python PIL基本使用

使用jupyter前添加配置

%matplotlib inline
# %matplotlib notebook
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打开文件

从文件加载图像，使用 open() 函数,使用show()函数来显示图片。这种图片显示方式是调用操作系统自带的图片浏览器来打开图片，有些时候这种方式不太方便，因此以使用matplotlib来显示。

from PIL import Image
import matplotlib.pyplot as plt
p1 = Image.open('dog1.webp')
plt.figure("dog")
plt.imshow(p1)
plt.show()
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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。

print(p1.format, p1.size, p1.mode)
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WEBP (1920, 1200) RGB
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文件保存

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。

p1.save('dog1.png')
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可以看到图片成功保存为png格式，并且可以打开。

from PIL import Image
import matplotlib.pyplot as plt
p2 = Image.open('dog1.png')
plt.figure("dog1")
plt.imshow(p1)
plt.show()
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创建 JPEG 缩略图并且保存

使用thumbnail函数裁剪图片(注意，函数参数是一个(x,y)尺寸的元组)

size = (128, 80)
p1.thumbnail(size)
p1.save('dog1.jpeg')
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打开看一下：

from PIL import Image
import matplotlib.pyplot as plt
p3 = Image.open('dog1.jpeg')
plt.figure("dog1")
plt.imshow(p3)
plt.show()
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print(p1.format, p1.size, p1.mode)
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WEBP (128, 80) RGB
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模式转化

pic_mode = p1.convert('模式')

图片有很多模式，支持以下标准模式

Pillow还提供了一些额外模式的有限支持，包括:

• LA (L with alpha)
• PA (P with alpha)
• RGBX (true color with padding)
• RGBa (true color with premultiplied alpha)
• La (L with premultiplied alpha)
• I;16 (16-bit unsigned integer pixels)
• I;16L (16-bit little endian unsigned integer pixels)
• I;16B (16-bit big endian unsigned integer pixels)
• I;16N (16-bit native endian unsigned integer pixels)
• BGR;15 (15-bit reversed true colour)
• BGR;16 (16-bit reversed true colour)
• BGR;24 (24-bit reversed true colour)
• BGR;32 (32-bit reversed true colour)

from PIL import Image
import matplotlib.pyplot as plt
p1 = Image.open('dog1.webp')
plt.figure("dog")
plt.imshow(p1)
plt.show()
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plt.figure("dog")
pic_mode = p1.convert('1')
plt.imshow(pic_mode)
plt.show()
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plt.figure("dog")
pic_mode = p1.convert('L')
plt.imshow(pic_mode)
plt.show()
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plt.figure("dog")
pic_mode = p1.convert('P')
plt.imshow(pic_mode)
plt.show()
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plt.figure("dog")
pic_mode = p1.convert('RGBA')
plt.imshow(pic_mode)
plt.show()
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plt.figure("dog")
pic_mode = p1.convert('CMYK')
plt.imshow(pic_mode)
plt.show()
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plt.figure("dog")
pic_mode = p1.convert('HSV')
plt.imshow(pic_mode)
plt.show()
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plt.figure("dog")
pic_mode = p1.convert('LA')
plt.imshow(pic_mode)
plt.show()
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plt.figure("dog")
pic_mode = p1.convert('F')
plt.imshow(pic_mode)
plt.show()
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从文件中读取图片

fp = open("dog2.png", "rb")
im = Image.open(fp)
plt.imshow(im)
plt.show()
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图片大小调整

p1.size
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(1920, 1200)
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p1 = Image.open('dog2.png')
size = (p1.size[0]//5,p1.size[1]//5)
p1.thumbnail(size)
plt.imshow(p1)
plt.show()
print(p1.size)
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(165, 200)
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p1 = Image.open('dog2.png')
size = (p1.size[0]*3,p1.size[1]*3)
p1.thumbnail(size)
plt.imshow(p1)
plt.show()
print(p1.size)
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(825, 1000)
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裁剪图片

p1 = Image.open('dog2.png')
print(p1.size)
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(825, 1000)
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cut = p1.crop(box=(200, 100,600, 500))    # 左、上、右、下
plt.imshow(cut)
plt.show()
print(cut.size)
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(400, 400)
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旋转图片

ro = Image.open('dog2.png')
ro = ro.rotate(45)    # 逆时针
plt.imshow(ro)
plt.show()
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还有transpose（）
参数有Transpose.FLIP_LEFT_RIGHT，Transpose.FLIP_TOP_BOcodeOM，Transpose.ROTATE_度数

from PIL.Image import Transpose
ro = Image.open('dog2.png')
ro = ro.transpose(Transpose.ROTATE_90) 
plt.imshow(ro)
plt.show()
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使用图像滤镜

ImageFilter是PIL的滤镜模块，通过这些预定义的滤镜，可以方便的对图片进行一些过滤操作，从而去掉图片中的噪音(部分的消除)，这样可以降低将来处理的复杂度(如模式识别等)。

ImageFilter.BLUR           模糊滤镜
ImageFilter.CONTOUR           轮廓
ImageFilter.EDGE_ENHANCE       边界加强
ImageFilter.EDGE_ENHANCE_MORE     边界加强(阀值更大)
ImageFilter.EMBOSS                 浮雕滤镜
ImageFilter.FIND_EDGES         边界滤镜
ImageFilter.SMOOTH           平滑滤镜
ImageFilter.SMOOTH_MORE        平滑滤镜(阀值更大)
ImageFilter.SHARPEN              锐化滤镜

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from PIL import ImageFilter
p1 = Image.open('dog2.png')
p1 = p1.filter(ImageFilter.EMBOSS)
plt.imshow(p1)
plt.show()
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