Pillow(PIL Fork) Image模块

Pillow(PIL Fork) Image模块

Related Links

Pillow（PIL）入门教程（非常详细） (biancheng.net)

Pillow (PIL Fork) 10.3.0.dev0 documentation

Image class

PIL中最重要的类，表示一张图片对象，在Image模块中定义。有多种方法实例化这个类，例如通过加载文件，处理其他图片和生成图片。

加载图像

from PIL import Image
im = Image.open("logo.png")
'''
下述方法等价
with Image.open("logo.png") as im
	...
	
with open("logo.png", "rb") as f:
    im3 = Image.open(f)
    ...

with open("logo.png", "rb") as f:
    im4 = Image.open(io.BytesIO(f.read()))

'''

创建图像

包含PIL.Image.new(),PIL.Image.fromarray(), PIL.Image.frombytes(),PIL.Image.frombuffer()等

具体参照Image Module - Pillow (PIL Fork) 10.3.0.dev0 documentation

新图像

PIL.Image.new(mode, size, color=0)

参数：

• mode 新图像的mode
• size 宽高
• coloe 图片的颜色，默认为黑色，为None,图片不会被初始化

从矩阵中创建

PIL.Image.fromarray(obj, mode=None)

参数：

• obj 矩阵接口的对象
• mode 可选读取对象使用的模式

from PIL import Image
import numpy as np
a = np.zeros((5, 5))
im = Image.fromarray(a)

对于NumPy,Pillow的模式并不总是匹配，Pillow只提供1-bit,8-bit,32-bit符号整型和32-bit浮点像素。

mode不会转换数据，而是改变数据读取的方式

from PIL import Image
import numpy as np
a = np.full((1, 1), 300)
im = Image.fromarray(a, mode="L")
im.getpixel((0, 0))  # 44
im = Image.fromarray(a, mode="RGB")
im.getpixel((0, 0))  # (44, 1, 0)

Pillow图像同样可以转换为矩阵

from PIL import Image
import numpy as np
im = Image.open("hopper.jpg")
a = np.asarray(im)

生成图像

生成中心为128的高斯噪声

PIL.Image.effect_noise(size, sigma)

参数：

• size 尺寸
• sigma 标准差

from PIL import Image
import numpy as np
a = np.full((1, 1), 300)
im = Image.fromarray(a, mode="F")
im = Image.effect_noise((128,128),20)
im.show()

方法

显示

Image.show(title=None)

内部调用PIL.ImageShow.show()

保存

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

参数：

• fp 文件名
• format 可选格式覆盖，如果省略将使用文件名的扩展名
• params 给图像writer的额外数据

格式转换

Image.convert(mode=None, matrix=None, dither=None, palette=Palette.WEB, colors=256)

参数：

• mode 目标图像的mode
• matrix 可选项 转换矩阵
• dither 当模式从"RGB"转换到"P"或"L"到“1”使用
• plette 当模式从"RGB"转换到"P"使用
• colors Palette.ADAPTIVE 调色板使用的颜色数目

from PIL import Image
im = Image.open("logo.png")
#此时返回一个新的image对象，转换图片模式
image=im.convert('RGB')

复制

Image.copy()

from PIL import Image
im = Image.open("logo.png")
im_copy = im.copy()
im_copy.show()

裁剪

Image.crop(box=None)

参数：

• box 裁剪的矩形 (left, upper, right, lower)元组，可以看作左上点(left, upper)和右下点(right, lower)，两点确定一个矩形框

from PIL import Image

with Image.open("hopper.jpg") as im:

    # The crop method from the Image module takes four coordinates as input.
    # The right can also be represented as (left+width)
    # and lower can be represented as (upper+height).
    (left, upper, right, lower) = (20, 20, 100, 100)

    # Here the image "im" is cropped and assigned to new variable im_crop
    im_crop = im.crop((left, upper, right, lower))

draft

Image.draft(mode, size)

返回一个尽可能接近给定mode和尺寸的图像，可以用来做彩色Jpeg到灰度图转换，但这种方式是原地的。

参数

• mode 目标mode

• size 目标尺寸

图像缩放

Image.resize(size, resample=None, box=None, reducing_gap=None)

返回一个缩放副本

参数：

• size 目标尺寸
• resample 可选重采样filter
• box 可选原图片的缩放区域
• reducing_gap 可选优化图片的缩放效果

from PIL import Image

with Image.open("hopper.jpg") as im:

    # Provide the target width and height of the image
    (width, height) = (im.width // 2, im.height // 2)
    im_resized = im.resize((width, height))

图像旋转

Image.rotate(angle, resample=Resampling.NEAREST, expand=0, center=None, translate=None, fillcolor=None)

参数：

• angle 顺时针角度
• resample 重采样滤波器
• expand 可选表示是否对图像扩展
• center 可选旋转中心
• translate 可选旋转后的图像平移
• fillcolor 可选旋转后图像之外的颜色填充

from PIL import Image
im = Image.open("logo.png")
im_out=im.rotate(45)
im_out.show()

图像翻转

Image.transpose(method)

参数：

• method Transpose.FLIP_LEFT_RIGHT(水平翻转) Transpose.FLIP_TOP_BOTTOM(上下翻转), Transpose.ROTATE_90, Transpose.ROTATE_180, Transpose.ROTATE_270, Transpose.TRANSPOSE or Transpose.TRANSVERSE.

对象属性

参照Pillow Image对象属性 (biancheng.net)

图像模式

• 1 1x1位像素
• L 1x8位像素 灰度
• P 1x8位像素 使用调色板映射到任何其他模式
• RGB (3x8位 真彩色)
• RGBA (4x8位 真彩色 + 透明通道)
• CMYK (4x8位 印刷色彩 )
• YCbCr (3x8位 彩色视频格式)
• LAB (3x8位 Lab色彩空间)
• HSV (3x8位 色相 饱和度 色明度 )
• I (1x32 位有符号整数)
• F (1x32 位浮点像素)

图像生命周期

• Image.open() 会读取打开文件的Metadata，文件保持打开状态以供进一步处理

• Image.Image.load() 当需要像素数据时，会调用load()，当前帧读取到内存中，任何基于其他图像创建的图像会内部调用原图像load()然后读取数据。如果是单帧图像，在当前帧读取后需要关闭文件，多帧图像(TIFF,或GIF)保持打开，正常情况下不需要调用，图像类会自动加载。

• Image.Image.close()会关闭文件并摧毁core图像对象，Pillow上下文控制器也会关闭文件，但是不会摧毁图像对象。当文件关闭后，需要文件访问的操作会失败。

with Image.open("test.jpg") as img:
    img.load()
assert img.fp is None
img.save("test.png")

with open("test.jpg", "rb") as f:
    im5 = Image.open(f)
im5.load()  # FAILS, closed file

with Image.open("test.jpg") as im6:
    pass
im6.load()  # FAILS, closed file