教程

使用Image类

Python图像库中最重要的类是 Image 类,在具有相同名称的模块中定义。您可以通过多种方式创建这个类的实例:从文件中加载图像、处理其他图像或从头创建图像。

要从文件加载图像,请使用 open() 功能在 Image 模块:

>>> from PIL import Image
>>> im = Image.open("hopper.ppm")

如果成功,此函数将返回 Image 对象。现在可以使用实例属性检查文件内容:

>>> from __future__ import print_function
>>> print(im.format, im.size, im.mode)
PPM (512, 512) RGB

这个 format 属性标识图像的源。如果图像不是从文件中读取的,则将其设置为“无”。大小属性是包含宽度和高度(以像素为单位)的2元组。这个 mode 属性定义图像中带区的编号和名称,以及像素类型和深度。常用模式有灰度图像的“L”(亮度)、真彩色图像的“RGB”和预压图像的“CMYK”。

如果无法打开文件,则 IOError 引发异常。

一旦你有了 Image 类,可以使用该类定义的方法来处理和操作图像。例如,让我们显示刚刚加载的图像:

>>> im.show()

注解

的标准版本 show() 不是很有效,因为它将图像保存到临时文件并调用实用程序来显示图像。如果您没有安装适当的实用程序,它甚至不会工作。但是,当它确实工作时,它对于调试和测试非常方便。

以下各节概述了此库中提供的不同功能。

读写图像

python图像库支持各种各样的图像文件格式。要从磁盘读取文件,请使用 open() 功能在 Image 模块。打开文件不需要知道文件格式。库根据文件的内容自动确定格式。

要保存文件,请使用 save() 方法 Image 班级。保存文件时,名称变得很重要。除非指定格式,否则库将使用文件扩展名来发现要使用的文件存储格式。

将文件转换为jpeg

from __future__ import print_function
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)

第二个参数可以提供给 save() 方法,该方法显式指定文件格式。如果使用非标准扩展名,则必须始终按以下方式指定格式:

创建jpeg缩略图

from __future__ import print_function
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)

需要注意的是,除非确实需要,否则库不会解码或加载栅格数据。打开文件时,将读取文件头以确定文件格式,并提取解码文件所需的模式、大小和其他属性等内容,但稍后才会处理其余文件。

这意味着打开图像文件是一个快速的操作,与文件大小和压缩类型无关。下面是一个快速识别一组图像文件的简单脚本:

识别图像文件

from __future__ import print_function
import sys
from PIL import Image

for infile in sys.argv[1:]:
    try:
        with Image.open(infile) as im:
            print(infile, im.format, "%dx%d" % im.size, im.mode)
    except IOError:
        pass

剪切、粘贴和合并图像

这个 Image 类包含允许您操作图像中区域的方法。要从图像中提取子矩形,请使用 crop() 方法。

从图像复制子面角

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

区域由四元组定义,其中坐标为(左、上、右、下)。python图像库使用左上角带有(0,0)的坐标系。还要注意,坐标是指像素之间的位置,因此上面示例中的区域正好是300x300像素。

该区域现在可以以某种方式进行处理并粘贴回去。

处理子面角,然后粘贴回去

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

粘贴区域时,区域的大小必须与给定区域完全匹配。此外,区域不能扩展到图像之外。但是,原始图像和区域的模式不需要匹配。如果没有,则在粘贴之前区域将自动转换(请参见 颜色空间变换 详情见下文)。

下面是一个附加示例:

滚动图像

def roll(image, delta):
    """Roll an image sideways."""
    xsize, ysize = image.size

    delta = delta % xsize
    if delta == 0: return image

    part1 = image.crop((0, 0, delta, ysize))
    part2 = image.crop((delta, 0, xsize, ysize))
    image.paste(part1, (xsize-delta, 0, xsize, ysize))
    image.paste(part2, (0, 0, xsize-delta, ysize))

    return image

对于更高级的技巧,粘贴方法还可以将透明蒙版作为可选参数。在此遮罩中,值255表示粘贴的图像在该位置是不透明的(即,粘贴的图像应按原样使用)。值0表示粘贴的图像完全透明。中间的值表示不同的透明度级别。例如,粘贴rgba图像并将其用作遮罩将粘贴图像的不透明部分,但不会粘贴其透明背景。

python图像库还允许您使用多波段图像的各个波段,例如RGB图像。split方法创建一组新图像,每个新图像包含原始多波段图像的一个波段。merge函数接受一个模式和一组图像,并将它们组合成一个新图像。以下示例交换RGB图像的三个波段:

拆分和合并带

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

注意对于单波段图像, split() 返回图像本身。要使用单独的色带,您可能需要先将图像转换为“RGB”。

几何变换

这个 PIL.Image.Image 类包含的方法 resize()rotate() 图像。前者用一个元组给出新的大小,后者用逆时针的度数表示角度。

简单几何变换

out = im.resize((128, 128))
out = im.rotate(45) # degrees counter-clockwise

要将图像旋转90度,可以使用 rotate() 方法或 transpose() 方法。后者还可用于围绕其水平或垂直轴翻转图像。

转置图像

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(ROTATE) 也可以使用 rotate() 操作,前提是 expand 标志为真,以提供对图像大小的相同更改。

一种更通用的图像转换形式可以通过 transform() 方法。

颜色空间变换

python图像库允许您使用 convert() 方法。

模式间转换

from PIL import Image
im = Image.open("hopper.ppm").convert("L")

库支持每个支持的模式与“l”和“rgb”模式之间的转换。要在其他模式之间转换,您可能需要使用中间图像(通常是“RGB”图像)。

图像增强

python图像库提供了许多方法和模块,可以用来增强图像。

过滤器

这个 ImageFilter 模块包含许多预定义的增强过滤器,可用于 filter() 方法。

应用筛选器

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

点操作

这个 point() 方法可用于转换图像的像素值(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这个方法。每个像素都根据该功能进行处理:

应用点变换

# multiply each pixel by 1.2
out = im.point(lambda i: i * 1.2)

使用上述技术,您可以快速地将任何简单表达式应用于图像。您也可以将 point()paste() 有选择地修改图像的方法:

处理单个波段

# split the image into individual bands
source = im.split()

R, G, B = 0, 1, 2

# select regions where red is less than 100
mask = source[R].point(lambda i: i < 100 and 255)

# process the green band
out = source[G].point(lambda i: i * 0.7)

# paste the processed band back, but only where red was < 100
source[G].paste(out, None, mask)

# build a new multiband image
im = Image.merge(im.mode, source)

注意用于创建掩码的语法:

imout = im.point(lambda i: expression and 255)

python只计算逻辑表达式中确定结果所必需的部分,并返回作为表达式结果检查的最后一个值。因此,如果上面的表达式为false(0),python不会查看第二个操作数,因此返回0。否则,返回255。

增强

对于更高级的图像增强,可以使用 ImageEnhance 模块。从图像创建后,可以使用增强对象快速尝试不同的设置。

您可以通过这种方式调整对比度、亮度、颜色平衡和清晰度。

增强图像

from PIL import ImageEnhance

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

图像序列

python图像库包含对图像序列(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。

打开序列文件时,PIL会自动加载序列中的第一帧。您可以使用Seek和Tell方法在不同的帧之间移动:

读取序列

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)
        # do something to im
except EOFError:
    pass # end of sequence

如本例所示,您将得到 EOFError 序列结束时出现异常。

以下类允许您使用for语句循环序列:

使用ImageSequence迭代器类

from PIL import ImageSequence
for frame in ImageSequence.Iterator(im):
    # ...do something to frame...

PostScript打印

python图像库包括在PostScript打印机上打印图像、文本和图形的功能。下面是一个简单的例子:

绘图附言

from PIL import Image
from PIL import PSDraw

im = Image.open("hopper.ppm")
title = "hopper"
box = (1*72, 2*72, 7*72, 10*72) # in points

ps = PSDraw.PSDraw() # default is sys.stdout
ps.begin_document(title)

# draw the image (75 dpi)
ps.image(box, im, 75)
ps.rectangle(box)

# draw title
ps.setfont("HelveticaNarrow-Bold", 36)
ps.text((3*72, 4*72), title)

ps.end_document()

关于阅读图像的更多信息

如前所述, open() 功能 Image 模块用于打开图像文件。在大多数情况下,只需将文件名作为参数传递给它:

from PIL import Image
im = Image.open("hopper.ppm")

如果一切顺利,结果是 PIL.Image.Image 对象。否则, IOError 引发异常。

您可以使用类似文件的对象,而不是文件名。对象必须实现 read()seek()tell() 方法,并以二进制模式打开。

从打开的文件读取

from PIL import Image
with open("hopper.ppm", "rb") as fp:
    im = Image.open(fp)

要从字符串数据中读取图像,请使用 StringIO 班级:

从字符串中读取

from PIL import Image
import StringIO
im = Image.open(StringIO.StringIO(buffer))

请注意,库会倒带文件(使用 seek(0) )在读取图像头之前。此外,当读取图像数据时(通过加载方法),也将使用SEEK。如果图像文件嵌入到较大的文件中,例如tar文件,则可以使用 ContainerIOTarIO 访问它的模块。

从tar档案中读取

from PIL import Image, TarIO

fp = TarIO.TarIO("Tests/images/hopper.tar", "hopper.jpg")
im = Image.open(fp)

控制解码器

有些解码器允许您在从文件读取图像时对其进行操作。这通常可用于在创建缩略图(速度通常比质量更重要)和打印到单色激光打印机(只需要图像的灰度版本)时加快解码速度。

这个 draft() 方法处理打开但尚未加载的图像,使其尽可能接近给定的模式和大小。这是通过重新配置图像解码器来完成的。

在草稿模式下阅读

这仅适用于jpeg和mpo文件。

from PIL import Image
from __future__ import print_function
im = Image.open(file)
print("original =", im.mode, im.size)

im.draft("L", (100, 100))
print("draft =", im.mode, im.size)

这打印的内容如下:

original = RGB (512, 512)
draft = L (128, 128)

请注意,生成的图像可能与请求的模式和大小不完全匹配。要确保图像不大于给定的大小,请改用缩略图方法。