PIL：Python Imaging Library，已经是Python平台事实上的图像处理标准库了。PIL功能非常强大，但API却非常简单易用。
由于 PIL 仅支持到 Python 2.7，加上年久失修，于是一群志愿者在PIL的基础上创建了兼容的版本，名字叫Pillow，支持最新Python 3.x，又加入了许多新特性，因此，我们可以直接安装使用 Pillow。
Pillow（PIL）的最新版本是 3.4.2，如果安装了 anaconda，已经默认安装了 Pillow 组件。
在 python 3.4 之后，默认带了安装组件包的工具程序 pip，用 pip install pilllow 命令即可安装。
需要准备一张用来测试的图片，最好是 jpg 格式，然后命名为 test.jpg，保存在 python 同样目录或者可以比较方面访问到的目录。
In [21]:
# 读取照片
# 导入 PIL 的 Image 模块
from PIL import Image
# 打开一个图片文件
img = Image.open('test.jpg')
print(img.format, img.size, img.mode)
In [22]:
# 在 IPython 状态下显示图片
# 使用 IDLE 或者其他python 运行环境的可以用电脑自带的程序检查图片
from IPython.display import Image as img
img(filename='test.jpg')
Out[22]:
In [1]:
# 生成缩略图
from PIL import Image
# 设定缩略图大小
size = (100, 100)
try:
# 打开图片
img = Image.open('test.jpg')
# 生成缩略图
img.thumbnail(size)
# 保存缩略图图片
img.save('test_thumbnail.jpg', 'JPEG')
print('create thumbnail ok')
except IOError:
print('cannot create thumbnail for')
In [2]:
from IPython.display import Image as img
img(filename='test_thumbnail.jpg')
Out[2]:
In [3]:
# 裁剪图片
from PIL import Image
# 设定裁剪的大小
box = (0, 0, 200, 200)
try:
img = Image.open('test.jpg')
# 生成裁剪图片
region = img.crop(box)
region.save('test_crop.jpg', 'JPEG')
print('crop image ok')
except:
print('something wrong')
In [4]:
from IPython.display import Image as img
img(filename='test_crop.jpg')
Out[4]:
In [11]:
from PIL import Image
img = Image.open('test.jpg')
img2 = img.rotate(360)
img2.save('test_rotate.jpg', 'JPEG')
print('rotate image ok')
In [12]:
from IPython.display import Image as img
img(filename='test_rotate.jpg')
Out[12]:
也可以用如下方法，进行图片的旋转等处理
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)
In [22]:
# 增强图片效果
from PIL import Image
from PIL import ImageEnhance
img = Image.open('test.jpg')
enh = ImageEnhance.Color(img)
img2 = enh.enhance(0.1)
img2.save('test_enhance.jpg', 'JPEG')
print('enhance crop image ok')
In [23]:
from IPython.display import Image as img
img(filename='test_enhance.jpg')
Out[23]:
class PIL.ImageEnhance.Color(image) 调整图片的颜色
该类可以用于以类似于彩色电视机上的控件的方式调整图像的色彩平衡，增强因子为0.0给出黑白图像，因子1.0给出原始图像。
class PIL.ImageEnhance.Contrast(image) 调整图像对比度
这个类可以用于控制图像的对比度，类似于电视机上的对比度控制，增强因子0.0给出实心灰色图像，因子1.0给出原始图像。
class PIL.ImageEnhance.Brightness(image) 调整图像亮度 Adjust image brightness.
这个类可以用来控制图像的亮度，增强因子0.0给出黑色图像，因子1.0给出原始图像。
class PIL.ImageEnhance.Sharpness(image) 调整图像锐度
此类可用于调整图像的锐度，增强因子0.0给出模糊图像，因子1.0给出原始图像，因子2.0给出锐化图像。
In [46]:
# 读取照片
# 导入 PIL 的 Image 模块
from PIL import Image
# 打开一个图片文件
img = Image.open('test.jpg')
print(img.format, img.size, img.mode)
Mode 的解释
图像的模式定义图像中像素的类型和深度，s当前版本支持以下标准模式：
1 (1-bit pixels, black and white, stored with one pixel per byte)
L (8-bit pixels, black and white)
P (8-bit pixels, mapped to any other mode using a color palette)
RGB (3x8-bit pixels, true color)
RGBA (4x8-bit pixels, true color with transparency mask)
CMYK (4x8-bit pixels, color separation)
YCbCr (3x8-bit pixels, color video format)
Note that this refers to the JPEG, and not the ITU-R BT.2020, standard
LAB (3x8-bit pixels, the L*a*b color space)
HSV (3x8-bit pixels, Hue, Saturation, Value color space)
I (32-bit signed integer pixels)
F (32-bit floating point pixels)
In [47]:
# 读取照片
# 导入 PIL 的 Image 模块
from PIL import Image
# 打开一个图片文件
img = Image.open('test.jpg')
# 显示照片的信息，存在一个字典变量中
print(img.info)
In [5]:
# 在图片上画线
from PIL import Image, ImageDraw
img = Image.open("test.jpg")
draw = ImageDraw.Draw(img)
draw.line((0, 0) + img.size, fill=128)
draw.line((0, img.size[1], img.size[0], 0), fill=128)
del draw
# write to stdout
img.save('test_draw.jpg', 'JPEG')
print('draw image ok')
In [6]:
from IPython.display import Image as img
img(filename='test_draw.jpg')
Out[6]:
In [26]:
# 图片滤镜效果，模糊
from PIL import Image, ImageFilter
img = Image.open("test.jpg")
img2 = img.filter(ImageFilter.BLUR)
img2.save('test_blur.jpg', 'JPEG')
print('blur image ok')
In [27]:
from IPython.display import Image as img
img(filename='test_blur.jpg')
Out[27]:
Filters 滤镜的效果有下面这些
BLUR
CONTOUR
DETAIL
EDGE_ENHANCE
EDGE_ENHANCE_MORE
EMBOSS
FIND_EDGES
SMOOTH
SMOOTH_MORE
SHARPEN
In [60]:
# 图片滤镜效果，边缘强化
from PIL import Image, ImageFilter
img = Image.open("test.jpg")
img2 = img.filter(ImageFilter.FIND_EDGES)
img2.save('test_edge.jpg', 'JPEG')
print('edge image ok')
In [61]:
from IPython.display import Image as img
img(filename='test_edge.jpg')
Out[61]: