Pillow

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。

Pillow的前身是PIL。由于PIL仅支持到python2.7，于是一些志愿者在在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一般有以下几种用法：

图像存储。PIL设计用于图像归档和图像批量处理，你可以使用它建立缩略图，转换格式，打印图片等等。
图像显示。PIL包含Tk PhotoImage 和 BitmapImage 接口, 以及 Windows DIB interface ，这有助于在 Windows 下使用。
图像处理。PIL包含了基本的图像处理功能，包括点操作，使用内置卷积内核过滤，色彩空间转换；也还支持更改图像大小、旋转、自由变换；还可以用于对比度增强和全局统计分析。

因为我们已经安装了anaconda，所以可以直接使用pillow。当然你也可以通过‘pip install pillow’安装。

使用Image类

PIL最重要的类是Image class, 你可以通过多种方法创建这个类的实例；你可以从文件加载图像，或者处理其他图像, 或者从scratch创建。

from PIL import Image
im = Image.open("lena.png")
print(im.format, im.size, im.mode)

format这个属性标识了图像来源。如果图像不是从文件读取它的值就是None。size属性是一个二元tuple，包含width和height（宽度和高度，单位都是px）。 mode属性定义了图像通道的数量和名称，以及像素类型和深度。常见的modes 有 “L” (luminance) 表示灰度图像, “RGB” 表示真彩色图像, and “CMYK” 表示出版图像。

如果文件打开错误，返回 IOError 错误。如果读取成功，我们就可以处理图像。比如显示图像：

im.show()

读写图像

PIL模块支持大量图片格式。使用在Image模块的open()函数从磁盘读取文件。你不需要知道文件格式就能打开它，这个库能够根据文件内容自动确定文件格式。要保存文件，使用 Image 类的 save() 方法。保存文件的时候文件名变得重要了。除非你指定格式，否则这个库将会以文件名的扩展名作为格式保存。

转换文件格式到JPEG:

import 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", infile)

save() 方法的第二个参数可以指定文件格式，如果你使用非标准的扩展名你必须这样做：创建JPEG缩略图

import os, sys
from PIL import Image

size = (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", infile)

剪切、粘贴和合并图像

Image 类包含的方法允许你操作图像部分选区。我们可以使用crop()方法获取图像的一个子矩形选区。

box = (100, 100, 400, 400)
region = im.crop(box)
region.show()

矩形选区有一个4元元组定义，分别表示左、上、右、下的坐标。这个库以左上角为坐标原点，单位是px，所以上述代码复制了一个300x300px的矩形选区。这个选区现在可以被处理并且粘贴到原图。

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

粘贴时需要注意：必须保持尺寸一致，同时，矩形选区不能在图像外。不过我们不用保证矩形选区和原图的颜色模式一致，为矩形选区会被自动转换颜色。

PIL还可以操作图像通道，下面是一个分离和合并颜色通道的例子：

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

注意：对于单通道图像，split()返回的是图像本身。如果我们想使用单独的通道，我们可能首先要将图像转换为‘RGB’。

几何变换

PIL提供resize()和rotate()方法操作一个图像。传入resize()的是一个2元组表式返回图像大小，rotate传入的是一个逆时针度数。

out = im.resize((128,128))
out = im.rotate(45)

不知道你是否留言到，在这之前我们也使用过一个旋转的函数transpose():

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rotate()转换效率和效果都差不多

颜色变换

PIL允许使用convert()转换图像模式。

im = Image.open("lena.png")
cm = im.convert("L")

PIL支持“L”和“RGB”模式之间的转换。如果要在其他模式之间进行转换，有可能需要中间图像（通常是“RGB”）。

颜色增强

PIL也提供了一系列方法和模块用来增强图片。

过滤器

ImageFilter模块包含许多可以通过filter()方法使用的预定义增强过滤器。

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

点操作

point()方法可以对每一个像素点进行操作（例如图像对比度操作）。在大多数情况下，需要一个参数的函数对象可以传递给此方法。每个像素都根据该函数进行处理，有点想我们之前讲的map()，还记得吗？

out = im.point(lambda i: i * 1.2)

使用point()函数，我们可以快速的将一些简单的表达式应用于图像上。当然我们还可以结合使用point()和paste()方法来选择性地修改图像。

point()也可以处理单独的通道：

# 分离通道
source = im.split()

R, G, B = 0, 1, 2

# 选择红色小于100的区域
mask = source[R].point(lambda i: i < 100 and 255)

# 处理绿色通道
out = source[G].point(lambda i: i * 0.7)

# 将处理过的通道粘贴回去
source[G].paste(out, None, mask)

# 建立一个新的多通道图像
im = Image.merge(im.mode, source)

增强图像

对于更高级的图像增强，我们可以使用ImageEnhance模块中提供的类。我们可以用这种方式调整对比度，亮度，色彩平衡和清晰度。

from PIL import ImageEnhance

enh = ImageEnhance.Contrast(im)
enh.enhance(1.3).show("30% more contrast")

多帧图像序列

PIL包含对图像序列（也称为动画格式）的一些基本支持。支持的序列格式包括FLI/FLC，GIF和一些实验格式。TIFF文件也可以包含多个帧。

当我们打开一个序列文件时，PIL自动加载序列中的第一帧。我们可以使用seek和tell方法在不同的帧之间移动：

from PIL import Image

im = Image.open("animation.gif")
im.seek(1)   # skip to the second frame

try:
    while 1:
        im.seek(im.tell()+1)
        im.show()   # do something to im
except EOFError:
    pass   # end of sequence

如果读取序列结束就会抛出EOFError。

bwzou

bwzou

Pillow

相关的概念

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几何变换

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颜色增强

过滤器

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增强图像

多帧图像序列

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