python pil_Python用Pillow(PIL)進行簡單的圖像操作

Python用Pillow(PIL)進行簡單的圖像操作

顔色與RGBA值

計算機通常将圖像表示為RGB值，或者再加上alpha值（通透度，透明度），稱為RGBA值。在Pillow中，RGBA的值表示為由4個整數組成的元組，分别是R、G、B、A。整數的範圍0~255。RGB全0就可以表示黑色，全255代表黑色。可以猜測(255, 0, 0, 255)代表紅色，因為R分量最大，G、B分量為0，是以呈現出來是紅色。但是當alpha值為0時，無論是什麼顔色，該顔色都不可見，可以了解為透明。

from PIL import ImageColor

print(ImageColor.getcolor('red', 'RGBA'))

# 也可以隻以RBG的方式檢視

print(ImageColor.getcolor('black', 'RGB'))

(255, 0, 0, 255)

(0, 0, 0)

圖像的坐标表示

圖像中左上角是坐标原點(0, 0)，這和平常數學裡的坐标系不太一樣。這樣定義的坐标系意味着，X軸是從左到右增長的，而Y軸是從上到下增長。

在Pillow中如何使用上述定義的坐标系表示一塊矩形區域？許多函數或方法要求提供一個矩形元組參數。元組參數包含四個值，分别代表矩形四條邊的距離X軸或者Y軸的距離。順序是(左，頂，右，底)。右和底坐标稍微特殊，表示直到但不包括。可以了解為[左, 右)和[頂， 底)這樣左閉右開的區間。比如(3, 2, 8, 9)就表示了橫坐标範圍[3, 7]；縱坐标範圍[2, 8]的矩形區域。

使用Pillow操作圖像

了解了一些基礎知識，可以上手了。首先從讀取圖檔開始，很多圖像處理庫（如opencv）都以imread()讀取圖檔。Pillow中使用open方法。

from PIL import Image

im_path = r'F:\Jupyter Notebook\csv_time_datetime_PIL\rabbit.jpg'

im = Image.open(im_path)

width, height = im.size

# 寬高

print(im.size, width, height)

# 格式，以及格式的較長的描述

print(im.format, im.format_description)

im.save(r'C:\Users\Administrator\Desktop\rabbit_copy.jpg')

im.show()

(1920, 1080) 1920 1080

JPEG JPEG (ISO 10918)

im.size傳回一個元組，分别是寬和高。show()方法會調用系統預設圖像檢視軟體，打開并顯示。im.format可檢視圖像的格式。save()可儲存處理後的圖檔，如果未經處理，儲存後的圖像占用的空間(位元組數)一般也與原圖像不一樣，可能經過了壓縮。

建立圖像

Pillow也可以建立空白圖像, 第一個參數是mode即顔色空間模式，第二個參數指定了圖像的分辨率(寬x高)，第三個參數是顔色。

可以直接填入常用顔色的名稱。如'red'

也可以填入十六進制表示的顔色，如#FF0000表示紅色。

還能傳入元組，比如(255, 0, 0, 255)或者(255， 0， 0)表示紅色。

# 通常使用RGB模式就可以了

newIm= Image.new('RGB', (100, 100), 'red')

newIm.save(r'C:\Users\Administrator\Desktop\1.png')

# 也可以用RGBA模式，還有其他模式查文檔吧

blcakIm = Image.new('RGB',(200, 100), 'red')

blcakIm.save(r'C:\Users\Administrator\Desktop\2.png')

# 十六進制顔色

blcakIm = Image.new('RGBA',(200, 100), '#FF0000')

blcakIm.save(r'C:\Users\Administrator\Desktop\3.png')

# 傳入元組形式的RGBA值或者RGB值

# 在RGB模式下，第四個參數失效，預設255，在RGBA模式下，也可隻傳入前三個值，A值預設255

blcakIm = Image.new('RGB',(200, 100), (255, 255, 0, 120))

blcakIm.save(r'C:\Users\Administrator\Desktop\4.png')

裁剪圖像

Image有個crop()方法接收一個矩形區域元組(上面有提到)。傳回一個新的Image對象，是裁剪後的圖像，對原圖沒有影響。

im = Image.open(im_path)

cropedIm = im.crop((700, 100, 1200, 1000))

cropedIm.save(r'C:\Users\Administrator\Desktop\cropped.png')

看下原圖和裁剪後的圖像。

原圖

裁剪後

複制與粘貼圖像到另一個圖像

Image的copy函數如其名會産生一個原圖像的副本，在這個副本上的任何操作不會影響到原圖像。paste()方法用于将一個圖像粘貼（覆寫）在另一個圖像上面。誰調用它，他就在該Image對象上直接作修改。

im = Image.open(im_path)

cropedIm = im.crop((700, 100, 1200, 1000))

im.paste(cropedIm, (0, 0))

im.show()

im.save(r'C:\Users\Administrator\Desktop\paste.png')

im.show()顯示圖像發現這時im（即原圖）已經被改變。

這如果之後還會用到原圖的資訊，由于資訊被改變就很麻煩。是以paste前最好使用copy()複制一個副本，在此副本操作，不會影響到原圖資訊。雖然在程式裡原圖資訊已改變，但由于儲存檔案時用的其他檔案名，相當于改變沒有生效，是以檢視的時候原圖還是沒有改變的。

im = Image.open(im_path)

cropedIm = im.crop((700, 100, 1200, 1000))

copyIm = im.copy()

copyIm.paste(cropedIm, (0, 0))

im.show()

copyIm.save(r'C:\Users\Administrator\Desktop\paste.png')

這回再看原圖，沒有改變了。這就保證了之後再次使用im時，裡面的資訊還是原汁原味。來看個有趣的例子。

im = Image.open(im_path)

cropedIm = im.crop((700, 100, 1200, 1000))

crop_width, crop_height = cropedIm.size

width, height = im.size

copyIm = im.copy()

for left in range(0, width, crop_width):

for top in range(0, height, crop_height):

copyIm.paste(cropedIm, (left, top))

copyIm.save(r'C:\Users\Administrator\Desktop\dupli-rabbit.png')

以裁剪後的圖像寬度和高度為間隔，在循環内不斷粘貼在副本中，這有點像是在拍證件照。

調整圖像的大小

resize方法傳回指定寬高度的新Image對象，接受一個含有寬高的元組作為參數。寬高的值得是整數。

im = Image.open(im_path)

width, height = im.size

resizedIm = im.resize((width, height+(1920-1080)))

resizedIm.save(r'C:\Users\Administrator\Desktop\resize.png')

兔子瘦了，可以看到resize不是等比例縮放的。

旋轉和翻轉圖像

rotate()傳回旋轉後的新Image對象, 保持原圖像不變。逆時針旋轉。

im = Image.open(im_path)

im.rotate(90).save(r'C:\Users\Administrator\Desktop\rotate90.png')

im.rotate(270).save(r'C:\Users\Administrator\Desktop\rotate270.png')

im.rotate(180).save(r'C:\Users\Administrator\Desktop\rotate180.png')

im.rotate(20).save(r'C:\Users\Administrator\Desktop\rotate20.png')

im.rotate(20, expand=True).save(r'C:\Users\Administrator\Desktop\rotate20_expand.png')

90

180

270

20

由上到下，分别是旋轉了90°，180°， 270°、普通的20°，加了參數expand=True旋轉的20°。expand放大了圖像尺寸（變成了2174x1672），使得邊角的圖像不被裁剪（四個角剛好貼着圖像邊緣）。再看旋轉90°、270°時候圖像被裁剪了，但是如下檢視圖像的寬高，确是和原圖一樣，搞不懂。

im90 = Image.open(r'C:\Users\Administrator\Desktop\rotate90.png')

im270 = Image.open(r'C:\Users\Administrator\Desktop\rotate270.png')

# 寬高資訊并沒有改變

print(im90.size, im270.size)

(1920, 1080) (1920, 1080)

圖像的鏡面翻轉。transpose()函數可以實作，必須傳入Image.FLIP_LEFT_RIGHT或者Image.FLIP_TOP_BOTTOM，第一個是水準翻轉，第二個是垂直翻轉。

im = Image.open(im_path)

im.transpose(Image.FLIP_LEFT_RIGHT).save(r'C:\Users\Administrator\Desktop\transepose_lr.png')

im.transpose(Image.FLIP_TOP_BOTTOM).save(r'C:\Users\Administrator\Desktop\transepose_tb.png')

水準翻轉

水準翻轉看不出來，原圖就是水準對稱的...

垂直翻轉

垂直翻轉就明顯了...

圖像過濾

Pillow使用ImageFilter可以簡單做到圖像的模糊、邊緣增強、銳利、平滑等常見操作。

from PIL import Image, ImageFilter

im = Image.open(im_path)

# 高斯模糊

im.filter(ImageFilter.GaussianBlur).save(r'C:\Users\Administrator\Desktop\GaussianBlur.jpg')

# 普通模糊

im.filter(ImageFilter.BLUR).save(r'C:\Users\Administrator\Desktop\BLUR.jpg')

# 邊緣增強

im.filter(ImageFilter.EDGE_ENHANCE).save(r'C:\Users\Administrator\Desktop\EDGE_ENHANCE.jpg')

# 找到邊緣

im.filter(ImageFilter.FIND_EDGES).save(r'C:\Users\Administrator\Desktop\FIND_EDGES.jpg')

# 浮雕

im.filter(ImageFilter.EMBOSS).save(r'C:\Users\Administrator\Desktop\EMBOSS.jpg')

# 輪廓

im.filter(ImageFilter.CONTOUR).save(r'C:\Users\Administrator\Desktop\CONTOUR.jpg')

# 銳化

im.filter(ImageFilter.SHARPEN).save(r'C:\Users\Administrator\Desktop\SHARPEN.jpg')

# 平滑

im.filter(ImageFilter.SMOOTH).save(r'C:\Users\Administrator\Desktop\SMOOTH.jpg')

# 細節

im.filter(ImageFilter.DETAIL).save(r'C:\Users\Administrator\Desktop\DETAIL.jpg')

另外，若是要進行圖案、文字的繪制，可使用ImageDraw。Pillow還有其他強大功能，就不一一列舉了。

其實，Pillow隻是個基礎的圖像處理庫。若不深入圖像處理，已經夠用。專業人士使用opencv是更好地選擇。Python中使用import cv2開始使用吧！

by @sunhaiyu

2017.7.6