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Python 图像处理库 Pillow 入门

达内Python人工智能 2017-10-30

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Pillow是Python里的图像处理库(PIL:Python Image Library),提供了了广泛的文件格式支持,强大的图像处理能力,主要包括图像储存、图像显示、格式转换以及基本的图像处理操作等。


 1)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。


要从文件加载图像,可以使用open( )函数,在Image模块中:


>>> from PIL import Image

>>> im = Image.open("E:/photoshop/1.jpg")


加载成功后,将返回一个Image对象,可以通过使用示例属性查看文件内容:


>>> print(im.format, im.size, im.mode)

('JPEG', (600, 351), 'RGB')

>>>


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bands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。


只要你有了 Image 类的实例,你就可以通过类的方法处理图像。比如,下列方法可以显示图像:


im.show()


2)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。


加载文件,并转化为png格式:


"Python Image Library Test"

from PIL import Image

import os

import sys

 

for infile in sys.argv[1:]:

    f,e = os.path.splitext(infile)

    outfile = f +".png"

    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。


3)创建缩略图


缩略图是网络开发或图像软件预览常用的一种基本技术,使用Python的Pillow图像库可以很方便的建立缩略图,如下:


# create thumbnail

size = (128,128)

for infile in glob.glob("E:/photoshop/*.jpg"):

    f, ext = os.path.splitext(infile)

    img = Image.open(infile)

    img.thumbnail(size,Image.ANTIALIAS)

    img.save(f+".thumbnail","JPEG")


上段代码对photoshop下的jpg图像文件全部创建缩略图,并保存,glob模块是一种智能化的文件名匹配技术,在批图像处理中经常会用到。


 注意:Pillow库不会直接解码或者加载图像栅格数据。当你打开一个文件,只会读取文件头信息用来确定格式,颜色模式,大小等等,文件的剩余部分不会主动处理。这意味着打开一个图像文件的操作十分快速,跟图片大小和压缩方式无关。


4)图像的剪切、粘贴与合并操作


Image 类包含的方法允许你操作图像部分选区,PIL.Image.Image.crop 方法获取图像的一个子矩形选区,如:


# crop, paste and merge

im = Image.open("E:/photoshop/lena.jpg")

box = (100,100,300,300)

region = im.crop(box)


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,所以上诉代码复制了一个 200×200 pixels 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)


当你粘贴矩形选区的时候必须保证尺寸一致。此外,矩形选区不能在图像外。然而你不必保证矩形选区和原图的颜色模式一致,因为矩形选区会被自动转换颜色。


5)分离和合并颜色通道


对于多通道图像,有时候在处理时希望能够分别对每个通道处理,处理完成后重新合成多通道,在Pillow中,很简单,如下:


r,g,b = im.split()

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


对于split( )函数,如果是单通道的,则返回其本身,否则,返回各个通道。


 6)几何变换


对图像进行几何变换是一种基本处理,在Pillow中包括resize( )和rotate( ),如用法如下:


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

out = im.rotate(45)  # degree conter-clockwise


其中,resize( )函数的参数是一个新图像大小的元祖,而rotate( )则需要输入顺时针的旋转角度。在Pillow中,对于一些常见的旋转作了专门的定义:


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)


7)颜色空间变换


在处理图像时,根据需要进行颜色空间的转换,如将彩色转换为灰度:


cmyk = im.convert("CMYK")

gray = im.convert("L")


8)图像滤波


图像滤波在ImageFilter 模块中,在该模块中,预先定义了很多增强滤波器,可以通过filter( )函数使用,预定义滤波器包括:


BLUR、CONTOUR、DETAIL、EDGE_ENHANCE、EDGE_ENHANCE_MORE、EMBOSS、FIND_EDGES、SMOOTH、SMOOTH_MORE、SHARPEN。其中BLUR就是均值滤波,CONTOUR找轮廓,FIND_EDGES边缘检测,使用该模块时,需先导入,使用方法如下:


from PIL import ImageFilter

 

imgF = Image.open("E:/photoshop/lena.jpg")

outF = imgF.filter(ImageFilter.DETAIL)

conF = imgF.filter(ImageFilter.CONTOUR)

edgeF = imgF.filter(ImageFilter.FIND_EDGES)

imgF.show()

outF.show()

conF.show()

edgeF.show()


除此以外,ImageFilter模块还包括一些扩展性强的滤波器:


class PIL.ImageFilter.GaussianBlur(radius=2)


Gaussian blur filter.


参数

  • radius – Blur radius.


class PIL.ImageFilter.UnsharpMask(radius=2, percent=150, threshold=3)


Unsharp mask filter.


See Wikipedia’s entry on digital unsharp masking for an explanation of the parameters.


class PIL.ImageFilter.Kernel(size, kernel, scale=None, offset=0)


Create a convolution kernel. The current version only supports 3×3 and 5×5 integer and floating point kernels.


In the current version, kernels can only be applied to “L” and “RGB” images.


参数:

  • size – Kernel size, given as (width, height). In the current version, this must be (3,3) or (5,5).

  • kernel – A sequence containing kernel weights.

  • scale – Scale factor. If given, the result for each pixel is divided by this value. the default is the sum of the kernel weights.

  • offset – Offset. If given, this value is added to the result, after it has been divided by the scale factor.


class PIL.ImageFilter.RankFilter(size, rank)


Create a rank filter. The rank filter sorts all pixels in a window of the given size, and returns therank‘th value.


参数:

  • size – The kernel size, in pixels.

  • rank – What pixel value to pick. Use 0 for a min filter, size * size / 2 for a median filter, size * size - 1 for a max filter, etc.


class PIL.ImageFilter.MedianFilter(size=3)


Create a median filter. Picks the median pixel value in a window with the given size.


参数:

  • size – The kernel size, in pixels.


class PIL.ImageFilter.MinFilter(size=3)


Create a min filter. Picks the lowest pixel value in a window with the given size.


参数:

  • size – The kernel size, in pixels.


class PIL.ImageFilter.MaxFilter(size=3)


Create a max filter. Picks the largest pixel value in a window with the given size.


参数:

  • size – The kernel size, in pixels.


class PIL.ImageFilter.ModeFilter(size=3)


Create a mode filter. Picks the most frequent pixel value in a box with the given size. Pixel values that occur only once or twice are ignored; if no pixel value occurs more than twice, the original pixel value is preserved.


参数:

  • size – The kernel size, in pixels.更多详细内容可以参考:PIL/ImageFilter


9)图像增强


图像增强也是图像预处理中的一个基本技术,Pillow中的图像增强函数主要在ImageEnhance模块下,通过该模块可以调节图像的颜色、对比度和饱和度和锐化等:


from PIL import ImageEnhance

 

imgE = Image.open("E:/photoshop/lena.jpg")

imgEH = ImageEnhance.Contrast(imgE)

imgEH.enhance(1.3).show("30% more contrast")


图像增强:


class PIL.ImageEnhance.Color(image)


Adjust image color balance.


This class can be used to adjust the colour balance of an image, in a manner similar to the controls on a colour TV set. An enhancement factor of 0.0 gives a black and white image. A factor of 1.0 gives the original image.


class PIL.ImageEnhance.Contrast(image)


Adjust image contrast.


This class can be used to control the contrast of an image, similar to the contrast control on a TV set. An enhancement factor of 0.0 gives a solid grey image. A factor of 1.0 gives the original image.


class PIL.ImageEnhance.Brightness(image)


Adjust image brightness.


This class can be used to control the brighntess of an image. An enhancement factor of 0.0 gives a black image. A factor of 1.0 gives the original image.


class PIL.ImageEnhance.Sharpness(image)


Adjust image sharpness.


This class can be used to adjust the sharpness of an image. An enhancement factor of 0.0 gives a blurred image, a factor of 1.0 gives the original image, and a factor of 2.0 gives a sharpened image.


图像增强的详细内容可以参考:PIL/ImageEnhance


除了以上介绍的内容外,Pillow还有很多强大的功能:


  • PIL.Image.alpha_composite(im1, im2)

  • PIL.Image.blend(im1, im2, alpha)

  • PIL.Image.composite(image1, image2, mask)

  • PIL.Image.eval(image, *args)

  • PIL.Image.fromarray(obj, mode=None)

  • PIL.Image.frombuffer(mode, size, data, decoder_name=’raw’, *args)


参考资料:


  1. PLI–Pillow快速入门

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