

from PIL import Image
im = Image.open("jing.jpg")
def deffun(c):
    return c*0.89      #改变了亮度
im_eval = Image.eval(im,deffun)  
im_eval.save("gai.jpg")

注:图像im_eval与im01比较,其像素值均为im01的一半,则其亮度自然也会比im01暗一些。

6、  Frombuffer

定义:Image.frombuffer(mode,size, data) ⇒ image
     Image.frombuffer(mode, size,data, decoder, parameters) ⇒ image
含义:(New in PIL 1.1.4)使用标准的“raw”解码器,从字符串或者buffer对象中的像素数据产生一个图像存储。对于一些模式,这个图像存储与原始的buffer(这意味着对原始buffer对象的改变体现在图像本身)共享内存。
并非所有的模式都可以共享内存;支持的模式有“L”,“RGBX”,“RGBA”和“CMYK”。对于其他模式,这个函数与fromstring()函数一致。 注意:版本1.
1.6及其以下,这个函数的默认情况与函数fromstring()不同。这有可能在将来的版本中改变,所以为了最大的可移植性,当使用“raw”解码器时,推荐用户写出所有的参数,如下所示: im =Image.frombuffer(mode, size, data, "raw", mode, 0, 1) 函数Image.frombuffer(mode,size, data, decoder, parameters)与函数fromstring()的调用一致。

7、  Fromstring

定义:Image.fromstring(mode,size, data) ⇒ image
     Image.fromstring(mode, size,data, decoder, parameters) ⇒ image
含义:函数Image.fromstring(mode,size, data),使用标准的“raw”解码器,从字符串中的像素数据产生一个图像存储。
函数Image.fromstring(mode,size, data, decoder, parameters)也一样,但是允许用户使用PIL支持的任何像素解码器。更多信息可以参考:Writing YourOwn File Decoder.
注意:这个函数只对像素数据进行解码,而不是整个图像。如果用户的字符串包含整个图像,可以将该字符串包裹在StringIO对象中,使用函数open()来加载。

8、  Merge

定义:Image.merge(mode,bands) ⇒ image
含义:使用一些单通道图像,创建一个新的图像。变量bands为一个图像的元组或者列表,每个通道的模式由变量mode描述。所有通道必须有相同的尺寸。
变量mode与变量bands的关系:
len(ImageMode.getmode(mode).bands)= len(bands)
例子:
from PIL import Image
im1 = Image.open("jing.jpg")
im2 = Image.open("wu.jpg")
r1,g1,b1 = im1.split()
r2,g2,b2 = im2.split()
imgs =[r1,g2,b2]
im_merge = Image.merge("RGB",imgs)
im_merge.save("he.jpg")

三、Image类的方法

除非另作说明,Image类的所有方法都将返回一个Image类的新实例,这个实例对应于结果图像。

1、  Convert

定义1:im.convert(mode)⇒ image
含义1:将当前图像转换为其他模式,并且返回新的图像。
当从一个调色板图像转换时,这个方法通过这个调色板来转换像素。如果不对变量mode赋值,该方法将会选择一种模式,在没有调色板的情况下,使得图像和调色板中的所有信息都可以被表示出来。
当从一个颜色图像转换为黑白图像时,PIL库使用ITU-R601-2 luma转换公式:
L = R * 299/1000 + G * 587/1000 + B * 114/1000
当转换为2位图像(模式“1”)时,源图像首先被转换为黑白图像。结果数据中大于127的值被设置为白色,其他的设置为黑色;这样图像会出现抖动。如果要使用其他阈值,更改阈值127,可以使用方法point()。
为了去掉图像抖动现象,可以使用dither选项。
  例子1:
from PIL import Image im1 = Image.open("jing.jpg") print(im1.mode) im_c = im1.convert("1") im_c.save("he.jpg") print(im_c.mode) 输出:
1 注:将“RGB”模式的im01图像,转换为“
1”模式的im_c图像。 定义2:im.convert(“P”,**options) ⇒ image 含义2:这个与第一个方法定义一样,但是当“RGB”图像转换为8位调色板图像时能更好的处理。可供选择的选项为: Dither=. 控制颜色抖动。默认是FLOYDSTEINBERG,与邻近的像素一起承担错误。不使能该功能,则赋值为NONE。 Palette=. 控制调色板的产生。默认是WEB,这是标准的216色的“web palette”。要使用优化的调色板,则赋值为ADAPTIVE。 Colors=. 当选项palette为ADAPTIVE时,控制用于调色板的颜色数目。默认是最大值,即256种颜色。 定义3:im.convert(mode,matrix) ⇒ image 含义3:使用转换矩阵将一个“RGB”图像转换为“L”或者“RGB”图像。变量matrix为4或者16元组。 例子3:下面的例子将一个RGB图像(根据ITU-R709线性校准,使用D65亮度)转换到CIE XYZ颜色空间: from PIL import Image im1 = Image.open("jing.jpg") im1.mode rgb2xyz =0.412453, 0.357580, 0.180423, 0, 0.212671, 0.715160, 0.072169, 0, 0.019334, 0.119193, 0.950227, 0 ) im_c3 = im1.convert("L", rgb2xyz) im_c3.save("he.jpg") print(im_c3.mode)
输出:
L

2、  Copy

定义:im.copy() ⇒ image
含义:拷贝这个图像。如果用户想粘贴一些数据到这张图,可以使用这个方法,但是原始图像不会受到影响。

例子:
from PIL import Image
im1 = Image.open("jing.jpg")
im2 = im1.copy()
im2.save("he.jpg")
注:图像im_copy和im01完全一样。

3、  Crop

定义:im.crop(box) ⇒ image
含义:从当前的图像中返回一个矩形区域的拷贝。变量box是一个四元组,定义了左、上、右和下的像素坐标。
这是一个懒操作。对源图像的改变可能或者可能不体现在裁减下来的图像中。为了获取一个分离的拷贝,对裁剪的拷贝调用方法load()。

例子:
from PIL import Image
im1 = Image.open("jing.jpg")
print(im1.size)
box = [0,0,650,400]   #650(长)400(高)
im_crop = im1.crop(box)
im_crop.save("he.jpg")

4、  Draft

定义:im.draft(mode,size)
含义:配置图像文件加载器,使得返回一个与给定的模式和尺寸尽可能匹配的图像的版本。例如,用户可以使用这个方法,在加载一个彩色JPEG图像时将其转换为灰色图像,或者从一个PCD文件中提取一个128x192的版本。
注意:这个方法会适时地修改图像对象(精确地说,它会重新配置文件的读取器)。如果图像已经被加载,那这个方法就没有作用了。

例子:
from PIL import Image
im1 = Image.open("jing.jpg")
im_draft = im1.draft("L",(500,500))
print(im_draft.size)
im_draft.save("he.jpg")
输出:
(650, 650)

5、 Filter

定义:im.filter(filter) ⇒ image
含义:返回一个使用给定滤波器处理过的图像的拷贝。可用滤波器需要参考ImageFilter模块。

例子:
from PIL import Image,ImageFilter
im1 = Image.open("jing.jpg")
im_filter = im1.filter(ImageFilter.BLUR)
im_filter.save("he.jpg")
注:图像im_filter比im01变得有些模糊了。

6、 Fromstring

定义:im.fromstring(data)
     im.fromstring(data, decoder,parameters)
含义:与函数fromstring()一样,但是这个方法会将data加载到当前的图像中。 

7、 Getbands

定义:im.getbands()⇒ tuple of strings
含义:返回包括每个通道名称的元组。例如,对于RGB图像将返回(“R”,“G”,“B”)。

8、 Getbbox

定义:im.getbbox() ⇒ 4-tuple or None
含义:计算图像非零区域的包围盒。这个包围盒是一个4元组,定义了左、上、右和下像素坐标。如果图像是空的,这个方法将返回空。

例子:
from PIL import Image
im1 = Image.open("jing.jpg")
print(im1.getbbox())
输出:
(0, 0, 650, 650)

9、  Getcolors

定义:im.getcolors() ⇒ a list of(count, color) tuples or None
     im.getcolors(maxcolors) ⇒ a list of (count, color) tuples or None
含义:(New in 1.1.5)返回一个(count,color)元组的无序list,其中count是对应颜色在图像中出现的次数。
如果变量maxcolors的值被超过,该方法将停止计算并返回空。变量maxcolors默认值为256。为了保证用户可以获取图像中的所有颜色,you can pass in size[0]*size[1](请确保有足够的内存做这件事)。

例子:
from PIL import Image
im1 = Image.open("test.png")
print(im1.getcolors(8888888))
输出:
[(2, (255, 255, 255, 233)), (9, (0, 0, 0, 136)), (1, (0, 0, 0, 64)), (2, (0, 0, 0, 24)), (5, (0, 0, 0, 56)).......

10、 Getdata

定义:im.getdata() ⇒ sequence
含义:以包含像素值的sequence对象形式返回图像的内容。这个sequence对象是扁平的,以便第一行的值直接跟在第零行的值后面,等等。
注意:这个方法返回的sequence对象是PIL内部数据类型,它只支持某些sequence操作,包括迭代和基础sequence访问。使用list(im.getdata()),将它转换为普通的sequence。

例子:
from PIL import Image
im1 = Image.open("jing.jpg")
seq = im1.getdata()
print(seq[0])
seq0 = list(seq)
print(seq0[0])
print(len(seq0))
输出:
(41, 183, 197)
(41, 183, 197)
422500        #这个值是长和高之积

注:Sequence对象的每一个元素对应一个像素点的R、G和B三个值。

11、   Getextrema

定义:im.getextrema() ⇒ 2-tuple
含义:返回一个2元组,包括该图像中的最小和最大值。

例子:
from PIL import Image
im1 = Image.open("jing.jpg")
print(im1.getextrema())
输出:
((0, 255), (0,255), (0, 255)) 
该方法返回了R/G/B三个通道的最小和最大值的2元组。

12、    Getpixel

定义:im.getpixel(xy) ⇒ value or tuple
含义: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。
注意:该方法执行比较慢;如果用户需要使用python处理图像中较大部分数据,可以使用像素访问对象(见load),或者方法getdata()。

例子:
from PIL import Image
im1 = Image.open("jing.jpg")
print(im1.getpixel((1,1)))
print(im1.getpixel((649,649)))
输出:
(41, 183, 197)
(236, 210, 153)
注:im.getpixel(xy)中的X,Y表示坐标,从0开始。

13、     Histogram

定义1:im.histogram()⇒ list
含义1:返回一个图像的直方图。这个直方图是关于像素数量的list,图像中的每个象素值对应一个成员。如果图像有多个通道,所有通道的直方图会连接起来(例如,“RGB”图像的直方图有768个值)。
      二值图像(模式为“1”)当作灰度图像(模式为“L”)处理。

例子1:
from PIL import Image
im1 = Image.open("jing.jpg")
ls = im1.histogram()
print(len(ls))
print(ls[767])
输出:
768
1471

14、      Load

定义:im.load()
含义:为图像分配内存并从文件中加载它(或者从源图像,对于懒操作)。正常情况下,用户不需要调用这个方法,因为在第一次访问图像时,Image类会自动地加载打开的图像。

     (New in 1.1.6)在1.1.6及以后的版本,方法load()返回一个用于读取和修改像素的像素访问对象。这个访问对象像一个二维队列,如:
      pix = im.load()
      print pix[x, y]
      pix[x, y] =value
      通过这个对象访问比方法getpixel()和putpixel()快很多。

例子:
from PIL import Image
im1 = Image.open("jing.jpg")
lm_load = im1.load()
print(lm_load[649,649])
输出:
(236, 210, 153)

15、  Paste

定义1:im.paste(image,box)
含义1:将一张图粘贴到另一张图像上。变量box或者是一个给定左上角的2元组,或者是定义了左,上,右和下像素坐标的4元组,或者为空(与(0,0)一样)。如果给定4元组,被粘贴的图像的尺寸必须与区域尺寸一样。
如果模式不匹配,被粘贴的图像将被转换为当前图像的模式。

例子1:
from PIL import Image
im1 = Image.open("jing.jpg")
box = [0,0,200,200]
im_crop = im1.crop(box)
im1.paste(im_crop,(200,200,400,400))  #等价于im1.paste(im_crop,(200,200))
im1.save("he.jpg")

定义2:im.paste(colour,box)
含义2:它与定义1一样,但是它使用同一种颜色填充变量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。

例子2:
from PIL import Image
im1 = Image.open("jing.jpg")
im1.paste((256,256,256),(200,100,500,200))
im1.save("he.jpg")
注:图像im1的(200,100)位置将出现一个300x100的白色方块,对于多通道的图像,如果变量colour只给定一个数值,将只会应用于图像的第一个通道。如果是“RGB”模式的图像,将应用于红色通道。

定义3:im.paste(image,box, mask)
含义3:与定义1一样,但是它使用变量mask对应的模板图像来填充所对应的区域。可以使用模式为“1”、“L”或者“RGBA”的图像作为模板图像。模板图像的尺寸必须与变量image对应的图像尺寸一致。
如果变量mask对应图像的值为255,则模板图像的值直接被拷贝过来;如果变量mask对应图像的值为0,则保持当前图像的原始值。变量mask对应图像的其他值,将对两张图像的值进行透明融合。 注意:如果变量image对应的为“RGBA”图像,即粘贴的图像模式为“RGBA”,则alpha通道被忽略。用户可以使用同样的图像作为原图像和模板图像。 例子3:
from PIL import Image im1 = Image.open("jing.jpg") box = [100,100,200,200] im_crop = im1.crop(box) r,g,b = im_crop.split() im1.paste(im_crop,(200,100,300,200),b) im1.save("he.jpg") 注:在图像im1的(0,0)位置将出现一个半透明的100x100的方块。 定义4:im.paste(colour,box, mask) 含义4:与定义3一样,只是使用变量colour对应的单色来填充区域。
例子4:
from PIL import Image im1 = Image.open("jing.jpg") box = [100,100,200,200] im_crop = im1.crop(box) r,g,b = im_crop.split() im1.paste((0,256,0),(200,100,300,200),b) im1.save("he.jpg") 注:在图像im1的(0,0)位置将出现一个100x100的绿色方块。         

 

posted @ 2017-07-07 09:30  灬魑魅魍魉灬  阅读(42251)  评论(1编辑  收藏  举报