Python一键实现图像压缩和图像处理
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篇首语:本文由小常识网(cha138.com)小编为大家整理,主要介绍了Python一键实现图像压缩和图像处理相关的知识,希望对你有一定的参考价值。
前言
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大家好我是辣条哥,最近有小段时间没有更新大家还记得我吧!最近其实在弄一些别的小事情,大家有兴趣的话也可以来围观一下~
点击查看→→→《五包辣条与Python》←←←希望大家也像在这里大力支持一样的支持辣条哥 -
废话不多说我们直接进入今天正题,随着现在短视频类越来越火,随之而来的就是大量的视频图像的处理, 不过在辣条眼里编程无所不能,你们觉得呢~接下来我们直接开始进入操作环节
目录
入门了解1.颜色。
如果你有使用颜料画画的经历,那么一定知道混合红、黄、蓝三种颜料可以得到其他的颜色,事实上这三种颜色就是美术中的三原色,它们是不能再分解的基本颜色。在计算机中,我们可以将红、绿、蓝三种色光以不同的比例叠加来组合成其他的颜色,因此这三种颜色就是色光三原色。在计算机系统中,我们通常会将一个颜色表示为一个RGB值或RGBA值(其中的A表示Alpha通道,它决定了透过这个图像的像素,也就是透明度)。
名称 | RGB值 | 名称 | RGB值 |
---|---|---|---|
White(白) | (255, 255, 255) | Red(红) | (255, 0, 0) |
Green(绿) | (0, 255, 0) | Blue(蓝) | (0, 0, 255) |
Gray(灰) | (128, 128, 128) | Yellow(黄) | (255, 255, 0) |
Black(黑) | (0, 0, 0) | Purple(紫) | (128, 0, 128) |
入门了解 2. 像素。
对于一个由数字序列表示的图像来说,最小的单位就是图像上单一颜色的小方格,这些小方块都有一个明确的位置和被分配的色彩数值,而这些一小方格的颜色和位置决定了该图像最终呈现出来的样子,它们是不可分割的单位,我们通常称之为像素(pixel)。每一个图像都包含了一定量的像素,这些像素决定图像在屏幕上所呈现的大小,大家如果爱好拍照或者自拍,对像素这个词就不会陌生。
用Pillow处理图像
Pillow是由从著名的Python图像处理库PIL发展出来的一个分支,通过Pillow可以实现图像压缩和图像处理等各种操作。可以使用下面的命令来安装Pillow。
pip install pillow
Pillow中最为重要的是Image
类,可以通过Image
模块的open
函数来读取图像并获得Image
类型的对象。
1. 读取和显示图像
from PIL import Image
# 读取图像获得Image对象
image = Image.open('guido.jpg')
# 通过Image对象的format属性获得图像的格式
print(image.format) # JPEG
# 通过Image对象的size属性获得图像的尺寸
print(image.size) # (500, 750)
# 通过Image对象的mode属性获取图像的模式
print(image.mode) # RGB
# 通过Image对象的show方法显示图像
image.show()
2. 剪裁图像
# 通过Image对象的crop方法指定剪裁区域剪裁图像
image.crop((80, 20, 310, 360)).show()
3. 生成缩略图
# 通过Image对象的thumbnail方法生成指定尺寸的缩略图
image.thumbnail((128, 128))
image.show()
4. 缩放和黏贴图像
# 读取骆昊的照片获得Image对象
luohao_image = Image.open('luohao.png')
# 读取吉多的照片获得Image对象
guido_image = Image.open('guido.jpg')
# 从吉多的照片上剪裁出吉多的头
guido_head = guido_image.crop((80, 20, 310, 360))
width, height = guido_head.size
# 使用Image对象的resize方法修改图像的尺寸
# 使用Image对象的paste方法将吉多的头粘贴到骆昊的照片上
luohao_image.paste(guido_head.resize((int(width / 1.5), int(height / 1.5))), (172, 40))
luohao_image.show()
5. 旋转和翻转
image = Image.open('guido.jpg')
# 使用Image对象的rotate方法实现图像的旋转
image.rotate(45).show()
# 使用Image对象的transpose方法实现图像翻转
# Image.FLIP_LEFT_RIGHT - 水平翻转
# Image.FLIP_TOP_BOTTOM - 垂直翻转
image.transpose(Image.FLIP_TOP_BOTTOM).show()
6. 操作像素
for x in range(80, 310):
for y in range(20, 360):
# 通过Image对象的putpixel方法修改图像指定像素点
image.putpixel((x, y), (128, 128, 128))
image.show()
7. 滤镜效果
from PIL import ImageFilter
# 使用Image对象的filter方法对图像进行滤镜处理
# ImageFilter模块包含了诸多预设的滤镜也可以自定义滤镜
image.filter(ImageFilter.CONTOUR).show()
使用Pillow绘图
Pillow中有一个名为ImageDraw
的模块,该模块的Draw
函数会返回一个ImageDraw
对象,通过ImageDraw
对象的arc
、line
、rectangle
、ellipse
、polygon
等方法,可以在图像上绘制出圆弧、线条、矩形、椭圆、多边形等形状,也可以通过该对象的text
方法在图像上添加文字。
完整的代码如下所示。
import random
from PIL import Image, ImageDraw, ImageFont
def random_color():
"""生成随机颜色"""
red = random.randint(0, 255)
green = random.randint(0, 255)
blue = random.randint(0, 255)
return red, green, blue
width, height = 800, 600
# 创建一个800*600的图像,背景色为白色
image = Image.new(mode='RGB', size=(width, height), color=(255, 255, 255))
# 创建一个ImageDraw对象
drawer = ImageDraw.Draw(image)
# 通过指定字体和大小获得ImageFont对象
font = ImageFont.truetype('Kongxin.ttf', 32)
# 通过ImageDraw对象的text方法绘制文字
drawer.text((300, 50), 'Hello, world!', fill=(255, 0, 0), font=font)
# 通过ImageDraw对象的line方法绘制两条对角直线
drawer.line((0, 0, width, height), fill=(0, 0, 255), width=2)
drawer.line((width, 0, 0, height), fill=(0, 0, 255), width=2)
xy = width // 2 - 60, height // 2 - 60, width // 2 + 60, height // 2 + 60
# 通过ImageDraw对象的rectangle方法绘制矩形
drawer.rectangle(xy, outline=(255, 0, 0), width=2)
# 通过ImageDraw对象的ellipse方法绘制椭圆
for i in range(4):
left, top, right, bottom = 150 + i * 120, 220, 310 + i * 120, 380
drawer.ellipse((left, top, right, bottom), outline=random_color(), width=8)
# 显示图像
image.show()
# 保存图像
image.save('result.png')
注意:上面代码中使用的字体文件需要根据自己准备,可以选择自己喜欢的字体文件并放置在代码目录下。
总结
使用Python语言做开发,除了可以用Pillow来处理图像外,还可以使用更为强大的OpenCV库来完成图形图像的处理,OpenCV(Open Source Computer Vision Library)是一个跨平台的计算机视觉库,可以用来开发实时图像处理、计算机视觉和模式识别程序。在我们的日常工作中,有很多繁琐乏味的任务其实都可以通过Python程序来处理,编程的目的就是让计算机帮助我们解决问题,减少重复乏味的劳动。通过本章节的学习,相信大家已经感受到了使用Python程序绘图P图的乐趣,其实Python能做的事情还远不止这些,继续你的学习吧。
以上是关于Python一键实现图像压缩和图像处理的主要内容,如果未能解决你的问题,请参考以下文章