python图像处理库-PIL(Pillow)

PIL库全称为Python Imaging Library，即Python图像处理库，是一个在Python中用于处理图像的非常流行的库。

一、PIL介绍

这个库提供了广泛的文件格式支持、高效的内部表示以及相当强大的图像处理功能。
核心图像库旨在快速访问存储在几种基本像素格式中的数据。为通用图像处理工具提供坚实的基础。

官网地址: https://pillow.readthedocs.io/en/stable/installation/index.html

主要功能:

1. 图像归档
   Python图像库非常适合图像归档和批量处理应用。您可以使用该库创建缩略图、在文件格式之间进行转换、打印图像等。当前版本能够识别和读取大量的格式。写入支持有意限制在最常用的交换和展示格式。
2. 图像显示
   当前版本包括Tk PhotoImage和BitmapImage接口，以及可以与PythonWin和其他基于Windows的工具包一起使用的Windows\DIB接口。许多其他GUI工具包也附带了某种PIL支持。对于调试，还有一个show()方法，该方法将图像保存到磁盘，并调用外部显示实用程序。
3. 图像处理
   库包含基本的图像处理功能，包括点操作、使用一系列内置卷积核进行过滤以及颜色空间转换。该库还支持图像缩放、旋转和任意仿射变换。

二、Image类介绍

PIL库中最重要的类就是Image类,它定义在同名模块中。可以通过几种方式创建此类的实例；要么从文件加载图像，处理其他图像，或者从头开始创建图像。从文件加载图像时，使用 Image 模块中的 open() 函数
源码:

def open(fp, mode="r", formats=None):"""Opens and identifies the given image file.This is a lazy operation; this function identifies the file, butthe file remains open and the actual image data is not read fromthe file until you try to process the data (or call the:py:meth:`~PIL.Image.Image.load` method).  See:py:func:`~PIL.Image.new`. See :ref:`file-handling`.:param fp: A filename (string), pathlib.Path object or a file object.The file object must implement ``file.read``,``file.seek``, and ``file.tell`` methods,and be opened in binary mode.:param mode: The mode.  If given, this argument must be "r".:param formats: A list or tuple of formats to attempt to load the file in.This can be used to restrict the set of formats checked.Pass ``None`` to try all supported formats. You can print the set ofavailable formats by running ``python3 -m PIL`` or usingthe :py:func:`PIL.features.pilinfo` function.:returns: An :py:class:`~PIL.Image.Image` object.:exception FileNotFoundError: If the file cannot be found.:exception PIL.UnidentifiedImageError: If the image cannot be opened andidentified.:exception ValueError: If the ``mode`` is not "r", or if a ``StringIO``instance is used for ``fp``.:exception TypeError: If ``formats`` is not ``None``, a list or a tuple."""

参数说明:

• fp: 文件名（字符串）、pathlib.Path对象或文件对象。file.read、file.seek和file.tell方法，并且必须以二进制模式打开。

• mode: 模式。如果给出，此参数必须为"r"。

• formats: 尝试加载文件的一系列格式列表或元组。这可用于限制检查的格式集合。传递None以尝试所有受支持的格式。

from PIL import Imageim = Image.open("./images/img.png")print(im.format, im.size, im.mode)
# 此函数将返回一个Image对象。可以使用实例属性来检查文件内容：
# PNG (640, 464) RGBA

• format属性标识图像的来源。如果图像不是从文件中读取的，则设置为 None。
• size属性是一个包含宽度和高度（以像素为单位）的 2-元组。
• mode属性定义了图像中的波段数量和名称，以及像素类型和深度。常见的模式有“L”（亮度）用于灰度图像，“RGB”用于真彩色图像，以及“CMYK”用于预印刷图像。
  • R: Red（红色）
  • G: Green（绿色）
  • B: Blue（蓝色）
  • A: Alpha（透明度）

如果文件无法打开，则会触发OSError异常。
一旦拥有Image类的实例，就可以使用此类定义的方法来处理和操作图像。例如，加载图像：
注意：标准版本的show()效率不是很高，因为它会将图像保存到临时文件并调用实用程序来显示图像。

im.show())

三、读取和写入图像

Python Imaging Library 支持多种图像文件格式。要从磁盘读取文件，使用Image 模块中的open()函数。无需知道文件格式即可打开文件。库将根据文件内容自动确定格式。
要保存文件，使用Image类的save()方法。在保存文件时，名称变得重要。除非指定格式，否则库将使用文件扩展名来确定要使用哪种文件存储格式。

1. 将文件转换为 JPEG

from PIL import Imageim = Image.open("./images/word_image1.png")
# 文件转为jpge
im.save('./images/img.jpg')

save() 方法可以提供第二个参数，明确指定文件格式。

2. 创建 JPEG 缩略图

from PIL import Imageim = Image.open("./images/word_image1.png")
im.thumbnail((128,128))
im.save('./images/img.thumbnail', "JPEG")

注意: 除非需要，否则库不会对光栅数据进行解码或加载。当打开文件时，会读取文件头以确定文件格式并提取诸如模式、大小以及其他所需的属性，但直到稍后才处理其余的文件。

这意味着打开图像文件是一个快速操作，与文件大小和压缩类型无关。

3. 识别图像文件

from PIL import Imageim = Image.open("./images/word_image1.png")# 识别图像
with im as img:print('./images/word_image1.png', img.format, f"{img.size}x{img.mode}")
# ./images/word_image1.png PNG (2218, 582)xRGB

四、裁剪、粘贴和合并图像

Image 类包含允许操作图像内区域的方法。要从图像中提取子矩形，使用copy()方法。

1. 从图像中复制一个子矩形

box = (100, 100, 400, 400)
region = im.crop(box)

该区域由一个元组定义，其中坐标为 (左，上，右，下)。Python Imaging Library 使用的坐标系统以 (0, 0) 在左上角。坐标指的是像素之间的位置，因此上述示例中的区域正好是 300x300 像素。
该区域可以以某种方式进行处理并粘贴回去。

2. 处理子矩形

region = region.transpose(Image.Transpose.ROTATE_180)
im.paste(region, box)

粘贴区域回去时，区域的大小必须与给定区域完全匹配。此外，区域不能超出图像范围。然而，原始图像和区域的模式无需匹配。如果它们不匹配，区域将在粘贴前自动转换。

3. 滚动图像

def roll(im, delta):"横向滚动图像。"xsize, ysize = im.sizedelta = delta % xsizeif delta == 0:return impart1 = im.crop((0, 0, delta, ysize))part2 = im.crop((delta, 0, xsize, ysize))im.paste(part1, (xsize - delta, 0, xsize, ysize))im.paste(part2, (0, 0, xsize - delta, ysize))return imim.show()
im1 = roll(im, 200)
im1.show()

4. 合并图像

def merge(im1, im2):w = im1.size[0] + im2.size[0]h = max(im1.size[1], im2.size[1])im = Image.new("RGBA", (w, h))im.paste(im1)im.paste(im2, (im1.size[0], 0))return imim = Image.open("./images/img.png")
im2 = Image.open('./images/img_1.png')merge_img = merge(im, im2)
merge_img.show()

对于更高级的技巧，paste()方法还可以接受一个透明度蒙版作为可选参数。在这个蒙版中，值 255 表示粘贴的图像在该位置是不透明的（即，应使用粘贴的图像）。值 0 表示粘贴的图像完全透明。中间值表示不同程度的透明度。例如，粘贴一个 RGBA 图像并同时使用它作为蒙版会粘贴图像的不透明部分，但不包括其透明背景。
Python Imaging Library 还允许使用多波段图像的各个波段，例如 RGB 图像。split()方法创建一组新图像，每个图像包含原始多波段图像的一个波段。merge 函数采用一个模式和图像元组，并将它们合并成一张新图像。以下示例交换了一个 RGB 图像的三个波段：

5. 分割和合并波段

r, g, b, a = im.split()im = Image.merge("RGBA", (b, g, r, a))
im.show()

对于单波段图像，split() 返回图像本身。要使用单独的颜色波段，需要先将图像转换为“RGB”。

五、几何变换

PIL.Image.Image 类包含 resize() 和 rotate() 图像的方法。前者接受一个元组，给出新的大小，后者是逆时针角度。

1. 简单的几何变换

out = im.resize((128, 128))
out = im.rotate(45) # 逆时针度数

2. 转置图像

要以 90 度的步长旋转图像，可以使用rotate()方法或transpose() 方法。后者也可以用来围绕图像的水平或垂直轴翻转图像。

out = im.transpose(Image.Transpose.FLIP_LEFT_RIGHT)
out = im.transpose(Image.Transpose.FLIP_TOP_BOTTOM)
out = im.transpose(Image.Transpose.ROTATE_90)
out = im.transpose(Image.Transpose.ROTATE_180)
out = im.transpose(Image.Transpose.ROTATE_270)

其中值的含义:

• FLIP_LEFT_RIGHT：水平翻转图像，意味着图像的内容会在水平方向上镜像，就像照镜子一样，左边的内容会出现在右边，右边的出现在左边。
• FLIP_TOP_BOTTOM：垂直翻转图像，图像的内容会在垂直方向上镜像，顶部的内容会移到底部，底部的移到顶部。
• ROTATE_90：顺时针旋转图像90度。
• ROTATE_180：顺时针旋转图像180度。
• ROTATE_270：顺时针旋转图像270度，或等价地说逆时针旋转90度。
• TRANSPOSE：交换图像的宽度和高度，相当于顺时针旋转90度后再水平翻转，或逆时针旋转270度。
• TRANSVERSE：交换图像的宽度和高度后，再垂直翻转，相当于顺时针旋转270度后再水平翻转，或逆时针旋转90度。

transpose(ROTATE) 操作也可以通过rotate() 操作以相同的方式执行，前提是 expand标志为 true，以提供对图像大小的相同更改。
可以通过transform() 方法执行更通用的图像转换。

3. 调整大小

除了在调整大小时计算新图像的大小外，还可以选择相对于给定大小进行调整大小。

size = (100, 150)
with im as im:ImageOps.contain(im, size).save("./images/imageops_contain.png")ImageOps.fit(im, size).save("./images/imageops_fit.png")ImageOps.pad(im, size, color="#f00").save("./images/imageops_pad.png")

ImageOps的方法:

1. ImageOps.contain(im, size):
   • 含义：这个方法会按比例缩放图像，使其完全适合给定的size（宽度和高度），同时保持原始图像的宽高比。与size相比，图像可能不会填满整个指定区域，但图像内容将完整无裁剪地显示在新的尺寸内。
2. ImageOps.fit(im, size):
   • 含义：此方法会缩放图像，使其适应给定的size，同时保持原始的宽高比。与contain不同，fit允许指定一个具体的缩放方法（默认是双线性插值），并且可以选择是否在必要时裁剪图像，以确保输出图像的尺寸严格等于指定的尺寸。
3. ImageOps.pad(im, size, color=“#f00”):
   • 含义：这个方法会在图像周围添加一个颜色填充的边框，使最终的图像尺寸符合size要求。如果原图尺寸大于指定尺寸，则会对图像进行居中裁剪至指定大小，然后在四周加上指定颜色的边框。color参数定义了边框的颜色，这里的"#f00"代表纯红色。