Python图像处理库Pillow入门
2015-06-10 21:47
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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:
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:
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:
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:
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:
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:
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:
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:
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:
class PIL.ImageFilter.GaussianBlur(radius=2)
Gaussian blur filter.
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 3x3 and 5x5 integer and floating point kernels.
In the current version, kernels can only be applied to “L” and “RGB” images.
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.
class PIL.ImageFilter.MedianFilter(size=3)
Create a median filter. Picks the median pixel value in a window with the given size.
class PIL.ImageFilter.MinFilter(size=3)
Create a min filter. Picks the lowest pixel value in a window with the given size.
class PIL.ImageFilter.MaxFilter(size=3)
Create a max filter. Picks the largest pixel value in a window with the given size.
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.
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:
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)
想了解更多,请参考:Image Module和
Pillow Reference
参考资料:
1、PLI--Pillow快速入门
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 200x200 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. |
---|
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 3x3 and 5x5 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. |
---|
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. |
---|
Create a median filter. Picks the median pixel value in a window with the given size.
参数: | size – The kernel size, in pixels. |
---|
Create a min filter. Picks the lowest pixel value in a window with the given size.
参数: | size – The kernel size, in pixels. |
---|
Create a max filter. Picks the largest pixel value in a window with the given size.
参数: | size – The kernel size, in pixels. |
---|
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. |
---|
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)
想了解更多,请参考:Image Module和
Pillow Reference
参考资料:
1、PLI--Pillow快速入门
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