美白，磨皮，搞笑图片处理

PIL库

这是一个支持图像存储、显示和处理的函数库，它能够处理几乎所有图像格式，可以完成对图像的缩放、裁剪、叠加以及图像添加条纹，文字等信息等的操作。

首先我们当然学习的是经典的Image子库；

 

方法	描述
Image.open(filename)	根据参数加载图像文件
Image.new(mode,size,color)	根据给定参数创建一个新的图像
Image.open(StringIO.StringIO(buffer))	从字符串中获取图像
Image.frombytes(mode,size,data)	根据像素点data创建图像
Image.verify()	对图像文件完整性进行检查，返回异常

 

 

 

 

 

 

首先我认识到一个简单的例子：读取下载好的图片并将它可视化（代码如下）：

from PIL import Image
im = Image.open('test1.jpg') # 读取图片
im.show() # 可视化

通过使用相关的图片查看器，我们就可以打开自己桌面上图片进行可视化了

美颜开始：

代码如下：

from PIL import Image

from PIL import ImageEnhance

import cv2

import numpy as np

 

 

# image = Image.open('test4.jpg')

#image.show()

def BrightnessEnhancement(brightness):

    image = Image.open('test4.jpg')

    enh_bri = ImageEnhance.Brightness(image)

#    brightness =1.5

    image_brightened = enh_bri.enhance(brightness)

    image_brightened.show()

 

def ContrastEnhancement(contrast):

    image = Image.open('test4.jpg')

    enh_con = ImageEnhance.Contrast(image)

#    contrast =1.5

    image_contrasted = enh_con.enhance(contrast)

    image_contrasted.show()

 

def ColorEnhancement(color):

    image = Image.open('test4.jpg')

    enh_col = ImageEnhance.Color(image)

#    color =0.8

    image_colored = enh_col.enhance(color)

    image_colored.show()

 

def SharpnessEnhancement(sharpness):

    image = Image.open('test4.jpg')

    enh_sha = ImageEnhance.Sharpness(image)

#    sharpness = 2

    image_sharped = enh_sha.enhance(sharpness)

    image_sharped.show()

 

def Filter(image):

    image =cv2.imread('test4.jpg')

    Remove=cv2.bilateralFilter(image,0,0,10)

    cv2.imshow('filter',Remove)

    cv2.waitKey(0)

    cv2.destroyAllWindows()

#    res = np.uint8(np.clip((1.2 * image + 10), 0, 255))

#    tmp = np.hstack((dst, res))

#    cv2.imshow('bai',res)

 

 

def WhiteBeauty(image,whi):

    image =cv2.imread('test4.jpg')

    white = np.uint8(np.clip((whi * image + 50), 0, 255))

    cv2.imshow('bai',white)

    cv2.waitKey(0)

    cv2.destroyAllWindows()

 

 

if __name__ =="__main__":

    filepath = 'test4.jpg'

    #原始图像

    brightness = 1.5

    contrast = 0.2

    color=1.9

    sharpness=0.1

    BrightnessEnhancement(brightness)

    ContrastEnhancement(contrast)

    ColorEnhancement(color)

    SharpnessEnhancement(sharpness)

    whi = 1.2

    image =cv2.imread('test4.jpg')

    Filter(image)

    WhiteBeauty(image,whi)

 

 

 还有其他的图片处理

图像灰度化处理：

 

 这是一张彩色的建筑图，我觉得太鲜艳了，又比较喜欢一种黑白色调显得低调深沉就像我一样，那么我可以使用下面的代码：

from PIL import Image
img = Image.open("test3.jpg")
# 灰度化：将RGB/RGBA -> L
img = img.convert("L")
img.show()

效果如下：

还有很多效果滴：

在Image.filter(filter)中：

# BLUR - 模糊处理
# CONTOUR - 轮廓处理
# DETAIL - 增强
# EDGE_ENHANCE - 将图像的边缘描绘得更清楚
# EDGE_ENHANCE_NORE - 程度比EDGE_ENHANCE更强
# EMBOSS - 产生浮雕效果
# SMOOTH - 效果与EDGE_ENHANCE相反，将轮廓柔和
# SMOOTH_MORE - 更柔和
# SHARPEN - 效果有点像DETAIL
再对“test3.jpg”进行处理：

from PIL import Image
from PIL import ImageFilter
testimg = Image.open("test3.jpg")
testimg.show()
filterimg = testimg.filter(ImageFilter.EMBOSS)
filterimg.show()

 

…………还有很多…………

and各种处理方案：

Image.getbands()

Image.geebbox()

Image.getcolors(maxcolor=256)

Image.getdata(band=None)（一般和list()结合使用）

Image.getextrema()

Image.getpixel((x,y))

Image.histogram(mask=None,extrema=None)

 还有很多骚操作，就不发了