Python编程中使用Pillow来处理图像的基础教程

这篇文章主要介绍了Python编程中使用Pillow来处理图像的基础教程,Pillow和PIL都是Python下十分强大的图片处理利器,朋友可以参考下

安装

刚接触Pillow的朋友先来看一下Pillow的安装方法，在这里我们以Mac OS环境为例：

(1)、使用 pip 安装 Python 库。pip 是 Python 的包管理工具，安装后就可以直接在命令行一站式地安装/管理各种库了(pip 文档)。

1. $ wget http://pypi.python.org/packages/source/p/pip/pip-0.7.2.tar.gz 
2.  
3. $ tar xzf pip-0.7.2.tar.gz 
4.  
5. $ cd pip-0.7.2 
6.  
7. $ python setup.py install 

(2)、使用 pip 下载获取 Pillow：

1. $ pip install pillow 

(3)、安装过程中命令行出现错误提示：”error: command ‘clang' failed with exit status 1”。上网查阅，发现需要通过 Xcode 更新 Command Line Tool。于是打开 Xcode->Preferences->Downloads-Components选项卡。咦?竟然没了 Command Line Tools。再查，发现 Xcode 5 以上现在需要用命令行安装：

1. $ xcode-select —install 

系统会弹出安装命令行工具的提示，点击安装即可。

此时再 pip install pillow，就安装成功了。

pip freeze 命令查看已经安装的 Python 包，Pillow 已经乖乖躺那儿了。

好了，下面开始进入教程~

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：

1. >>> from PIL import Image 
2. >>> 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

1. >>> from __future__ import print_function 
2. >>> print(im.format, im.size, im.mode) 

1. 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：

1. >>> 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

1. from __future__ import print_function 
2. import os, sys 
3. from PIL import Image 
4.  
5. for infile in sys.argv[1:]: 
6. f, e = os.path.splitext(infile) 
7. outfile = f + ".jpg" 
8. if infile != outfile: 
9. try: 
10. Image.open(infile).save(outfile) 
11. except IOError: 
12. print("cannot convert", infile) 

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

1. from __future__ import print_function 
2. import os, sys 
3. from PIL import Image 
4.  
5. size = (128, 128) 
6.  
7. for infile in sys.argv[1:]: 
8. outfile = os.path.splitext(infile)[0] + ".thumbnail" 
9. if infile != outfile: 
10. try: 
11. im = Image.open(infile) 
12. im.thumbnail(size) 
13. im.save(outfile, "JPEG") 
14. except IOError: 
15. print("cannot create thumbnail for", infile) 

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

1. from __future__ import print_function 
2. import sys 
3. from PIL import Image 
4.  
5. for infile in sys.argv[1:]: 
6. try: 
7. with Image.open(infile) as im: 
8. print(infile, im.format, "%dx%d" % im.size, im.mode) 
9. except IOError: 
10. 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

1. box = im.copy() #直接复制图像 
2. box = (100, 100, 400, 400) 
3. 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

1. region = region.transpose(Image.ROTATE_180) 
2. 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

1. Rolling an image 
2.  
3. def roll(image, delta): 
4. "Roll an image sideways" 
5.  
6. image = image.copy() #复制图像 
7. xsize, ysize = image.size 
8.  
9. delta = delta % xsize 
10. if delta == 0: return image 
11.  
12. part1 = image.crop((0, 0, delta, ysize)) 
13. part2 = image.crop((delta, 0, xsize, ysize)) 
14. image.paste(part2, (0, 0, xsize-delta, ysize)) 
15. image.paste(part1, (xsize-delta, 0, xsize, ysize)) 
16.  
17. return image 

分离和合并通道

1. r, g, b = im.split() 
2. im = Image.merge("RGB", (b, g, r)) 

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

1. out = im.resize((128, 128)) 
2. out = im.rotate(45) # 顺时针角度表示 

置换图像

1. out = im.transpose(Image.FLIP_LEFT_RIGHT) 
2. out = im.transpose(Image.FLIP_TOP_BOTTOM) 
3. out = im.transpose(Image.ROTATE_90) 
4. out = im.transpose(Image.ROTATE_180) 
5. 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transform()

模式转换

convert()方法

模式转换

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

图像增强

Filter

ImageFilter模块包含很多预定义的增强filters，通过filter()方法使用

应用filters

1. from PIL import ImageFilter 
2. out = im.filter(ImageFilter.DETAIL)  

像素点处理

point()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

1. # multiply each pixel by 1.2 
2. out = 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

1. # split the image into individual bands 
2. source = im.split() 
3.  
4. R, G, B = 0, 1, 2 
5.  
6. # select regions where red is less than 100 
7. mask = source[R].point(lambda i: i < 100 and 255) 
8.  
9. # process the green band 
10. out = source[G].point(lambda i: i * 0.7) 
11.  
12. # paste the processed band back, but only where red was < 100 
13. source[G].paste(out, None, mask) 
14.  
15. # build a new multiband image 
16. im = Image.merge(im.mode, source) 

注意到创建mask的语句：

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

该句可以用下句表示

1. 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。(mask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ImageEnhance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

1. from PIL import ImageEnhance 
2.  
3. enh = ImageEnhance.Contrast(im) 
4. 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。

1. from PIL import Image 
2.  
3. im = Image.open("animation.gif") 
4. im.seek(1) # skip to the second frame 
5.  
6. try: 
7. while 1: 
8. im.seek(im.tell()+1) 
9. # do something to im 
10. except EOFError: 
11. 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

1. class ImageSequence: 
2. def __init__(self, im): 
3. self.im = im 
4. def __getitem__(self, ix): 
5. try: 
6. if ix: 
7. self.im.seek(ix) 
8. return self.im 
9. except EOFError: 
10. raise IndexError # end of sequence 
11.  
12. for frame in ImageSequence(im): 
13. # ...do something to frame... 
14. Postscript Printing 

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

1. Drawing Postscript 
2.  
3. from PIL import Image 
4. from PIL import PSDraw 
5.  
6. im = Image.open("lena.ppm") 
7. title = "lena" 
8. box = (1*72, 2*72, 7*72, 10*72) # in points 
9.  
10. ps = PSDraw.PSDraw() # default is sys.stdout 
11. ps.begin_document(title) 
12.  
13. # draw the image (75 dpi) 
14. ps.image(box, im, 75) 
15. ps.rectangle(box) 
16.  
17. # draw centered title 
18. ps.setfont("HelveticaNarrow-Bold", 36) 
19. w, h, b = ps.textsize(title) 
20. ps.text((4*72-w/2, 1*72-h), title) 
21.  
22. ps.end_document() 

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

1. import StringIO 
2.  
3. im = Image.open(StringIO.StringIO(buffer)) 

从tar文件中读取

1. from PIL import TarIO 
2.  
3. fp = TarIO.TarIO("Imaging.tar", "Imaging/test/lena.ppm") 
4. 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

1. from __future__ import print_function 
2. im = Image.open(file) 
3. print("original =", im.mode, im.size) 
4.  
5. im.draft("L", (100, 100)) 
6. print("draft =", im.mode, im.size)