Python 图像处理库 Pillow 入门

    Pillow是Python里的图像处理库(PIL:Python Image Library),提供了了广泛的文件格式支持,强大的图像处理能力,主要包括图像储存、图像显示、格式转换以及基本的图像处理操作等。

    1)使用 Image 类

    PIL最重要的类是 Image class, 你可以通过多种方法创建这个类的实例;你可以从文件加载图像,或者处理其他图像, 或者从 scratch 创建。

    要从文件加载图像,可以使用open( )函数,在Image模块中:

    >>> from PIL import Image

    >>> im = Image.open("E:/photoshop/1.jpg")

    加载成功后,将返回一个Image对象,可以通过使用示例属性查看文件内容:

    >>> print(im.format, im.size, im.mode)

    ('JPEG', (600, 351), 'RGB')

    >>>

    format 这个属性标识了图像来源。如果图像不是从文件读取它的值就是None。size属性是一个二元tuple,包含width和height(宽度和高度,单位都是px)。 mode 属性定义了图像bands的数量和名称,以及像素类型和深度。常见的modes 有 “L” (luminance) 表示灰度图像, “RGB” 表示真彩色图像, and “CMYK” 表示出版图像。

    如果文件打开错误,返回 IOError 错误。

    只要你有了 Image 类的实例,你就可以通过类的方法处理图像。比如,下列方法可以显示图像:

    im.show()

    2)读写图像

    PIL 模块支持大量图片格式。使用在 Image 模块的 open() 函数从磁盘读取文件。你不需要知道文件格式就能打开它,这个库能够根据文件内容自动确定文件格式。要保存文件,使用 Image 类的 save() 方法。保存文件的时候文件名变得重要了。除非你指定格式,否则这个库将会以文件名的扩展名作为格式保存。

    加载文件,并转化为png格式:

    "Python Image Library Test"

    from PIL import Image

    import os

    import sys

     

    for infile in sys.argv[1:]:

        f,e = os.path.splitext(infile)

        outfile = f +".png"

        if infile != outfile:

            try:

                Image.open(infile).save(outfile)

            except IOError:

                print("Cannot convert", infile)

    save() 方法的第二个参数可以指定文件格式。

    3)创建缩略图

    缩略图是网络开发或图像软件预览常用的一种基本技术,使用Python的Pillow图像库可以很方便的建立缩略图,如下:

    # create thumbnail

    size = (128,128)

    for infile in glob.glob("E:/photoshop/*.jpg"):

        f, ext = os.path.splitext(infile)

        img = Image.open(infile)

        img.thumbnail(size,Image.ANTIALIAS)

        img.save(f+".thumbnail","JPEG")

    上段代码对photoshop下的jpg图像文件全部创建缩略图,并保存,glob模块是一种智能化的文件名匹配技术,在批图像处理中经常会用到。

    注意:Pillow库不会直接解码或者加载图像栅格数据。当你打开一个文件,只会读取文件头信息用来确定格式,颜色模式,大小等等,文件的剩余部分不会主动处理。这意味着打开一个图像文件的操作十分快速,跟图片大小和压缩方式无关。

    4)图像的剪切、粘贴与合并操作

    Image 类包含的方法允许你操作图像部分选区,PIL.Image.Image.crop 方法获取图像的一个子矩形选区,如:

    # crop, paste and merge

    im = Image.open("E:/photoshop/lena.jpg")

    box = (100,100,300,300)

    region = im.crop(box)

    矩形选区有一个4元元组定义,分别表示左、上、右、下的坐标。这个库以左上角为坐标原点,单位是px,所以上诉代码复制了一个 200×200 pixels 的矩形选区。这个选区现在可以被处理并且粘贴到原图。

    region = region.transpose(Image.ROTATE_180)

    im.paste(region, box)

    当你粘贴矩形选区的时候必须保证尺寸一致。此外,矩形选区不能在图像外。然而你不必保证矩形选区和原图的颜色模式一致,因为矩形选区会被自动转换颜色。

    5)分离和合并颜色通道

    对于多通道图像,有时候在处理时希望能够分别对每个通道处理,处理完成后重新合成多通道,在Pillow中,很简单,如下:

    r,g,b = im.split()

    im = Image.merge("RGB", (r,g,b))

    对于split( )函数,如果是单通道的,则返回其本身,否则,返回各个通道。

    6)几何变换

    对图像进行几何变换是一种基本处理,在Pillow中包括resize( )和rotate( ),如用法如下:

    out = im.resize((128,128))

    out = im.rotate(45)  # degree conter-clockwise

    其中,resize( )函数的参数是一个新图像大小的元祖,而rotate( )则需要输入顺时针的旋转角度。在Pillow中,对于一些常见的旋转作了专门的定义:

    out = im.transpose(Image.FLIP_LEFT_RIGHT)

    out = im.transpose(Image.FLIP_TOP_BOTTOM)

    out = im.transpose(Image.ROTATE_90)

    out = im.transpose(Image.ROTATE_180)

    out = im.transpose(Image.ROTATE_270)

    7)颜色空间变换

    在处理图像时,根据需要进行颜色空间的转换,如将彩色转换为灰度:

    cmyk = im.convert("CMYK")

    gray = im.convert("L")

    8)图像滤波

    图像滤波在ImageFilter 模块中,在该模块中,预先定义了很多增强滤波器,可以通过filter( )函数使用,预定义滤波器包括:

    BLUR、CONTOUR、DETAIL、EDGE_ENHANCE、EDGE_ENHANCE_MORE、EMBOSS、FIND_EDGES、SMOOTH、SMOOTH_MORE、SHARPEN。其中BLUR就是均值滤波,CONTOUR找轮廓,FIND_EDGES边缘检测,使用该模块时,需先导入,使用方法如下:

    from PIL import ImageFilter

     

    imgF = Image.open("E:/photoshop/lena.jpg")

    outF = imgF.filter(ImageFilter.DETAIL)

    conF = imgF.filter(ImageFilter.CONTOUR)

    edgeF = imgF.filter(ImageFilter.FIND_EDGES)

    imgF.show()

    outF.show()

    conF.show()

    edgeF.show()

    除此以外,ImageFilter模块还包括一些扩展性强的滤波器:

    class PIL.ImageFilter.GaussianBlur(radius=2)

    Gaussian blur filter.

    参数

    • radius – Blur radius.

    class PIL.ImageFilter.UnsharpMask(radius=2, percent=150, threshold=3)

    Unsharp mask filter.

    See Wikipedia’s entry on digital unsharp masking for an explanation of the parameters.

    class PIL.ImageFilter.Kernel(size, kernel, scale=None, offset=0)

    Create a convolution kernel. The current version only supports 3×3 and 5×5 integer and floating point kernels.

    In the current version, kernels can only be applied to “L” and “RGB” images.

    参数:

    • size – Kernel size, given as (width, height). In the current version, this must be (3,3) or (5,5).
    • kernel – A sequence containing kernel weights.
    • scale – Scale factor. If given, the result for each pixel is divided by this value. the default is the sum of the kernel weights.
    • offset – Offset. If given, this value is added to the result, after it has been divided by the scale factor.

    class PIL.ImageFilter.RankFilter(size, rank)

    Create a rank filter. The rank filter sorts all pixels in a window of the given size, and returns therank‘th value.

    参数:

    • size – The kernel size, in pixels.
    • rank – What pixel value to pick. Use 0 for a min filter, size * size / 2 for a median filter, size * size - 1 for a max filter, etc.

    class PIL.ImageFilter.MedianFilter(size=3)

    Create a median filter. Picks the median pixel value in a window with the given size.

    参数:

    • size – The kernel size, in pixels.

    class PIL.ImageFilter.MinFilter(size=3)

    Create a min filter. Picks the lowest pixel value in a window with the given size.

    参数:

    • size – The kernel size, in pixels.

    class PIL.ImageFilter.MaxFilter(size=3)

    Create a max filter. Picks the largest pixel value in a window with the given size.

    参数:

    • size – The kernel size, in pixels.

    class PIL.ImageFilter.ModeFilter(size=3)

    Create a mode filter. Picks the most frequent pixel value in a box with the given size. Pixel values that occur only once or twice are ignored; if no pixel value occurs more than twice, the original pixel value is preserved.

    参数:

    • size – The kernel size, in pixels.更多详细内容可以参考:PIL/ImageFilter

    9)图像增强

    图像增强也是图像预处理中的一个基本技术,Pillow中的图像增强函数主要在ImageEnhance模块下,通过该模块可以调节图像的颜色、对比度和饱和度和锐化等:

    from PIL import ImageEnhance

     

    imgE = Image.open("E:/photoshop/lena.jpg")

    imgEH = ImageEnhance.Contrast(imgE)

    imgEH.enhance(1.3).show("30% more contrast")

    图像增强:

    class PIL.ImageEnhance.Color(image)

    Adjust image color balance.

    This class can be used to adjust the colour balance of an image, in a manner similar to the controls on a colour TV set. An enhancement factor of 0.0 gives a black and white image. A factor of 1.0 gives the original image.

    class PIL.ImageEnhance.Contrast(image)

    Adjust image contrast.

    This class can be used to control the contrast of an image, similar to the contrast control on a TV set. An enhancement factor of 0.0 gives a solid grey image. A factor of 1.0 gives the original image.

    class PIL.ImageEnhance.Brightness(image)

    Adjust image brightness.

    This class can be used to control the brighntess of an image. An enhancement factor of 0.0 gives a black image. A factor of 1.0 gives the original image.

    class PIL.ImageEnhance.Sharpness(image)

    Adjust image sharpness.

    This class can be used to adjust the sharpness of an image. An enhancement factor of 0.0 gives a blurred image, a factor of 1.0 gives the original image, and a factor of 2.0 gives a sharpened image.

    图像增强的详细内容可以参考:PIL/ImageEnhance

    除了以上介绍的内容外,Pillow还有很多强大的功能:

    • PIL.Image.alpha_composite(im1, im2)
    • PIL.Image.blend(im1, im2, alpha)
    • PIL.Image.composite(image1, image2, mask)
    • PIL.Image.eval(image, *args)
    • PIL.Image.fromarray(obj, mode=None)
    • PIL.Image.frombuffer(mode, size, data, decoder_name=’raw’, *args)

    参考资料:

    1. PLI–Pillow快速入门

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    • 版权声明 本文源自 Belial_2010 整理 发表于 2017年5月31日16:04:47
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