第二篇 Python图片处理模块PIL(pillow)
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篇首语:本文由小常识网(cha138.com)小编为大家整理,主要介绍了第二篇 Python图片处理模块PIL(pillow)相关的知识,希望对你有一定的参考价值。
本篇包含:16、Point 17、Putalpha 18、Putdata 19、Putpalette 20、Putpixel 21、Quantize 22、Resize 23、Rotate 24、Save 25、Seek 26、Show 27、Split 28、Tell 29、Thumbnail 30、Tobitmap 31、Transform 32、Transpose 33、Verify
16、 Point
定义1:im.point(table)? image im.point(function) ? image 含义1:返回给定查找表对应的图像像素值的拷贝。变量table为图像的每个通道设置256个值。如果使用变量function,其对应函数应该有一个参数。这个函数将对每个像素值使用一次,结果表格将应用于图像的所有通道。 如果图像的模式为“I(整数)”或者“F(浮点)”,用户必须使用function方式,function必须按照下面的格式: argument * scale+ offset 例如: out = im.point(lambda i: i * 1.2 + 10) 用户可以省略变量scale和offset。 例子1: from PIL import Image im = Image.open("jing.png") im_point = im.point(lambda x:x*1.3+5) im_point.save("he.png") 注:图像im_point_fun比原图im01亮度增加了很多;因为lambda表达式中对原图的每个像素点的值都做了增加操作。 定义2:im.point(table,mode) ? image im.point(function, mode) ? image 含义2:与定义1一样,但是它会为输出图像指定一个新的模式。这个方法可以一步将模式为“L”和“P”的图像转换为模式为“1”的图像。 例子2: from PIL import Image im = Image.open("jing.png") r,g,b = im.split() im_point1 = r.point(lambda x:x*1.3+5,"1") print(im_point1.getpixel((0,0))) im_point1.save("he1.png") im_point2 = r.point(lambda x:0,"1") im_point2.save("he2.png") print(im_point2.getpixel((10,10)))
输出为:
6
0
图像im_point1为全白图 图像im_point2为全黑图
17、 Putalpha
定义:im.putalpha(band) 含义:将给定的通道拷贝到图像的alpha层。此处的图像模式必须为“RGBA”,变量band必须为“L”或者“1”。 (New in PIL 1.1.5)方法putalpha()也可以用于其他模式;图像原地转换为有alpha通道的模式(通常转换为“LA”或者“RGBA”)。变量band要么为图像,要么为颜色值(一个整数)。 例子: from PIL import Image im =Image.open("xiao.png") im1.mode im1.putalpha(100) print(im1.mode) print(im1.getpixel((0,0))) 输出: ‘RGB‘ ‘RGBA‘ (11, 113, 198,100)
18、 Putdata
定义:im.putdata(data) im.putdata(data, scale, offset) 含义:从sequence对象中拷贝数据到当前图像,从图像的左上角(0,0)位置开始。变量scale和offset用来调整sequence中的值: pixel = value *scale + offset 如果变量scale忽略,则默认为1.0。如果变量offset忽略,则默认为0.0。 例子: from PIL import Image im =Image.open("jing.png") r,g,b =im.split() print(r.getpixel((0,0))) print(r.getpixel((1,0))) print(r.getpixel((2,0))) print(r.getpixel((3,0))) r.putdata([1,2,3,4]) print(r.getpixel((0,0))) print(r.getpixel((1,0))) print(r.getpixel((2,0))) print(r.getpixel((3,0))) 输出: 11 10 9 6 1 2 3 4
19、 Putpalette
定义:im.putpalette(sequence) 含义:为“P”或者“L”图像增加一个调色板。对于“L”图像,它的模式将变化为“P”。调色板序列需要包含768项整数,每组三个值表示对应像素的红,绿和蓝。用户可以使用768个byte的字符串代替这个整数序列。
例子: from PIL import Image im =Image.open("jing.png") r,g,b = im01.split() print(r.mode) r.putpalette([1,2,3]) print(r.mode) 输出: ‘L‘ ‘P‘
20、 Putpixel
定义:im.putpixel(xy,colour) 含义:修改指定位置上的像素值。对于单通道图像,变量colour为一个数值;对于多通道图像,变量colour为一个元组。 注意:这个方法执行比较慢。如果是1.1.6版本,像素访问对象(参考load方法)提供了一个更快的方法修改图像。 如果用户要生成整幅图像,可以使用更有效的方法产生一个python list,然后使用方法putdata()将它拷贝到图像上去。对于更大的改变,使用方法paste或者ImageDraw模块。 例子: from PIL import Image im =Image.open("jing.png") print(im.getpixel((0,0))) im.putpixel((0,0),(1,2,3)) print(im.getpixel((0,0))) 输出: (11, 113, 198) (1, 2, 3)
21、 Quantize
定义:im.quantize(colors,**options) ? image
含义:(不赞成)使用给定的颜色将“L”或者“RGB”图像转换为“P”图像,返回新的图像。
新的代码中,使用有自适应的调色板的convert方法来代替:
out =im.convert("P", palette=Image.ADAPTIVE,colors=256)
22、 Resize
定义:im.resize(size) ? image
im.resize(size, filter) ? image
含义:返回改变尺寸的图像的拷贝。变量size是所要求的尺寸,是一个二元组:(width, height)。
变量filter为NEAREST、BILINEAR、BICUBIC或者ANTIALIAS之一。如果忽略,或者图像模式为“1”或者“P”,该变量设置为NEAREST。
注意:在当前的版本中bilinear和bicubic滤波器不能很好地适应大比例的下采样(例如生成缩略图)。用户需要使用ANTIALIAS,除非速度比质量更重要。
23、 Rotate
定义:im.rotate(angle) ? image im.rotate(angle,filter=NEAREST, expand=0) ? image 含义:返回一个按照给定角度顺时钟围绕图像中心旋转后的图像拷贝。 变量filter应该是NEAREST、BILINEAR或者BICUBIC之一。如果省略该变量,或者图像模式为“1”或者“P”,则默认为NEAREST。 变量expand,如果为true,表示输出图像足够大,可以装载旋转后的图像。如果为false或者缺省,则输出图像与输入图像尺寸一样大。 例子: from PIL import Image im = Image.open("jing.png") im_30 = im.rotate(30) im_30.save("he1.png") im_31 = im.rotate(30,Image.BICUBIC,1) im_31.save("he2.png")
注:im_30旋转30度大小不变,im_31旋转30度大小改变
24、 Save
定义:im.save(outfile,options…)
im.save(outfile, format, options…)
含义:使用给定的文件名保存图像。如果变量format缺省,如果可能的话,则从文件名称的扩展名判断文件的格式。该方法返回为空。
关键字options为文件编写器提供一些额外的指令。如果编写器不能识别某个选项,它将忽略它。
用户可以使用文件对象代替文件名称。在这种情况下,用户必须指定文件格式。文件对象必须实现了seek()、tell()和write()方法,且其以二进制模式打开。
如果方法save()因为某些原因失败,这个方法将产生一个异常(通常为IOError异常)。如果发生了异常,该方法也有可能已经创建了文件,并向文件写入了一些数据。如果需要的话,用户的应用程序可以删除这个不完整的文件。
25、 Seek
定义:im.seek(frame) 含义:在给定的文件序列中查找指定的帧。如果查找超越了序列的末尾,则产生一个EOFError异常。当文件序列被打开时,PIL库自动指定到第0帧上。 注意:在当前的版本上,大多数序列格式只允许用户查找下一帧,不能跳跃式查找指定的帧。 例子: from PIL import Image im_gif = Image.open("xin.gif") print(im_gif.mode) im_gif.seek(2) im_gif.save("he1.png") im_gif.seek(8) im_gif.save("he2.png") 输出:
‘P‘ 注:通过上面的code,分别找到了第2帧和第8帧图像。
26、 Show
定义:im.show() 含义:显示一张图像。这个方法主要用于调试。 在Unix平台,这个方法将图像保存为临时的PPM文件,并且调用xv功能。 在widows中,它将图像保存为临时的BMP文件,并且使用标准的BMP显示功能显示它。 这个方法返回空。 例子: from PIL import Image im = Image.open("jing.png") im.show()
27、 Split
定义:im.split() ? sequence 含义:返回当前图像各个通道组成的一个元组。例如,分离一个“RGB”图像将产生三个新的图像,分别对应原始图像的每个通道(红,绿,蓝)。 例子: from PIL import Image im = Image.open("jing.png") r,g,b = im.split() b.save("he.png") print(b.getpixel((1,3)))
28、 Tell
定义:im.tell() ? integer 含义:返回当前帧所处位置,从0开始计算。 例子: from PIL import Image im_gif = Image.open("xin.gif") print(im_gif.tell()) im_gif.seek(8) print(im_gif.tell()) 输出: 0 8
29、 Thumbnail
定义:im.thumbnail(size) im.thumbnail(size, filter) 含义:修改当前图像,使其包含一个自身的缩略图,该缩略图尺寸不大于给定的尺寸。这个方法会计算一个合适的缩略图尺寸,使其符合当前图像的宽高比,调用方法draft()配置文件读取器,最后改变图像的尺寸。 变量filter应该是NEAREST、BILINEAR、BICUBIC或者ANTIALIAS之一。如果省略该变量,则默认为NEAREST。 注意:在当前PIL的版本中,滤波器bilinear和bicubic不能很好地适应缩略图产生。用户应该使用ANTIALIAS,图像质量最好。如果处理速度比图像质量更重要,可以选用其他滤波器。 这个方法在原图上进行修改。如果用户不想修改原图,可以使用方法copy()拷贝一个图像。这个方法返回空。 例子: from PIL import Image im = Image.open("jing.png") im.thumbnail((10,10)) im.save("he.png") 注:已经为图像im01创建了不大于10x10的缩略图。
30、 Tobitmap
定义:im.tobitmap()? string
含义:返回转换为X11的bitmap图像。
31、 Transform
定义1:im.transform(size,method, data) ? image im.transform(size, method, data, filter) ? image 含义1:使用给定的尺寸生成一张新的图像,与原图有相同的模式,使用给定的转换方式将原图数据拷贝到新的图像中。 在当前的PIL版本中,参数method为EXTENT(裁剪出一个矩形区域),AFFINE(仿射变换),QUAD(将正方形转换为矩形),MESH(一个操作映射多个正方形)或者PERSPECTIVE。 变量filter定义了对原始图像中像素的滤波器。在当前的版本中,变量filter为NEAREST、BILINEAR、BICUBIC或者ANTIALIAS之一。如果忽略,或者图像模式为“1”或者“P”,该变量设置为NEAREST。 含义2:从图像中裁剪一个区域。 变量data为指定输入图像中两个坐标点的4元组(x0,y0,x1,y1)。输出图像为这两个坐标点之间像素的采样结果。例如,如果输入图像的(x0,y0)为输出图像的(0,0)点,(x1,y1)则与变量size一样。 这个方法可以用于在当前图像中裁剪,放大,缩小或者镜像一个任意的长方形。它比方法crop()稍慢,但是与resize操作一样快。 含义3:对当前的图像进行仿射变换,变换结果体现在给定尺寸的新图像中。 变量data是一个6元组(a,b,c,d,e,f),包含一个仿射变换矩阵的第一个两行。输出图像中的每一个像素(x,y),新值由输入图像的位置(ax+by+c, dx+ey+f)的像素产生,使用最接近的像素进行近似。 这个方法用于原始图像的缩放、转换、旋转和裁剪。
定义4:im.transform(size,QUAD, data) ? image im.transform(size, QUAD, data, filter) ? image 含义4:输入图像的一个四边形(通过四个角定义的区域)映射到给定尺寸的长方形。 变量data是一个8元组(x0,y0,x1,y1,x2,y2,x3,y3),它包括源四边形的左上,左下,右下和右上四个角。 含义5:与QUAD类似,但是变量data是目标长方形和对应源四边形的list。 定义6:im.transform(size,PERSPECTIVE, data) ? image im.transform(size, PERSPECTIVE, data, filter) ? image 含义6:对当前图像进行透视变换,产生给定尺寸的新图像。 变量data是一个8元组(a,b,c,d,e,f,g,h),包括一个透视变换的系数。对于输出图像中的每个像素点,新的值来自于输入图像的位置的(a x + b y + c)/(g x + h y + 1), (d x+ e y + f)/(g x + h y + 1)像素,
使用最接近的像素进行近似。 这个方法用于原始图像的2D透视。
32、 Transpose
定义:im.transpose(method)? image 含义:返回当前图像的翻转或者旋转的拷贝。 变量method的取值为:FLIP_LEFT_RIGHT,FLIP_TOP_BOTTOM,ROTATE_90,ROTATE_180,或者ROTATE_270。 例子: from PIL import Image im = Image.open("jing.png") im = im01.transpose(Image.FLIP_LEFT_RIGHT) 注:图像im为图像im01的水平方向镜像。
33、 Verify
定义:im.verify() 含义:尝试判断文件是否损坏,实际上并没有对图像数据进行解析。如果这个方法发现了任何问题,它将产生对应的异常。这个方法只工作于刚打开的图像;如果图像已经被加载,该方法的结果将会是未定义的。如果用户在使用这个方法后需要加载图像,用户需要重新打开图像文件。 注意:这个方法不能捕获所有的错误;要捕获解码错误,用户必须加载整个图像。 例子: from PIL import Image im01 = Image.open("jing.png") im01.verify() 注:没有任何输出,表示图像im01是没有损坏的。
以上是关于第二篇 Python图片处理模块PIL(pillow)的主要内容,如果未能解决你的问题,请参考以下文章