代码收藏家 第十一章：深入探究Python PIL库在图像处理中的应用
一、PIL库简介
PIL（Python Imaging Library）是一个功能强大的图像处理库，它提供了丰富的图像处理功能，包括图像的打开、处理和保存等操作。PIL支持多种图像文件格式，如JPEG、PNG、BMP等，并且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。虽然原始的PIL库已经不再维护，但现在我们使用的是其分支Pillow，它在Python3中仍然可以正常使用。资源绑定附上完整资源供读者参考学习。
二、安装PIL库
安装Pillow非常简单，可以通过pip命令进行安装：
pip install pillow安装完成后，可以通过以下代码导入Pillow库：
from PIL import Image三、PIL库常用模块及用法详解
1. Image模块
Image模块是Pillow库中最为重要的模块，它提供了用于创建、处理和编辑图像的类和方法。
常用方法
| 方法名 | 作用 | 示例 |
|---|---|---|
open() |
打开图像文件，返回一个Image对象 | image = Image.open('example.jpg') |
show() |
显示图像 | image.show() |
save() |
保存图像到磁盘 | image.save('edited_example.jpg') |
resize() |
调整图像大小 | resized_image = image.resize((800, 600)) |
rotate() |
旋转图像 | rotated_image = image.rotate(90) |
crop() |
裁剪图像 | cropped_image = image.crop((100, 100, 400, 400)) |
point() |
对图像的每个像素应用一个函数，以改变其亮度等属性 | brighter_img = img.point(lambda p: p * 1.5) |
split() |
将图像分割成多个区域 | tiles = img.split((rows, cols)) |
paste() |
将一个图像粘贴到另一个图像上 | background.paste(foreground, (0, 0)) |
示例代码
from PIL import Image
# 打开图像
image = Image.open('example.jpg')
# 显示图像
image.show()
# 调整图像大小
resized_image = image.resize((800, 600))
resized_image.show()
# 旋转图像
rotated_image = image.rotate(90)
rotated_image.show()
# 裁剪图像
cropped_image = image.crop((100, 100, 400, 400))
cropped_image.show()
# 调整图像亮度
brighter_img = image.point(lambda p: p * 1.5)
brighter_img.show()
# 保存图像
resized_image.save('resized_example.jpg')
效果展示:
2. ImageFilter模块
ImageFilter模块提供了用于图像滤镜效果的类和方法，可以为图像添加各种滤镜效果。
常用滤镜
| 滤镜名 | 作用 | 示例 |
|---|---|---|
BLUR |
模糊效果 | blurred_img = img.filter(ImageFilter.BLUR) |
SHARPEN |
锐化效果 | sharpened_img = img.filter(ImageFilter.SHARPEN) |
EMBOSS |
浮雕效果 | embossed_img = img.filter(ImageFilter.EMBOSS) |
FIND_EDGES |
边缘检测 | edge_detected_img = img.filter(ImageFilter.FIND_EDGES) |
示例代码
from PIL import Image, ImageFilter
# 打开图像
img = Image.open('演示图片3.jpg')
# 应用模糊滤镜
blurred_img = img.filter(ImageFilter.BLUR)
blurred_img.show()
# 应用锐化滤镜
sharpened_img = img.filter(ImageFilter.SHARPEN)
sharpened_img.show()
# 应用浮雕滤镜
embossed_img = img.filter(ImageFilter.EMBOSS)
embossed_img.show()
# 应用边缘检测滤镜
edge_detected_img = img.filter(ImageFilter.FIND_EDGES)
edge_detected_img.show()效果展示:
3. ImageEnhance模块
ImageEnhance模块提供了用于图像效果增强的类和方法，可以修改图像的对比度、亮度、色彩平衡度和锐度等属性。
常用增强效果
| 增强效果 | 作用 | 示例 |
|---|---|---|
Contrast |
修改图像对比度 | enh = ImageEnhance.Contrast(im); enh.enhance(1.3).show("30% more contrast") |
Brightness |
修改图像亮度 | enh = ImageEnhance.Brightness(im); enh.enhance(1.5).show("50% more brightness") |
Color |
修改图像色彩平衡度 | enh = ImageEnhance.Color(im); enh.enhance(0.7).show("30% less color") |
Sharpness |
修改图像锐度 | enh = ImageEnhance.Sharpness(im); enh.enhance(2.0).show("Double sharpness") |
示例代码
from PIL import Image, ImageEnhance
# 打开图像
im = Image.open('演示图片4.jpg')
# 修改对比度
enh = ImageEnhance.Contrast(im)
enhanced_img = enh.enhance(1.3)
enhanced_img.show("30% more contrast")
# 修改亮度
enh = ImageEnhance.Brightness(im)
enhanced_img = enh.enhance(1.5)
enhanced_img.show("50% more brightness")
# 修改色彩平衡度
enh = ImageEnhance.Color(im)
enhanced_img = enh.enhance(0.7)
enhanced_img.show("30% less color")
# 修改锐度
enh = ImageEnhance.Sharpness(im)
enhanced_img = enh.enhance(2.0)
enhanced_img.show("Double sharpness")
效果展示:
4. ImageDraw模块
ImageDraw模块提供了用于在图像上绘制图形和文本的类和方法。
常用绘制方法
| 方法名 | 作用 | 示例 |
|---|---|---|
rectangle() |
绘制矩形 | draw.rectangle([(50, 50), (150, 150)], outline="red", width=5) |
text() |
绘制文本 | draw.text((50, 200), "Hello, PIL!", fill="blue", font=font) |
line() |
绘制线条 | draw.line([(100, 200), (300, 400)], fill="green", width=3) |
ellipse() |
绘制椭圆 | draw.ellipse([(200, 100), (300, 200)], outline="purple", width=2) |
示例代码
from PIL import Image, ImageDraw, ImageFont
# 打开图像
image = Image.open('example.jpg')
# 创建绘制对象
draw = ImageDraw.Draw(image)
# 绘制矩形
draw.rectangle([(50, 50), (150, 150)], outline="red", width=5)
# 加载字体
font = ImageFont.truetype("arial.ttf", 40)
# 绘制文本
draw.text((50, 200), "Hello, PIL!", fill="blue", font=font)
# 绘制线条
draw.line([(100, 200), (300, 400)], fill="green", width=3)
# 绘制椭圆
draw.ellipse([(200, 100), (300, 200)], outline="purple", width=2)
# 显示绘制后的图像
image.show()
效果展示:
5. ImageFont模块
ImageFont模块提供了用于加载和使用字体的类和方法，可以在图像上绘制文本时指定字体样式和大小。
常用方法
| 方法名 | 作用 | 示例 |
|---|---|---|
truetype() |
加载TrueType字体文件 | font = ImageFont.truetype("arial.ttf", 40) |
6. ImageStat模块
ImageStat模块提供了用于图像统计分析的类和方法，可以计算图像的直方图、均值、方差等统计信息。
常用方法
| 方法名 | 作用 | 示例 |
|---|---|---|
Stat() |
计算图像的统计信息 | stats = ImageStat.Stat(img) |
extrema |
获取图像的最小值和最大值 | print("亮度范围:", stats.extrema) |
count |
获取图像的像素总数 | print("像素总数:", stats.count) |
sum |
获取图像像素值的总和 | print("像素总和:", stats.sum) |
mean |
获取图像像素值的均值 | print("像素均值:", stats.mean) |
median |
获取图像像素值的中位数 | print("像素中位数:", stats.median) |
rms |
获取图像像素值的均方根 | print("像素均方根:", stats.rms) |
var |
获取图像像素值的方差 | print("像素方差:", stats.var) |
stddev |
获取图像像素值的标准差 | print("像素标准差:", stats.stddev) |
示例代码
from PIL import Image, ImageStat
# 打开图像
img = Image.open('演示图片5.jpg')
# 计算图像的统计信息
stats = ImageStat.Stat(img)
# 获取图像的最小值和最大值
print("亮度范围:", stats.extrema)
# 获取图像的像素总数
print("像素总数:", stats.count)
# 获取图像像素值的总和
print("像素总和:", stats.sum)
# 获取图像像素值的均值
print("像素均值:", stats.mean)
# 获取图像像素值的中位数
print("像素中位数:", stats.median)
# 获取图像像素值的均方根
print("像素均方根:", stats.rms)
# 获取图像像素值的方差
print("像素方差:", stats.var)
# 获取图像像素值的标准差
print("像素标准差:", stats.stddev)效果展示:
7. 图像的几何变换
常用方法
| 方法名 | 作用 | 示例 |
|---|---|---|
transpose() |
实现图像的垂直、水平翻转 | flipped_img = img.transpose(Image.FLIP_LEFT_RIGHT) |
rotate() |
旋转图像任意角度 | rotated_img = img.rotate(45) |
transform() |
对图像进行变换操作 | transformed_img = img.transform((200, 200), Image.AFFINE, (1, 0, 0, 0, 1, 0)) |
示例代码
from PIL import Image
# 打开图像
img = Image.open('演示图片6.jpg')
# 水平翻转图像
flipped_img = img.transpose(Image.FLIP_LEFT_RIGHT)
flipped_img.show()
# 旋转图像45度
rotated_img = img.rotate(45)
rotated_img.show()
# 对图像进行仿射变换
transformed_img = img.transform((200, 200), Image.AFFINE, (1, 0, 0, 0, 1, 0))
transformed_img.show()
效果展示:
8. 图像的分离与合并
常用方法
| 方法名 | 作用 | 示例 |
|---|---|---|
split() |
将图像分离成其各个颜色通道 | r, g, b = img.split() |
merge() |
合并多个颜色通道成一个图像 | merged_img = Image.merge("RGB", (r, g, b)) |
blend() |
将两幅图片按照透明度混合 | blended_img = Image.blend(img1, img2, alpha=0.5) |
示例代码
from PIL import Image
# 打开图像
img = Image.open('example.jpg')
# 分离图像的颜色通道
r, g, b = img.split()
# 合并颜色通道
merged_img = Image.merge("RGB", (r, g, b))
merged_img.show()
# 打开另一张图像并调整大小
img2 = Image.open('example2.jpg').resize(img.size)
# 混合两张图像
blended_img = Image.blend(img, img2, alpha=0.5)
blended_img.show()
效果展示:
四、总结
通过以上内容，我们详细介绍了Python中PIL库（Pillow）的使用方法，包括Image模块、ImageFilter模块、ImageEnhance模块、ImageDraw模块、ImageFont模块和ImageStat模块等的常用功能和用法。希望本篇教程能帮助你掌握PIL库的基本使用方法，并能将其应用到实际的图像处理项目中。资源绑定附上完整资源供读者参考学习。
作者：啊阿狸不会拉杆
