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这篇文章主要介绍了Python编程中使用Pillow来处理图像的基础教程,Pillow和PIL都是Python下十分强大的图片处理利器,朋友可以参考下

安装

刚接触Pillow的朋友先来看一下Pillow的安装方法，在这里我们以Mac OS环境为例：
（1）、使用 pip 安装 Python 库。pip 是 Python 的包管理工具，安装后就可以直接在命令行一站式地安装/管理各种库了（pip 文档）$

wget https://pypi.python.org/packages/source/p/pip/pip-0.7.2.tar.gz   $ tar xzf pip-0.7.2.tar.gz   $ cd pip-0.7.2   $ python setup.py install 

（2）、使用 pip 下载获取Pillow：

$ pip install pillow 

（3）、安装过程中命令行出现错误提示：”error: command ‘clang’ failed with exit status 1”。上网查阅，发现需要通过 Xcode 更新 Command Line Tool。于是打开 Xcode->Preferences->Downloads-Components选项卡。咦？竟然没了 Command Line Tools。再查，发现 Xcode 5 以上现在需要用命令行安装：

$ xcode-select —install 

系统会弹出安装命令行工具的提示，点击安装即可。

此时再 pip install pillow，就安装成功了。

pip freeze 命令查看已经安装的 Python 包，Pillow 已经乖乖躺那儿了。

好了，下面开始进入教程~

Image类

Pillow中最重要的类就是Image，该类存在于同名的模块中。可以通过以下几种方式实例化：从文件中读取图片，处理其他图片得到，或者直接创建一个图片。

使用Image模块中的open函数打开一张图片：

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

如果打开成功，返回一个Image对象，可以通过对象属性检查文件内容

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

PPM (512, 512) RGB 

format属性定义了图像的格式，如果图像不是从文件打开的，那么该属性值为None；size属性是一个tuple，表示图像的宽和高（单位为像素）；mode属性为表示图像的模式，常用的模式为：L为灰度图，RGB为真彩色，CMYK为pre-press图像。

如果文件不能打开，则抛出IOError异常。

当有一个Image对象时，可以用Image类的各个方法进行处理和操作图像，例如显示图片：

>>> im.show() 

ps：标准版本的show()方法不是很有效率，因为它先将图像保存为一个临时文件，然后使用xv进行显示。如果没有安装xv，该函数甚至不能工作。但是该方法非常便于debug和test。（windows中应该调用默认图片查看器打开）

读写图片

Pillow库支持相当多的图片格式。直接使用Image模块中的open()函数读取图片，而不必先处理图片的格式，Pillow库自动根据文件决定格式。

Image模块中的save()函数可以保存图片，除非你指定文件格式，那么文件名中的扩展名用来指定文件格式。

图片转成jpg格式

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) 

save函数的第二个参数可以用来指定图片格式，如果文件名中没有给出一个标准的图像格式，那么第二个参数是必须的。

创建缩略图

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) 

必须指出的是除非必须，Pillow不会解码或raster数据。当你打开一个文件，Pillow通过文件头确定文件格式，大小，mode等数据，余下数据直到需要时才处理。

这意味着打开文件非常快，与文件大小和压缩格式无关。下面的程序用来快速确定图片属性：

确定图片属性

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 

裁剪、粘贴、与合并图片

Image类包含还多操作图片区域的方法。如crop()方法可以从图片中提取一个子矩形

从图片中复制子图像

box = im.copy() #直接复制图像 box = (100, 100, 400, 400) region = im.crop(box) 

区域由4-tuple决定，该tuple中信息为(left, upper, right, lower)。 Pillow左边系统的原点（0，0）为图片的左上角。坐标中的数字单位为像素点，所以上例中截取的图片大小为300*300像素^2。

处理子图，粘贴回原图

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

将子图paste回原图时，子图的region必须和给定box的region吻合。该region不能超过原图。而原图和region的mode不需要匹配，Pillow会自动处理。

另一个例子

Rolling an image   def roll(image, delta):  "Roll an image sideways"    image = image.copy() #复制图像  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(part2, (0, 0, xsize-delta, ysize))  image.paste(part1, (xsize-delta, 0, xsize, ysize))   return image 

分离和合并通道

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

对于单通道图片，split()返回图像本身。为了处理单通道图片，必须先将图片转成RGB。

几何变换

Image类有resize()、rotate()和transpose()、transform()方法进行几何变换。

简单几何变换

out = im.resize((128, 128)) out = im.rotate(45) # 顺时针角度表示 

置换图像

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()和象的rotate()没有性能差别。

更通用的图像变换方法可以使用transform()

模式转换

convert()方法

模式转换

im = Image.open('lena.ppm').convert('L') 

图像增强

Filter
ImageFilter模块包含很多预定义的增强filters，通过filter()方法使用

应用fil

from PIL import ImageFilter out = im.filter(ImageFilter.DETAIL)   ## ```像素点处理  point()方法通过一个函数或者查询表对图像中的像素点进行处理（例如对比度操作）。  像素点变换像素点处理  

multiply each pixel by 1.2

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

上述方法可以利用简单的表达式进行图像处理，通过组合point()和paste()还能选择性地处理图片的某一区域。  ## 处理单独通道  

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)

注意到创建mask的语句：  

mask = source[R].point(lambda i: i < 100 and 255)

该句可以用下句表示  

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

如果expression为假则返回expression的值为0（因为and语句已经可以得出结果了），否则返回255。（mask参数用法：当为0时，保留当前值，255为使用paste进来的值，中间则用于transparency效果）  ## 高级图片增强  对其他高级图片增强，应该使用ImageEnhance模块 。一旦有一个Image对象，应用ImageEnhance对象就能快速地进行设置。 可以使用以下方法调整对比度、亮度、色平衡和锐利度。  图像增强  

from PIL import ImageEnhance

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

 ## 动态图  Pillow支持一些动态图片的格式如FLI/FLC，GIF和其他一些处于实验阶段的格式。TIFF文件同样可以包含数帧图像。  当读取动态图时，PIL自动读取动态图的第一帧，可以使用seek和tell方法读取不同帧。  

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

当读取到最后一帧时，Pillow抛出EOFError异常。  当前版本只允许seek到下一帧。为了倒回之前，必须重新打开文件。  或者可以使用下述迭代器类  动态图迭代器类  

class ImageSequence:
def init(self, im):
self.im = im
def getitem(self, ix):
try:
if ix:
self.im.seek(ix)
return self.im
except EOFError:
raise IndexError # end of sequence

for frame in ImageSequence(im):

…do something to frame…

Postscript Printing

Pillow允许通过Postscript Printer在图片上添加images、text、graphics。  

Drawing Postscript

from PIL import Image
from PIL import PSDraw

im = Image.open(“lena.ppm”)
title = “lena”
box = (172, 272, 772, 1072) # 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 centered title

ps.setfont(“HelveticaNarrow-Bold”, 36)
w, h, b = ps.textsize(title)
ps.text((472-w/2, 172-h), title)

ps.end_document()

更多读取图片方法 之前说到Image模块的open()函数已经足够日常使用。该函数的参数也可以是一个文件对象。  从string中读取更多读取 i  

mport StringIO

im = Image.open(StringIO.StringIO(buffer))

从tar文件中读取  

from PIL import TarIO

fp = TarIO.TarIO(“Imaging.tar”, “Imaging/test/lena.ppm”)
im = Image.open(fp)

 ## 草稿模式  draft()方法允许在不读取文件内容的情况下尽可能（可能不会完全等于给定的参数）地将图片转成给定模式和大小，这在生成缩略图的时候非常有效（速度要求比质量高的场合）。  draft模式  

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)

非常感谢你的阅读 大学的时候选择了自学python，工作了发现吃了计算机基础不好的亏，学历不行这是没办法的事，只能后天弥补，于是在编码之外开启了自己的逆袭之路，不断的学习python核心知识，深入的研习计算机基础知识，整理好了，我放在我们的Python学习扣qun：774711191，如果你也不甘平庸，那就与我一起在编码之外，不断成长吧！  其实这里不仅有技术，更有那些技术之外的东西，比如，如何做一个精致的程序员，而不是“屌丝”，程序员本身就是高贵的一种存在啊，难道不是吗？[[点击加入]](https://jq.qq.com/?_wv=1027&k=5ipV5It) 想做你自己想成为高尚人，加油！