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Python图像处理库:Pillow 初级教程

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filters

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

# 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 = (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 centered title
ps.setfont("HelveticaNarrow-Bold", 36)
w, h, b = ps.textsize(title)
ps.text((4*72-w/2, 1*72-h), title)
ps.end_document()

ps:textsize不能用,有谁知道吗

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

import 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)


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