Python 图像处理之PIL库详解用法

 更新时间:2021年11月02日 15:08:09   作者:Paranoid☆  
对于图像识别,大量的工作在于图像的处理,处理效果好,那么才能很好地识别,因此,良好的图像处理是识别的基础。在Python中,有一个优秀的图像处理框架,就是PIL库,本文会介绍PIL库中的各种方法,并列举相关例子

前言

提示:以下是本篇文章正文内容

🍒PIL库概述

PIL库支持图像存储、 显示和处理, 它能够处理几乎所有图片格式, 可以完成
对图像的缩放、 剪裁、 叠加以及向图像添加线条、 图像和文字等操作

PIL库可以完成图像归档和图像处理两方面功能需求:
(1)图像归档:对图像进行批处理、 生成图像预览、 图像格式转换等

(2)图像处理:图像基本处理、 像素处理、 颜色处理等

🍓Image类解析

💚图像的创建

在PIL中, 任何一个图像文件都可以用Image对象表示Image类的图像读取和创建方法

方法 描述
Image.open(filename) 根据参数加载图像文件
Image.new(mode, size, color) 根据给定参数创建一个新的图像
Image.open(StringIO.StringIO(buffer)) 从字符串中获取图像
Image.frombytes(mode, size, data) 根据像素点data创建图像
Image.verify() 对图像文件完整性进行检查, 返回异常
from PIL import Image
im = Image.open(r"E:\Pycharm\Project\pictures\2049675.jpg")
im.show() // 显示

基本上如下图

在这里插入图片描述

💙图像的属性

属性 描述
Image.format 标识图像格式或来源, 如果图像不是从文件读取, 值是None
Image.mode 图像的色彩模式, "L"灰度图像、 "RGB"真彩色图像、 "CMYK"出版图像
Image.format 标识图像格式或来源, 如果图像不是从文件读取, 值是None
Image.size 图像宽度和高度, 单位是像素(px) , 返回值是二元元组(tuple)
Image.palette 调色板属性, 返回一个ImagePalette类型
from PIL import Image
im = Image.open(r"E:\Pycharm\Project\pictures\2049675.jpg")
im.show()
print(im.format,im.size)

# 结果
# JPEG (1920, 1080)

💜图像的转换

方法 描述
Image.save(filename, format) 将图像保存为filename文件名, format是图片格式
Image.convert(mode) 使用不同的参数, 转换图像为新的模式
Image.thumbnail(size) 创建图像的缩略图, size是缩略图尺寸的二元元组

jpg 转换成png

from PIL import Image
im = Image.open(r"E:\Pycharm\Project\pictures\2049675.jpg")
print(im)
im.save(r"E:\Pycharm\Project\pictures\2049675changed.png")
im = Image.open(r"E:\Pycharm\Project\pictures\2049675changed.png")
print(im)
im.show()

# 结果
<PIL.JpegImagePlugin.JpegImageFile image mode=RGB size=1920x1080 at 0x1A8DE865F40>
<PIL.PngImagePlugin.PngImageFile image mode=RGB size=1920x1080 at 0x1A8DE8D2E80>

GIF文件图像提取。
对一个GIF格式动态文件, 提取其中各帧图像, 并保存为文件

from PIL import Image
im = Image.open(r"E:\Pycharm\Project\pictures\21.gif") # 读入一个GIF文件
try:
    im.save('picframe{:02d}.png'.format(im.tell()))
    while True:
        im.seek(im.tell()+1)  # 帧的位置
        im.save('picframe{:02d}.png'.format(im.tell()))
except:
    print("处理结束")

结果

在这里插入图片描述

tell()方法:返回当前帧所处位置,从0开始计算

缩略图

from PIL import Image
im = Image.open(r"E:\Pycharm\Project\pictures\2050074.jpg")
print(im)
im.thumbnail((128, 99))
im.save("mm","JPEG")
print(im)
im.show()

# 结果
<PIL.JpegImagePlugin.JpegImageFile image mode=RGB size=2757x2135 at 0x238DFCD5DC0>
<PIL.JpegImagePlugin.JpegImageFile image mode=RGB size=128x99 at 0x238DFCD5DC0>

在这里插入图片描述

💗图像处理

1.Image类可以缩放和旋转图像, 其中, rotate()方法以逆时针旋转的角度值作
为参数来旋转图像。

方法 描述
Image.resize(size) 按size大小调整图像, 生成副本
Image.rotate(angle) 按angle角度旋转图像, 生成副本

2.Image类能够对每个像素点或者一幅RGB图像的每个通道单独进行操作,split()
方法能够将RGB图像各颜色通道提取出来, merge()方法能够将各独立通道再合成一幅新的图像。

方法 描述
Image.point(func) 根据函数func功能对每个元素进行运算, 返回图像副本
Image.split() 提取RGB图像的每个颜色通道, 返回图像副本
Image.merge(mode, bands) 合并通道 , 采用mode色彩, bands是新色的色彩通道
Image.blend(im1,im2,alpha) 将两幅图片im1和im2按照如下公式插值后生成新的图像:im1 * (1.0-alpha) + im2 * alpha

图像的颜色交换
交换图像中的颜色, 可以通过分离RGB图片的三个颜色通道实现颜色交换

from PIL import Image
im = Image.open(r"E:\Pycharm\Project\pictures\2050536.jpg") #打开文件
r, g, b = im.split() #获得RGB通道数据
newg = g.point(lambda i: i * 0.9) # 将G通道颜色值变为原来的0.9倍
newb = b.point(lambda i: i < 100) # 选择B通道值低于100的像素点
om = Image.merge(im.mode, (r, newg, newb)) # 将3个通道合形成新图像
om.save(r"E:\Pycharm\Project\pictures\aa.jpg") #输出图片
om.show()

原图:

在这里插入图片描述

交换后

在这里插入图片描述

3.图像的过滤和增强
PIL库的ImageFilter类和ImageEnhance类提供了过滤图像和增强图像的方法, 共10种

方法表示 描述
ImageFilter.BLUR 图像的模糊效果
ImageFilter.CONTOUR 图像的轮廓效果
ImageFilter.DETAIL 图像的细节效果
ImageFilter.EDGE_ENHANCE 图像的边界加强效果
ImageFilter.EDGE_ENHANCE_MORE 图像的阈值边界加强效果
ImageFilter.EMBOSS 图像的浮雕效果
ImageFilter.FIND_EDGES 图像的边界效果
ImageFilter.SMOOTH 图像的平滑效果
ImageFilter.SMOOTH_MORE 图像的阈值平滑效果
ImageFilter.SHARPEN 图像的锐化效果

轮廓效果

from PIL import Image
from PIL import ImageFilter
im = Image.open(r"E:\Pycharm\Project\pictures\2050558.jpg")
om = im.filter(ImageFilter.CONTOUR)
om.save('abc.jpg')
om.show()

原图:

在这里插入图片描述

修改后:

在这里插入图片描述

4.ImageEnhance类提供了更高级的图像增强需求, 它提供调整色彩度、 亮度、 对比度、 锐化等功能

方法 描述
ImageEnhance.enhance(factor) 对选择属性的数值增强factor倍
ImageEnhance.Color(im) 调整图像的颜色平衡
ImageEnhance.Contrast(im) 调整图像的对比度
ImageEnhance.Brightness(im) 调整图像的亮度
ImageEnhance.Sharpness(im) 调整图像的锐度

总结

提示:这里对文章进行总结:

到此这篇关于Python 图像处理之PIL库详解用法的文章就介绍到这了,更多相关Python 图像处理内容请搜索脚本之家以前的文章或继续浏览下面的相关文章希望大家以后多多支持脚本之家!

相关文章

  • python性能测量工具cProfile使用解析

    python性能测量工具cProfile使用解析

    这篇文章主要介绍了python性能测量工具cProfile使用解析,文中通过示例代码介绍的非常详细,对大家的学习或者工作具有一定的参考学习价值,需要的朋友可以参考下
    2019-09-09
  • Python decorator拦截器代码实例解析

    Python decorator拦截器代码实例解析

    这篇文章主要介绍了Python decorator拦截器代码实例解析,文中通过示例代码介绍的非常详细,对大家的学习或者工作具有一定的参考学习价值,需要的朋友可以参考下
    2020-04-04
  • 让Python程序定时执行的8种方法整理

    让Python程序定时执行的8种方法整理

    在日常工作中,我们常常会用到需要周期性执行的任务,一种方式是采用 Linux 系统自带的 crond 结合命令行实现,另外一种方式是直接使用Python。本文整理了一下 Python 定时任务的实现方式,希望对大家有所帮助
    2023-01-01
  • 详解tensorflow训练自己的数据集实现CNN图像分类

    详解tensorflow训练自己的数据集实现CNN图像分类

    本篇文章了tensorflow训练自己的数据集实现CNN图像分类,小编觉得挺不错的,现在分享给大家,也给大家做个参考。一起跟随小编过来看看吧
    2018-02-02
  • Python Tkinter创建GUI应用程序的示例

    Python Tkinter创建GUI应用程序的示例

    Tkinter提供了丰富的功能和灵活的接口,让开发者能够轻松地构建出各种各样的图形用户界面,本文介绍了使用Python的Tkinter库创建图形用户界面GUI应用程序,感兴趣的可以了解一下
    2024-12-12
  • python 递归深度优先搜索与广度优先搜索算法模拟实现

    python 递归深度优先搜索与广度优先搜索算法模拟实现

    这篇文章主要介绍了python 递归深度优先搜索与广度优先搜索算法模拟实现 ,非常不错,具有一定的参考借鉴价值,需要的朋友可以参考下
    2018-10-10
  • Python学习之字典的常用方法总结

    Python学习之字典的常用方法总结

    这篇文章主要为大家介绍了Python中字典的几个常用方法总结,文中的示例代码讲解详细,对我们学习Python字典有一定帮助,需要的可以参考一下
    2022-03-03
  • 基于Python实现一个简易的数据管理系统

    基于Python实现一个简易的数据管理系统

    为了方便的实现记录数据、修改数据没有精力去做一个完整的系统去管理数据。因此,在python的控制台直接实现一个简易的数据管理系统,包括数据的增删改查等等。感兴趣的可以跟随小编一起学习一下
    2021-12-12
  • 使用anaconda安装pytorch的实现步骤

    使用anaconda安装pytorch的实现步骤

    这篇文章主要介绍了使用anaconda安装pytorch的实现步骤,文中通过示例代码介绍的非常详细,对大家的学习或者工作具有一定的参考学习价值,需要的朋友们下面随着小编来一起学习学习吧
    2020-09-09
  • Python导入父文件夹中模块并读取当前文件夹内的资源

    Python导入父文件夹中模块并读取当前文件夹内的资源

    这篇文章主要给大家介绍了关于Python导入父文件夹中模块并读取当前文件夹内资源的相关资料,文中通过示例代码介绍的非常详细,对大家的学习或者工作具有一定的参考学习价值,需要的朋友们下面随着小编来一起学习学习吧
    2020-11-11

最新评论