Python用Pillow(PIL)进行简单的图像操作方法

更新时间：2020-05-03 15:36:01 作者：startmvc

Python用Pillow(PIL)进行简单的图像操作方法颜色与RGBA值计算机通常将图像表示为RGB值，或者再

Python用Pillow(PIL)进行简单的图像操作方法

颜色与RGBA值

计算机通常将图像表示为RGB值，或者再加上alpha值（通透度，透明度），称为RGBA值。在Pillow中，RGBA的值表示为由4个整数组成的元组，分别是R、G、B、A。整数的范围0~255。RGB全0就可以表示黑色，全255代表黑色。可以猜测(255, 0, 0, 255)代表红色，因为R分量最大，G、B分量为0，所以呈现出来是红色。但是当alpha值为0时，无论是什么颜色，该颜色都不可见，可以理解为透明。


from PIL import ImageColor
print(ImageColor.getcolor('red', 'RGBA'))
# 也可以只以RBG的方式查看
print(ImageColor.getcolor('black', 'RGB'))


(255, 0, 0, 255)
(0, 0, 0)

图像的坐标表示

图像中左上角是坐标原点(0, 0)，这和平常数学里的坐标系不太一样。这样定义的坐标系意味着，X轴是从左到右增长的，而Y轴是从上到下增长。

在Pillow中如何使用上述定义的坐标系表示一块矩形区域？许多函数或方法要求提供一个矩形元组参数。元组参数包含四个值，分别代表矩形四条边的距离X轴或者Y轴的距离。顺序是(左，顶，右，底)。右和底坐标稍微特殊，表示直到但不包括。可以理解为[左, 右)和[顶，底)这样左闭右开的区间。比如(3, 2, 8, 9)就表示了横坐标范围[3, 7]；纵坐标范围[2, 8]的矩形区域。

使用Pillow操作图像

了解了一些基础知识，可以上手了。首先从读取图片开始，很多图像处理库（如opencv）都以imread()读取图片。Pillow中使用open方法。


from PIL import Image

im_path = r'F:\Jupyter Notebook\csv_time_datetime_PIL\rabbit.jpg'
im = Image.open(im_path)
width, height = im.size
# 宽高
print(im.size, width, height)
# 格式，以及格式的详细描述
print(im.format, im.format_description)

im.save(r'C:\Users\Administrator\Desktop\rabbit_copy.jpg')
im.show()


(1920, 1080) 1920 1080
JPEG JPEG (ISO 10918)

im.size返回一个元组，分别是宽和高。show()方法会调用系统默认图像查看软件，打开并显示。im.format可查看图像的格式。save()可保存处理后的图片，如果未经处理，保存后的图像占用的空间(字节数)一般也与原图像不一样，可能经过了压缩。

新建图像

Pillow也可以新建空白图像, 第一个参数是mode即颜色空间模式，第二个参数指定了图像的分辨率(宽x高)，第三个参数是颜色。

可以直接填入常用颜色的名称。如'red'

也可以填入十六进制表示的颜色，如#FF0000表示红色。

还能传入元组，比如(255, 0, 0, 255)或者(255， 0， 0)表示红色。


# 通常使用RGB模式就可以了
newIm= Image.new('RGB', (100, 100), 'red')
newIm.save(r'C:\Users\Administrator\Desktop\1.jpg')

# 也可以用RGBA模式，还有其他模式查文档吧
blcakIm = Image.new('RGB',(200, 100), 'red')
blcakIm.save(r'C:\Users\Administrator\Desktop\2.jpg')
# 十六进制颜色
blcakIm = Image.new('RGBA',(200, 100), '#FF0000')
blcakIm.save(r'C:\Users\Administrator\Desktop\3.jpg')
# 传入元组形式的RGBA值或者RGB值
# 在RGB模式下，第四个参数失效，默认255，在RGBA模式下，也可只传入前三个值，A值默认255
blcakIm = Image.new('RGB',(200, 100), (255, 255, 0, 120))
blcakIm.save(r'C:\Users\Administrator\Desktop\4.jpg')

裁剪图像

Image有个crop()方法接收一个矩形区域元组(上面有提到)。返回一个新的Image对象，是裁剪后的图像，对原图没有影响。


im = Image.open(im_path)
cropedIm = im.crop((700, 100, 1200, 1000))
cropedIm.save(r'C:\Users\Administrator\Desktop\cropped.jpg')

看下原图和裁剪后的图像。

裁剪后

复制与粘贴图像到另一个图像

Image的copy函数如其名会产生一个原图像的副本，在这个副本上的任何操作不会影响到原图像。paste()方法用于将一个图像粘贴（覆盖）在另一个图像上面。谁调用它，他就在该Image对象上直接作修改。


im = Image.open(im_path)
cropedIm = im.crop((700, 100, 1200, 1000))
im.paste(cropedIm, (0, 0))
im.show()
im.save(r'C:\Users\Administrator\Desktop\paste.jpg')

im.show()显示图像发现这时im（即原图）已经被改变。

这如果之后还会用到原图的信息，由于信息被改变就很麻烦。所以paste前最好使用copy()复制一个副本，在此副本操作，不会影响到原图信息。虽然在程序里原图信息已改变，但由于保存文件时用的其他文件名，相当于改变没有生效，所以查看的时候原图还是没有改变的。


im = Image.open(im_path)
cropedIm = im.crop((700, 100, 1200, 1000))
copyIm = im.copy()
copyIm.paste(cropedIm, (0, 0))
im.show()
copyIm.save(r'C:\Users\Administrator\Desktop\paste.jpg')

这回再看原图，没有改变了。这就保证了之后再次使用im时，里面的信息还是原汁原味。来看个有趣的例子。


im = Image.open(im_path)
cropedIm = im.crop((700, 100, 1200, 1000))

crop_width, crop_height = cropedIm.size
width, height = im.size

copyIm = im.copy()
for left in range(0, width, crop_width):
 for top in range(0, height, crop_height):
 copyIm.paste(cropedIm, (left, top))

copyIm.save(r'C:\Users\Administrator\Desktop\dupli-rabbit.jpg')

以裁剪后的图像宽度和高度为间隔，在循环内不断粘贴在副本中，这有点像是在拍证件照。

调整图像的大小

resize方法返回指定宽高度的新Image对象，接受一个含有宽高的元组作为参数。宽高的值得是整数。


im = Image.open(im_path)
width, height = im.size
resizedIm = im.resize((width, height+(1920-1080)))
resizedIm.save(r'C:\Users\Administrator\Desktop\resize.jpg')

兔子瘦了，可以看到resize不是等比例缩放的。

旋转和翻转图像

rotate()返回旋转后的新Image对象, 保持原图像不变。逆时针旋转。


im = Image.open(im_path)
im.rotate(90).save(r'C:\Users\Administrator\Desktop\rotate90.jpg')
im.rotate(270).save(r'C:\Users\Administrator\Desktop\rotate270.jpg')
im.rotate(180).save(r'C:\Users\Administrator\Desktop\rotate180.jpg')
im.rotate(20).save(r'C:\Users\Administrator\Desktop\rotate20.jpg')
im.rotate(20, expand=True).save(r'C:\Users\Administrator\Desktop\rotate20_expand.jpg')

180

270

由上到下，分别是旋转了90°，180°， 270°、普通的20°，加了参数expand=True旋转的20°。expand放大了图像尺寸（变成了2174x1672），使得边角的图像不被裁剪（四个角刚好贴着图像边缘）。再看旋转90°、270°时候图像被裁剪了，但是如下查看图像的宽高，确是和原图一样，搞不懂。


im90 = Image.open(r'C:\Users\Administrator\Desktop\rotate90.jpg')
im270 = Image.open(r'C:\Users\Administrator\Desktop\rotate270.jpg')
# 宽高信息并没有改变
print(im90.size, im270.size)


(1920, 1080) (1920, 1080)

图像的镜面翻转。transpose()函数可以实现，必须传入Image.FLIP_LEFT_RIGHT或者Image.FLIP_TOP_BOTTOM，第一个是水平翻转，第二个是垂直翻转。


im = Image.open(im_path)
im.transpose(Image.FLIP_LEFT_RIGHT).save(r'C:\Users\Administrator\Desktop\transepose_lr.jpg')
im.transpose(Image.FLIP_TOP_BOTTOM).save(r'C:\Users\Administrator\Desktop\transepose_tb.jpg')

水平翻转

水平翻转看不出来，原图就是水平对称的...

垂直翻转

垂直翻转就明显了...

图像过滤

Pillow使用ImageFilter可以简单做到图像的模糊、边缘增强、锐利、平滑等常见操作。


from PIL import Image, ImageFilter

im = Image.open(im_path)
# 高斯模糊
im.filter(ImageFilter.GaussianBlur).save(r'C:\Users\Administrator\Desktop\GaussianBlur.jpg')
# 普通模糊
im.filter(ImageFilter.BLUR).save(r'C:\Users\Administrator\Desktop\BLUR.jpg')
# 边缘增强
im.filter(ImageFilter.EDGE_ENHANCE).save(r'C:\Users\Administrator\Desktop\EDGE_ENHANCE.jpg')
# 找到边缘
im.filter(ImageFilter.FIND_EDGES).save(r'C:\Users\Administrator\Desktop\FIND_EDGES.jpg')
# 浮雕
im.filter(ImageFilter.EMBOSS).save(r'C:\Users\Administrator\Desktop\EMBOSS.jpg')
# 轮廓
im.filter(ImageFilter.CONTOUR).save(r'C:\Users\Administrator\Desktop\CONTOUR.jpg')
# 锐化
im.filter(ImageFilter.SHARPEN).save(r'C:\Users\Administrator\Desktop\SHARPEN.jpg')
# 平滑
im.filter(ImageFilter.SMOOTH).save(r'C:\Users\Administrator\Desktop\SMOOTH.jpg')
# 细节
im.filter(ImageFilter.DETAIL).save(r'C:\Users\Administrator\Desktop\DETAIL.jpg')

另外，若是要进行图案、文字的绘制，可使用ImageDraw。Pillow还有其他强大功能，就不一一列举了。

其实，Pillow只是个基础的图像处理库。若不深入图像处理，已经够用。专业人士使用opencv是更好地选择。Python中使用import cv2开始使用吧！

以上这篇Python用Pillow(PIL)进行简单的图像操作方法就是小编分享给大家的全部内容了，希望能给大家一个参考，也希望大家多多支持脚本之家。