Python Pillow教程

数字图像处理是指在计算机的帮助下以数字方式处理图像。利用图像处理，我们可以进行一些操作，如增强图像，模糊图像，从图像中提取文本，以及更多的操作。以数字方式处理图像的方法有很多。这里我们将讨论Python的Pillow模块。Python Pillow建立在PIL（Python图像库）的基础上，由于PIL从2011年开始停用，因此被认为是其分叉。Pillow支持许多图像文件格式，包括BMP、PNG、JPEG和TIFF。该库鼓励通过创建新的文件解码器在库中增加对更新格式的支持。

Python Pillow教程

本文的目的是在解释清楚的概念和例子的帮助下，提供关于Python Pillow从基础到高级的信息。所以，让我们不要浪费任何时间，深入了解Pillow。

安装

Python Pillow并没有内置在Python中。要安装它，请在终端键入以下命令。

pip install pillow

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安装后，让我们开始使用Pillow模块。

打开和显示图像

Pillow模块提供了open()和show()函数来分别读取和显示图像。为了显示图像，Pillow首先将图像转换为.png格式（在Windows操作系统上），并将其存储在一个临时缓冲区中，然后再显示。因此，由于将图像格式转换为.png，原始图像文件格式的一些属性可能会丢失（如动画）。因此，建议只为测试目的使用这种方法。

示例:

以下所有例子中使用的图片：

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from PIL import Image
 
 
# Location of the image
img = Image.open("geek.jpg")
 
img.show()

输出:

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获取关于已打开图像的信息

获取图像的大小和格式

size属性提供了图像的尺寸。它返回一个包含宽度和高度的元组。
format属性返回图像文件的格式。

示例:

from PIL import Image
 
 
# Location of the image
img = Image.open("geek.jpg")
 
# size of the image
print(img.size)
 
# format of the image
print(img.format)

输出:

(287, 70)
JPEG

获取图像的颜色模式

图像的模式属性告诉人们图像中像素的类型和深度。一个1位像素的范围是0-1，一个8位像素的范围是0-255。这个模块提供了不同的模式。其中几个是

模式	说明
1	1位像素，黑与白
L	8位像素，灰度
P	8位像素，使用调色板映射到任何其他模式
RGB	3×8位像素，真彩色
RGBA	4×8位像素，带透明掩码的真彩色

示例:

from PIL import Image
 
 
# Location of the image
img = Image.open("geek.jpg")
 
# mode of the image
print(img.mode)

输出:

RGB

旋转图像

rotate() 图像类的方法被用来将图像围绕其中心逆时针旋转一个特定的角度。在旋转图像后，图像中没有像素值的部分被填充为黑色（对于非阿尔法图像）和完全透明的像素（对于支持透明的图像）。

语法:

new_object = PIL.Image.Image.rotate(image_object, angle, resample=0, expand=0)

或者，

new_object = image_object.rotate(angle, resample=0, expand=0)

示例:

# Importing Image module from
# PIL package
from PIL import Image
import PIL
 
# creating a image object (main image)
im1 = Image.open(r"geek.jpg")
 
# rotating a image 90 deg counter clockwise
im1 = im1.rotate(90, PIL.Image.NEAREST, expand = 1)
 
# to show specified image
im1.show()

输出:

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翻转图像

Image.transpose()用于对图像进行转置（以90度为单位进行翻转或旋转）。

语法:transpose(degree)

关键词FLIP_TOP_BOTTOM和FLIP_LEFT_RIGHT将被传递给转置方法来翻转它。

FLIP_TOP_BOTTOM – 返回一个垂直翻转的原始图像。
FLIP_LEFT_RIGHT – 返回一个水平翻转的原始图像。

示例:

# importing PIL Module
from PIL import Image
 
# open the original image
original_img = Image.open("geek.jpg")
 
# Flip the original image vertically
vertical_img = original_img.transpose(method=Image.FLIP_TOP_BOTTOM)
vertical_img.save("vertical.png")
 
vertical_img.show()
 
# close all our files object
original_img.close()
vertical_img.close()

输出:

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调整图像的大小

Image.resize()返回一个经过调整的图像副本。在调整大小的过程中会发生插值，由于插值的原因，无论图像是被上调（调整到比原来高的尺寸）还是下调（调整到比原来低的图像），其质量都会发生变化。因此，resize()应该被谨慎使用，并为重采样参数提供合适的值。

语法:Image.resize(size, resample=0)

示例:

# Importing Image class from PIL module
from PIL import Image
 
# Opens a image in RGB mode
im = Image.open(r"geek.jpg")
 
# Size of the image in pixels
# (size of original image)
# (This is not mandatory)
width, height = im.size
 
# Setting the points for cropped image
left = 4
top = height / 5
right = 154
bottom = 3 * height / 5
 
# Cropped image of above dimension
# (It will not change original image)
im1 = im.crop((left, top, right, bottom))
newsize = (300, 300)
im1 = im1.resize(newsize)
 
# Shows the image in image viewer
im1.show()

输出:

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保存图像

Image.save()将图像保存在给定的文件名下。如果没有指定格式，如果可能的话，要使用的格式将由文件名的扩展名决定。你可以使用一个文件对象而不是文件名。在这种情况下，你必须始终指定格式。文件对象必须实现查找、告诉和写入方法，并以二进制模式打开。

语法:Image.save(fp, format=None, **params)

示例:

from PIL import Image
 
 
size = (40, 40)
img = Image.open(r"geek.jpg")
 
print("Original size of the image")
print(img.size)
 
# resizing the image
r_img = img.resize(size, resample = Image.BILINEAR)
 
# resized_test.png => Destination_path
r_img.save("resized_test.jpg")
 
# Opening the new image
img = Image.open(r"resized_test.jpg")
 
print("\nNew size of the image")
print(img.size)

输出:

Original size of the image
(287, 70)

New size of the image
(40, 40)

到现在为止，我们已经学会了Pillow的基础知识，现在让我们开始一些复杂的操作，如模糊图像，合并两张图像，甚至创建一个缩略图。所以，让我们从合并图像开始吧。

合并图像

Image.merge() 用于将一组单波段图像合并成一个新的多波段图像。

语法:PIL.Image.merge(mode, bands)

参数:

mode – 输出图像要使用的模式。

bands – 一个序列，包含输出图像中每个波段的一个单波段图像。所有波段必须有相同的尺寸。

返回值: 一个图像对象。

注意：我们将使用Image.split()方法将图像分割成各个波段。

示例:

# importing Image class from PIL package
from PIL import Image
 
# creating a object
image = Image.open(r"geek.jpg")
image.load()
 
# Splitting the image into individual
# bands
r, g, b, = image.split()
 
# merge function used
im1 = Image.merge('RGB', (g, b, r))
im1.show()

输出:

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合并两个或多个图像

使用merge()方法，我们也可以合并两个或多个图像。我们必须选择两个相同大小的图片，或者我们可以调整图片的大小。然后使用new()函数，我们将创建一个新的图像并将所有的图像粘贴在那里。请看下面的例子，以便更好地理解。

示例:

使用的图片:

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from PIL import Image
 
img_01 = Image.open("digit-number-img-0.jpg")
img_02 = Image.open("digit-number-img-1.jpg")
img_03 = Image.open("digit-number-img-2.jpg")
img_04 = Image.open("digit-number-img-3.jpg")
 
img_01_size = img_01.size
img_02_size = img_02.size
img_03_size = img_02.size
img_02_size = img_02.size
 
print('img 1 size: ', img_01_size)
print('img 2 size: ', img_02_size)
print('img 3 size: ', img_03_size)
print('img 4 size: ', img_03_size)
 
new_im = Image.new('RGB', (2*img_01_size[0],2*img_01_size[1]), (250,250,250))
 
new_im.paste(img_01, (0,0))
new_im.paste(img_02, (img_01_size[0],0))
new_im.paste(img_03, (0,img_01_size[1]))
new_im.paste(img_04, (img_01_size[0],img_01_size[1]))
 
new_im.save("merged_images.png", "PNG")
new_im.show()

输出:

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创建一个缩略图

Image.thumbnail() 将图像转换成一个缩略图。该方法修改图像，使其包含一个缩略图版本，不大于给定的尺寸。这个方法计算出一个合适的缩略图尺寸，以保留图像的方面，调用 draft() 方法来配置文件阅读器（如果适用），最后调整图像的大小。

注意：这个函数在原地修改了Image对象。如果你也需要使用全分辨率的图像，请将此方法应用于原始图像的副本()。

示例:

使用的图片:

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# importing Image class from PIL package
from PIL import Image
 
# creating a object
image = Image.open(r"image.jpg")
MAX_SIZE = (100, 100)
 
# Creating the thumbnail
image.thumbnail(MAX_SIZE)
 
image.show()

输出:

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裁剪图像

裁剪是只选择图像的一部分的过程。crop()方法是用来裁剪任何图像的矩形部分。

语法:PIL.Image.crop(box = None)

参数:

box: 一个4元组，定义了左、上、右和下像素坐标。

示例:

# Importing Image class from PIL module
from PIL import Image
 
# Opens a image in RGB mode
im = Image.open(r"geek.jpg")
 
# Size of the image in pixels
# (size of original image)
# (This is not mandatory)
width, height = im.size
 
# Setting the points for cropped image
left = 5
top = height / 4
right = 164
bottom = 3 * height / 4
 
# Cropped image of above dimension
# (It will not change original image)
im1 = im.crop((left, top, right, bottom))
 
# Shows the image in image viewer
im1.show()

输出:

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模糊的形象

如果仔细观察一个模糊的图像，那么一个常见的现象是，图像是光滑的，意味着没有观察到边缘。用于模糊处理的滤波器也被称为低通滤波器，因为它允许低频进入并阻止高频。Pillow库中的ImageFilter类提供了各种过滤器，可以使用filter()方法来应用。让我们看看Pillow提供的一些模糊过滤器。

简单模糊

这种方法使用内核矩阵或通过卷积矩阵模糊图像。它可以使用BLUR参数来应用。

语法:filter(ImageFilter.BLUR)

示例:

# Importing Image class from PIL module
from PIL import Image
 
# Opens a image in RGB mode
im = Image.open(r"geek.jpg")
 
# Blurring the image
im1 = im.filter(ImageFilter.BLUR)
 
# Shows the image in image viewer
im1.show()

输出:

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高斯模糊

高斯滤波器是作为一个奇数大小的对称核（矩阵的DIP版本）来实现的，它通过感兴趣区域的每个像素来获得预期的效果。由于核心中心的像素比外围的像素有更多的权重，所以核心对颜色的急剧变化（边缘）并不难处理。高斯滤波器可以被认为是高斯函数（数学）的一种近似。Pillow模块提供了预定义的高斯模糊内核，为我们完成了基本的数学运算。

语法:ImageFilter.GaussianBlur(radius=2)

示例:

# Importing Image class from PIL module
from PIL import Image
 
# Opens a image in RGB mode
im = Image.open(r"geek.jpg")
 
# Blurring the image
im1 = im.filter(ImageFilter.GaussianBlur(4))
 
# Shows the image in image viewer
im1.show()

输出:

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箱式模糊

箱式模糊也被称为箱式线性滤波器。箱形模糊经常被用来接近高斯模糊。箱形模糊一般是作为一种影响整个屏幕的图像效果来实现的。当前像素的模糊颜色是当前像素的颜色和其8个相邻像素的平均值。Pillow提供了BoxBlur()方法来做同样的事情。

语法:ImageFilter.BoxBlur(radius)

示例:

# Importing Image class from PIL module
from PIL import Image
 
# Opens a image in RGB mode
im = Image.open(r"geek.jpg")
 
# Blurring the image
im1 = im.filter(ImageFilter.BoxBlur(4))
 
# Shows the image in image viewer
im1.show()

输出:

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在图像上作画

Pillow提供ImageDraw模块，为图像对象提供简单的2D图形。你可以用这个模块来创建新的图像，注释或修饰现有的图像，并为网络使用即时生成图形。让我们看看我们可以在图像上绘制的各种数字或文本。

添加文本

给图像添加文本有时是非常必要的，因为它可以用来给图像提供一些有用的信息，或者也可以用来给图像添加数字签名。有了Pillow，我们可以很容易地在任何图像上添加文本。让我们看看下面的例子。

# import all the libraries
from PIL import Image
from PIL import ImageFont
from PIL import ImageDraw
 
# image opening
image = Image.open("image.jpg")
 
# creating a copy of original image
watermark_image = image.copy()
 
# Image is converted into editable form using
# Draw function and assigned to draw
draw = ImageDraw.Draw(watermark_image)
 
# ("font type",font size)
font = ImageFont.truetype("DroidSans.ttf", 50)
 
# Decide the text location, color and font
# (255,255,255)-White color text
draw.text((0, 0), "GeeksforGeeks", (255, 255, 255), font=font)
 
watermark_image.show()

输出:

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使用ImageDraw .NET使图像可编辑。
使用ImageFont来指定字体和字体大小。这一步是可选的。这是为那些希望自己的文本看起来很酷或很时尚的人准备的，因为有人不选择任何字体样式，那么系统就会采用默认的字体样式。
使用ImageFont模块的函数truetype()创建一个字体，因为它需要两个参数，即（”字体类型”，大小）。
然后使用draw对象的text()函数并传递四个参数（文本的起始点、”样本文本”、颜色、ImageFont对象）。

添加多行文本

ImageDraw.Draw.multiline_text()用于在给定的位置画出字符串。

语法:ImageDraw.Draw.multiline_text(xy, text, fill=None, font=None, anchor=None, spacing=0, align=”left”)

示例:

# Importing Image and ImageFont, ImageDraw
# module from PIL package
from PIL import Image, ImageFont, ImageDraw
 
# creating a image object
image = Image.open(r'geek.jpg')
 
draw = ImageDraw.Draw(image)
 
# specified font size
font = ImageFont.truetype(r'DroidSans.ttf', 15)
 
text = u"""\
Geeks
FOR \n Geeks"""
 
# drawing text size
draw.text((6, 8), text, fill ="red", font = font, align ="right")
 
image.show()

输出:

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画一条线

ImageDraw.Draw.line()用于在xy列表中的坐标之间画一条线。

语法:ImageDraw.Draw.line(xy, fill=None, width=0)

示例:

# importing image object from PIL
import math
from PIL import Image, ImageDraw
 
w, h = 220, 190
shape = [(40, 40), (w - 10, h - 10)]
 
# creating new Image object
img = Image.new("RGB", (w, h))
 
# create line image
img1 = ImageDraw.Draw(img)
img1.line(shape, fill="none", width=0)
img.show()

输出:

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绘制一个矩形

ImageDraw.Draw.rectangle()用于绘制一个矩形。

语法:ImageDraw.Draw.rectangle(xy, fill=None, outline=None)

示例:

# importing image object from PIL
import math
from PIL import Image, ImageDraw
 
w, h = 220, 190
shape = [(40, 40), (w - 10, h - 10)]
 
# creating new Image object
img = Image.new("RGB", (w, h))
 
# create rectangle image
img1 = ImageDraw.Draw(img)
img1.rectangle(shape, fill="# ffff33", outline="red")
img.show()

输出:

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绘制一个多边形

ImageDraw.Draw.polygon()，用于绘制一个多边形。多边形的轮廓由给定坐标之间的直线组成，加上最后一个和第一个坐标之间的直线。

语法:ImageDraw.Draw.polygon(xy, fill=None, outline=None)

示例:

import math
from PIL import Image, ImageDraw
from PIL import ImagePath
 
side = 8
xy = [
    ((math.cos(th) + 1) * 90,
     (math.sin(th) + 1) * 60)
    for th in [i * (2 * math.pi) / side for i in range(side)]
]
 
image = ImagePath.Path(xy).getbbox()
size = list(map(int, map(math.ceil, image[2:])))
 
img = Image.new("RGB", size, "# f9f9f9")
img1 = ImageDraw.Draw(img)
img1.polygon(xy, fill="# eeeeff", outline="blue")
img.show()

输出:

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图像增强

Python Pillow提供ImageEnhance模块来调整图像的颜色、亮度、对比度和清晰度。

调整颜色和对比度

ImageEnhance.Color() 和 ImageEnhance.Contrast() 方法分别用于调整图像的颜色和对比度。

ImageEnhance.Color()用于调整图像的色彩平衡，其方式类似于彩色电视机上的控制。一个0.0的增强系数给出了一个黑白图像。系数为1.0则得到原始图像。

语法:ImageEnhance.Color(image)

示例:

# This will import Image and ImageEnhance modules
from PIL import Image, ImageEnhance
 
# Opening Image
im = Image.open(r"geek.jpg")
 
# Creating object of Color class
im3 = ImageEnhance.Color(im)
 
# showing resultant image
im3.enhance(5.0).show()

输出:

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ImageEnhance.Contrast()用于控制图像的对比度，类似于电视机上的对比度控制。一个0.0的增强因子给出了一个纯灰色的图像。系数为1.0则得到原始图像。

语法:

obj = ImageEnhance.Contrast(image) 

obj.enhance(factor)

示例:

# This will import Image and ImageEnhance modules
from PIL import Image, ImageEnhance
 
# Opening Image
im = Image.open(r"geek.jpg")
 
# Creating object of Contrast class
im3 = ImageEnhance.Contrast(im)
 
# showing resultant image
im3.enhance(5.0).show()

输出:

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调整亮度和锐度

ImageEnhance.Brightness()和ImageEnhance.Sharpness()方法是用来调整图像的亮度和清晰度的。

ImageEnhance.Brightness()是用来控制图像的亮度的。一个0.0的增强因子给出一个黑色的图像。系数为1.0则得到原始图像。

语法:

obj = ImageEnhance.Brightness(image) 

obj.enhance(factor)

示例:

# This will import Image and ImageEnhance modules
from PIL import Image, ImageEnhance
 
# Opening Image
im = Image.open(r"geek.jpg")
 
# Creating object of Brightness class
im3 = ImageEnhance.Brightness(im)
 
# showing resultant image
im3.enhance(1.5).show()

输出:

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ImageEnhance.Sharpness()用于调整图像的清晰度。一个0.0的增强系数给出一个模糊的图像，一个1.0的系数给出原始图像，一个2.0的系数给出一个锐化的图像。

语法:

obj = ImageEnhance.Sharpness(image) 

obj.enhance(factor)

示例:

# This will import Image and ImageChops modules
from PIL import Image, ImageEnhance
 
# Opening Image
im = Image.open(r"geek.jpg")
 
# Creating object of Sharpness class
im3 = ImageEnhance.Sharpness(im)
 
# showing resultant image
im3.enhance(5.0).show()

输出:

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