Python图像处理库：Pillow初级教程

2014-09-14 翻译

Pillow由PIL⽽来，所以该导⼊该库使⽤import PIL本⽂相关的代码：

Image类

Pillow中最重要的类就是Image，该类存在于同名的模块中。可以通过以下⼏种⽅式实例化：从⽂件中读取图⽚，处理其他图⽚得到，或者直接创建⼀个图⽚。

使⽤Image模块中的open函数打开⼀张图⽚：

>>> from PIL import Image

>>> im = Image.open(\"lena.ppm\")

如果打开成功，返回⼀个Image对象，可以通过对象属性检查⽂件内容

>>> from __future__ import print_function>>> print(im.format, im.size, im.mode)PPM (512, 512) RGB

format属性定义了图像的格式，如果图像不是从⽂件打开的，那么该属性值为None；size属性是⼀个tuple，表⽰图像的宽和⾼（单位为像素）；mode属性为表⽰图像的模式，常⽤的模式为：L为灰度图，RGB为真彩⾊，CMYK为pre-press图像。如果⽂件不能打开，则抛出IOError异常。

当有⼀个Image对象时，可以⽤Image类的各个⽅法进⾏处理和操作图像，例如显⽰图⽚：

>>> im.show()

ps：标准版本的show()⽅法不是很有效率，因为它先将图像保存为⼀个临时⽂件，然后使⽤xv进⾏显⽰。如果没有安装xv，该函数甚⾄不能⼯作。但是该⽅法⾮常便于debug和test。（windows中应该调⽤默认图⽚查看器打开）

读写图⽚

Pillow库⽀持相当多的图⽚格式。直接使⽤Image模块中的open()函数读取图⽚，⽽不必先处理图⽚的格式，Pillow库⾃动根据⽂件决定格式。

Image模块中的save()函数可以保存图⽚，除⾮你指定⽂件格式，那么⽂件名中的扩展名⽤来指定⽂件格式。图⽚转成jpg格式

from __future__ import print_functionimport os, sys

from PIL import Image

for infile in sys.argv[1:]:

f, e = os.path.splitext(infile) outfile = f + \".jpg\" if infile != outfile: try:

Image.open(infile).save(outfile) except IOError:

print(\"cannot convert\

save函数的第⼆个参数可以⽤来指定图⽚格式，如果⽂件名中没有给出⼀个标准的图像格式，那么第⼆个参数是必须的。创建缩略图

from __future__ import print_functionimport os, sys

from PIL import Imagesize = (128, 128)

for infile in sys.argv[1:]:

outfile = os.path.splitext(infile)[0] + \".thumbnail\" if infile != outfile: try:

im = Image.open(infile) im.thumbnail(size)

im.save(outfile, \"JPEG\") except IOError:

print(\"cannot create thumbnail for\

必须指出的是除⾮必须，Pillow不会解码或raster数据。当你打开⼀个⽂件，Pillow通过⽂件头确定⽂件格式，⼤⼩，mode等数据，余下数据直到需要时才处理。

这意味着打开⽂件⾮常快，与⽂件⼤⼩和压缩格式⽆关。下⾯的程序⽤来快速确定图⽚属性：确定图⽚属性

from __future__ import print_functionimport sys

from PIL import Image

for infile in sys.argv[1:]: try:

with Image.open(infile) as im:

print(infile, im.format, \"%dx%d\" % im.size, im.mode) except IOError: pass

裁剪、粘贴、与合并图⽚

Image类包含还多操作图⽚区域的⽅法。如crop()⽅法可以从图⽚中提取⼀个⼦矩形从图⽚中复制⼦图像

box = im.copy() #直接复制图像box = (100, 100, 400, 400)region = im.crop(box)

区域由4-tuple决定，该tuple中信息为(left, upper, right, lower)。 Pillow左边系统的原点（0，0）为图⽚的左上⾓。坐标中的数字单位为像素点，所以上例中截取的图⽚⼤⼩为300*300像素^2。处理⼦图，粘贴回原图

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

将⼦图paste回原图时，⼦图的region必须和给定box的region吻合。该region不能超过原图。⽽原图和region的mode不需要匹配，Pillow会⾃动处理。另⼀个例⼦Rolling an image

def roll(image, delta):

\"Roll an image sideways\" image = image.copy() #复制图像 xsize, ysize = image.size delta = delta % xsize

if delta == 0: return image

part1 = image.crop((0, 0, delta, ysize)) part2 = image.crop((delta, 0, xsize, ysize)) image.paste(part2, (0, 0, xsize-delta, ysize)) image.paste(part1, (xsize-delta, 0, xsize, ysize)) return image

分离和合并通道

r, g, b = im.split()

im = Image.merge(\"RGB\

对于单通道图⽚，split()返回图像本⾝。为了处理单通道图⽚，必须先将图⽚转成RGB。

⼏何变换

Image类有resize()、rotate()和transpose()、transform()⽅法进⾏⼏何变换。简单⼏何变换

out = im.resize((128, 128))

out = im.rotate(45) # 顺时针⾓度表⽰

置换图像

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)

transpose()和象的rotate()没有性能差别。更通⽤的图像变换⽅法可以使⽤

模式转换

⽅法模式转换

im = Image.open('lena.ppm').convert('L')

图像增强

Filter

模块包含很多预定义的增强filters，通过⽅法使⽤应⽤filters

from PIL import ImageFilter

out = im.filter(ImageFilter.DETAIL)

像素点处理

⽅法通过⼀个函数或者查询表对图像中的像素点进⾏处理（例如对⽐度操作）。像素点变换

# multiply each pixel by 1.2out = im.point(lambda i: i * 1.2)

上述⽅法可以利⽤简单的表达式进⾏图像处理，通过组合point()和paste()还能选择性地处理图⽚的某⼀区域。处理单独通道

# split the image into individual bandssource = im.split()R, G, B = 0, 1, 2

# select regions where red is less than 100

mask = source[R].point(lambda i: i < 100 and 255)# process the green band

out = source[G].point(lambda i: i * 0.7)

# paste the processed band back, but only where red was < 100source[G].paste(out, None, mask)# build a new multiband image

im = Image.merge(im.mode, source)

注意到创建mask的语句：

mask = source[R].point(lambda i: i < 100 and 255)

该句可以⽤下句表⽰

imout = im.point(lambda i: expression and 255)

如果expression为假则返回expression的值为0（因为and语句已经可以得出结果了），否则返回255。（参数⽤法：当为0时，保留当前值，255为使⽤paste进来的值，中间则⽤于transparency效果）

⾼级图⽚增强

对其他⾼级图⽚增强，应该使⽤模块 。⼀旦有⼀个Image对象，应⽤ImageEnhance对象就能快速地进⾏设置。 可以使⽤以下⽅法调整对⽐度、亮度、⾊平衡和锐利度。图像增强

from PIL import ImageEnhance

enh = ImageEnhance.Contrast(im)

enh.enhance(1.3).show(\"30% more contrast\")

动态图

Pillow⽀持⼀些动态图⽚的格式如FLI/FLC，GIF和其他⼀些处于实验阶段的格式。TIFF⽂件同样可以包含数帧图像。当读取动态图时，PIL⾃动读取动态图的第⼀帧，可以使⽤seek和tell⽅法读取不同帧。

from PIL import Image

im = Image.open(\"animation.gif\")

im.seek(1) # skip to the second frametry:

while 1:

im.seek(im.tell()+1) # do something to imexcept EOFError:

pass # end of sequence

当读取到最后⼀帧时，Pillow抛出EOFError异常。

当前版本只允许seek到下⼀帧。为了倒回之前，必须重新打开⽂件。或者可以使⽤下述迭代器类动态图迭代器类

class ImageSequence: def __init__(self, im): self.im = im

def __getitem__(self, ix): try: if ix:

self.im.seek(ix) return self.im except EOFError:

raise IndexError # end of sequencefor frame in ImageSequence(im): # ...do something to frame...

Postscript Printing

Pillow允许通过Postscript Printer在图⽚上添加images、text、graphics。Drawing Postscript

from PIL import Imagefrom PIL import PSDraw

im = Image.open(\"lena.ppm\")title = \"lena\"

box = (1*72, 2*72, 7*72, 10*72) # in pointsps = PSDraw.PSDraw() # default is sys.stdoutps.begin_document(title)# draw the image (75 dpi)ps.image(box, im, 75)ps.rectangle(box)

# draw centered title

ps.setfont(\"HelveticaNarrow-Bold\w, h, b = ps.textsize(title)

ps.text((4*72-w/2, 1*72-h), title)ps.end_document()

ps：textsize不能⽤，有谁知道吗

更多读取图⽚⽅法

之前说到Image模块的open()函数已经⾜够⽇常使⽤。该函数的参数也可以是⼀个⽂件对象。从string中读取

import StringIO

im = Image.open(StringIO.StringIO(buffer))

从tar⽂件中读取

from PIL import TarIO

fp = TarIO.TarIO(\"Imaging.tar\im = Image.open(fp)

草稿模式

draft()⽅法允许在不读取⽂件内容的情况下尽可能（可能不会完全等于给定的参数）地将图⽚转成给定模式和⼤⼩，这在⽣成缩略图的时候⾮常有效（速度要求⽐质量⾼的场合）。draft模式

from __future__ import print_functionim = Image.open(file)

print(\"original =\im.draft(\"L\

print(\"draft =\