本文是接上一篇 ❤️【Python从入门到精通】(二十六)用Python的PIL库(Pillow)处理图像真的得心应手❤️ 进一步介绍Pillow库的使用, 本文将重点介绍一些高级特性:比如如何利用Pillow画图形(圆形,正方形),介绍通过Pillow库给图片添加水印;同时对上一篇文章未介绍的常用知识点进行补充说明。希望对读者朋友们有所帮助。
上一篇文章已经介绍了Image模块,但是介绍的还不够全面,例如如何从网页中读取图片没有介绍到,如何裁剪图片都没有介绍到。
读取网页中的图片的基本实现方式是:首先利用requests库读取当前图片链接的内容,接着将内容转成二进制数据,在通过open方法将该二进制数据,最后通过save方法进行保存。
读取结果是:
通过crop方法可以从图片中裁剪出一个指定大小的区域。裁取的区域范围是 (left, upper, right, lower) 比如从某个宽高都是400的图片中裁剪一个是宽高都是100的正方形区域,只需要指定裁剪区域的坐标是: (0, 0, 100, 100)
有裁剪还有一个方法就是重新设置图片大小的方法 resize,比如将前面400 400的图片 修改成 300 200,只需要调用resize方法
通过 convert方法进行图片模式的转换
前面介绍的ImageDraw库,只是介绍了利用它来向图片写入文本,其实ImageDraw模块还有一个更有用的途径,就是可以通过它来画各种图形。
首先创建一个600*600的画布。然后再画布中画出一个正方形,画直线的方法是 line方法。
ImageDraw.line(xy, fill=None, width=0, joint=None)
在xy的坐标之间画一条直线
xy-->在两个坐标点之间画一条直线,坐标点的传入方式是[(x, y), (x, y), ...]或者[x, y, x, y, ...]
fill-->直线的颜色
width-->直线的宽度
画一个边框宽度为2px,颜色为蓝色的,面积为400*400的正方形。
ImageDraw.arc(xy, start, end, fill=None, width=0)
在给定的区域范围内,从开始角到结束角之间绘制一条圆弧
xy--> 定义边界框的两个点,传入的格式是[ (x0, y0), (x1, y1)] 或者 [x0, y0, x1, y1] ,其中 x1>=x0,y1>=y0
start -->起始角度,以度为单位,从3点钟开始顺时针增加
end-->结束角度,以度为单位
fill-->弧线的颜色
width-->弧线的宽度
这里就是画了一个半圆,如果结束角度是360度的话则就会画一个完整的圆。
画圆通过ImageDraw.ellipse(xy, fill=None, outline=None, width=1) 方法,该方法可以画出一个给定范围的圆
xy-->定义边界框的两个点,传入的格式是[ (x0, y0), (x1, y1)] 或者 [x0, y0, x1, y1] ,其中 x1>=x0,y1>=y0
outline-->轮廓的颜色
fill --->填充颜色
width-->轮廓的宽度
ImageDraw.chord(xy, start, end, fill=None, outline=None, width=1) 方法用来画半圆,跟arc()方法不同的是它会用直线将起始点和结束点连接起来
xy-->定义边界框的两个点,传入的格式是[ (x0, y0), (x1, y1)] 或者 [x0, y0, x1, y1] ,其中 x1>=x0,y1>=y0
outline-->轮廓的颜色
fill --->填充颜色
width-->轮廓的宽度
ImageDraw.pieslice(xy, start, end, fill=None, outline=None, width=1)
类似于arc()方法,不过他会在端点和圆点之间画直线
xy--> 定义边界框的两个点,传入的格式是[ (x0, y0), (x1, y1)] 或者 [x0, y0, x1, y1] ,其中 x1>=x0,y1>=y0
start -->起始角度,以度为单位,从3点钟开始顺时针增加
end-->结束角度,以度为单位
fill-->弧线的颜色
width-->弧线的宽度
ImageDraw.rectangle(xy, fill=None, outline=None, width=1)
xy-->在两个坐标点之间画一条直线,坐标点的传入方式是[(x, y), (x, y), ...]或者[x, y, x, y, ...]
outline-->轮廓的颜色
fill-->填充的颜色
width-->轮廓线的宽度
ImageDraw.rounded_rectangle(xy, radius=0, fill=None, outline=None, width=1) 该方法可以画一个圆角矩形
xy-->在两个坐标点之间画一条直线,坐标点的传入方式是[(x, y), (x, y), ...]或者[x, y, x, y, ...]
radius-->角的半径
outline-->轮廓的颜色
fill-->填充的颜色
width-->轮廓线的宽度
这里有个问题,就是画好的图形如何从Image中扣出来呢?
ImageEnhance模块主要是用于设置图片的颜色对比度亮度锐度等啥的,增强图像。
原始图像
ImageFilter模块主要用于对图像进行过滤,增强边缘,模糊处理,该模块的使用方式是 im.filter(ImageFilter) 。
其中ImageFilter按照需求传入指定的过滤值。
下面一个个试下效果
4.边缘增强
ImageGrab模块主要用于对屏幕进行截图,通过grab方法进行截取,如果不传入任何参数则表示全屏幕截图,否则是截取指定区域的图像。其中box格式是:(x1,x2,y1,y2)
利用Pillow库可以轻易的对图像增加水印
首先,用PIL的Image函数读取图片
接着,新建一张图(尺寸和原图一样)
然后,在新建的图象上用PIL的ImageDraw把字给画上去,字的颜色从原图处获取。
原图
添加文字后的效果图
本文详细介绍了Pillow库的使用,希望对读者朋友们有所帮助。
Pillow官方文档
需要获取源码的小伙伴可以关注下方的公众号,回复【python】
PIL (Python Imaging Library)
Python图像处理库,该库支持多种文件格式,提供强大的图像处理功能。
PIL中最重要的类是Image类,该类在Image模块中定义。
从文件加载图像:
如果成功,这个函数返回一个Image对象。现在你可以使用该对象的属性来探索文件的内容。
format 属性指定了图像文件的格式,如果图像不是从文件中加载的则为 None 。
size 属性是一个2个元素的元组,包含图像宽度和高度(像素)。
mode 属性定义了像素格式,常用的像素格式为:“L” (luminance) - 灰度图, “RGB” , “CMYK”。
如果文件打开失败, 将抛出IOError异常。
一旦你拥有一个Image类的实例,你就可以用该类定义的方法 *** 作图像。比如:显示
( show() 的标准实现不是很有效率,因为它将图像保存到一个临时文件,然后调用外部工具(比如系统的默认图片查看软件)显示图像。该函数将是一个非常方便的调试和测试工具。)
接下来的部分展示了该库提供的不同功能。
PIL支持多种图像格式。从磁盘中读取文件,只需使用 Image 模块中的 open 函数。不需要提供文件的图像格式。PIL库将根据文件内容自动检测。
如果要保存到文件,使用 Image 模块中的 save 函数。当保存文件时,文件名很重要,除非指定格式,否则PIL库将根据文件的扩展名来决定使用哪种格式保存。
** 转换文件到JPEG **
save 函数的第二个参数可以指定使用的文件格式。如果文件名中使用了一个非标准的扩展名,则必须通过第二个参数来指定文件格式。
** 创建JPEG缩略图 **
需要注意的是,PIL只有在需要的时候才加载像素数据。当你打开一个文件时,PIL只是读取文件头获得文件格式、图像模式、图像大小等属性,而像素数据只有在需要的时候才会加载。
这意味着打开一个图像文件是一个非常快的 *** 作,不会受文件大小和压缩算法类型的影响。
** 获得图像信息 **
Image 类提供了某些方法,可以 *** 作图像的子区域。提取图像的某个子区域,使用 crop() 函数。
** 复制图像的子区域 **
定义区域使用一个包含4个元素的元组,(left, upper, right, lower)。坐标原点位于左上角。上面的例子提取的子区域包含300x300个像素。
该区域可以做接下来的处理然后再粘贴回去。
** 处理子区域然后粘贴回去 **
当往回粘贴时,区域的大小必须和参数匹配。另外区域不能超出图像的边界。然而原图像和区域的颜色模式无需匹配。区域会自动转换。
** 滚动图像 **
paste() 函数有个可选参数,接受一个掩码图像。掩码中255表示指定位置为不透明,0表示粘贴的图像完全透明,中间的值表示不同级别的透明度。
PIL允许分别 *** 作多通道图像的每个通道,比如RGB图像。 split() 函数创建一个图像集合,每个图像包含一个通道。 merge() 函数接受一个颜色模式和一个图像元组,然后将它们合并为一个新的图像。接下来的例子交换了一个RGB图像的三个通道。
** 分离和合并图像通道 **
对于单通道图像, split() 函数返回图像本身。如果想处理各个颜色通道,你可能需要先将图像转为RGB模式。
resize() 函数接受一个元组,指定图像的新大小。
rotate() 函数接受一个角度值,逆时针旋转。
** 基本几何变换 **
图像旋转90度也可以使用 transpose() 函数。 transpose() 函数也可以水平或垂直翻转图像。
** transpose **
transpose() 和 rotate() 函数在性能和结果上没有区别。
更通用的图像变换函数为 transform() 。
PIL可以转换图像的像素模式。
** 转换颜色模式 **
PIL库支持从其他模式转为“L”或“RGB”模式,其他模式之间转换,则需要使用一个中间图像,通常是“RGB”图像。
ImageFilter 模块包含多个预定义的图像增强过滤器用于 filter() 函数。
** 应用过滤器 **
point() 函数用于 *** 作图像的像素值。该函数通常需要传入一个函数对象,用于 *** 作图像的每个像素:
** 应用点 *** 作 **
使用以上技术可以快速地对图像像素应用任何简单的表达式。可以结合 point() 函数和 paste 函数修改图像。
** 处理图像的各个通道 **
注意用于创建掩码图像的语法:
Python计算逻辑表达式采用短路方式,即:如果and运算符左侧为false,就不再计算and右侧的表达式,而且返回结果是表达式的结果。比如 a and b 如果a为false则返回a,如果a为true则返回b,详见Python语法。
对于更多高级的图像增强功能,可以使用 ImageEnhance 模块中的类。
可以调整图像对比度、亮度、色彩平衡、锐度等。
** 增强图像 **
PIL库包含对图像序列(动画格式)的基本支持。支持的序列格式包括 FLI/FLC 、 GIF 和一些实验性的格式。 TIFF 文件也可以包含多个帧。
当打开一个序列文件时,PIL库自动加载第一帧。你可以使用 seek() 函数 tell() 函数在不同帧之间移动。
** 读取序列 **
如例子中展示的,当序列到达结尾时,将抛出EOFError异常。
注意当前版本的库中多数底层驱动只允许seek到下一帧。如果想回到前面的帧,只能重新打开图像。
以下迭代器类允许在for语句中循环遍历序列:
** 一个序列迭代器类 **
PIL库包含一些函数用于将图像、文本打印到Postscript打印机。以下是一个简单的例子。
** 打印到Postscript **
如前所述,可以使用 open() 函数打开图像文件,通常传入一个文件名作为参数:
如果打开成功,返回一个Image对象,否则抛出IOError异常。
也可以使用一个file-like object代替文件名(暂可以理解为文件句柄)。该对象必须实现read,seek,tell函数,必须以二进制模式打开。
** 从文件句柄打开图像 **
如果从字符串数据中读取图像,使用StringIO类:
** 从字符串中读取 **
如果图像文件内嵌在一个大文件里,比如 tar 文件中。可以使用ContainerIO或TarIO模块来访问。
** 从tar文档中读取 **
** 该小节不太理解,请参考原文 **
有些解码器允许当读取文件时 *** 作图像。通常用于在创建缩略图时加速解码(当速度比质量重要时)和输出一个灰度图到激光打印机时。
draft() 函数。
** Reading in draft mode **
输出类似以下内容:
注意结果图像可能不会和请求的模式和大小匹配。如果要确保图像不大于指定的大小,请使用 thumbnail 函数。
Python2.7 教程 PIL
http://www.liaoxuefeng.com/wiki/001374738125095c955c1e6d8bb493182103fac9270762a000/00140767171357714f87a053a824ffd811d98a83b58ec13000
Python 之 使用 PIL 库做图像处理
http://www.cnblogs.com/way_testlife/archive/2011/04/17/2019013.html
来自 http://effbot.org/imagingbook/introduction.htm
PIL有如下几个模块:Image模块、ImageChops模块、ImageCrackCode模块、ImageDraw模块、ImageEnhance模块、ImageFile模块、ImageFileIO模块、ImageFilter模块、ImageFont模块、ImageGrab模块、ImageOps模块、ImagePath模块、ImageSequence模块、ImageStat模块、ImageTk模块、ImageWin模块、PSDraw模块
啊啊啊啊怎么这么多模块啊~~~!!!!
别担心我为你一一讲解
Image模块提供了一个相同名称的类,即image类,用于表示PIL图像。
Image模块是PIL中最重要的模块 ,比如创建、打开、显示、保存图像等功能,合成、裁剪、滤波等功能,获取图像属性功能,如图像直方图、通道数等。
Image模块的使用如下:
ImageChops模块包含一些算术图形 *** 作,这些 *** 作可用于诸多目的,比如图像特效,图像组合,算法绘图等等,通道 *** 作只用于8位图像。
ImageChops模块的使用如下:
由于图像im_dup是im的复制过来的,所以它们的差为0,图像im_diff显示时为黑图。
ImageCrackCode模块允许用户检测和测量图像的各种特性。 这个模块只存在于PIL Plus包中。
因为我目前安装的PIL中没有包含这个模块。所以就不详细介绍了
ImageDraw模块为image对象提供了基本的图形处理功能。 例如,它可以创建新图像,注释或润饰已存在图像,为web应用实时产生各种图形。
ImageDraw模块的使用如下:
在del draw前后显示出来的图像im是完全一样的,都是在原有图像上画了两条对角线。
原谅我的报错
ImageEnhance模块包括一些用于图像增强的类。它们分别为 Color类、Brightness类、Contrast类和Sharpness类。
ImageEnhance模块的使用如下:
图像im0的亮度为图像im的一半。
ImageFile模块为图像打开和保存功能提供了相关支持功能。另外,它提供了一个Parser类,这个类可以一块一块地对一张图像进行解码(例如,网络联接中接收一张图像)。这个类的接口与标准的sgmllib和xmllib模块的接口一样。
ImageFile模块的使用如下:
因为所打开图像大小大于1024个byte,所以报错:图像不完整。
所以大家想看的可以自行去找一个小一点的图看一下
ImageFileIO模块用于从一个socket或者其他流设备中读取一张图像。 不赞成使用这个模块。 在新的code中将使用ImageFile模块的Parser类来代替它。
ImageFilter模块包括各种滤波器的预定义集合,与Image类的filter方法一起使用。该模块包含这些图像增强的滤器:BLUR,CONTOUR,DETAIL,EDGE_ENHANCE,EDGE_ENHANCE_MORE,EMBOSS,FIND_EDGES,SMOOTH,SMOOTH_MORE和SHARPEN。
ImageFilter模块的使用如下:
ImageFont模块定义了一个同名的类,即ImageFont类。这个类的实例中存储着bitmap字体,需要与ImageDraw类的text方法一起使用。
PIL使用自己的字体文件格式存储bitmap字体。用户可以使用pilfont工具包将BDF和PCF字体描述器(Xwindow字体格式)转换为这种格式。
PIL Plus包中才会支持矢量字体。
ImageGrab模块用于将屏幕上的内容拷贝到一个PIL图像内存中。 当前的版本只在windows *** 作系统上可以工作。
ImageGrab模块的使用如下:
图像im显示出笔记本当前的窗口内容,就是类似于截图的工具
ImageOps模块包括一些“ready-made”图像处理 *** 作。 它可以完成直方图均衡、裁剪、量化、镜像等 *** 作 。大多数 *** 作只工作在L和RGB图像上。
ImageOps模块的使用如下:
图像im_flip为图像im垂直方向的镜像。
ImagePath模块用于存储和 *** 作二维向量数据。Path对象将被传递到ImageDraw模块的方法中。
ImagePath模块的使用如下:
ImageSequence模块包括一个wrapper类,它为图像序列中每一帧提供了迭代器。
ImageSequence模块的使用如下:
后面两次show()函数调用,分别显示第1张和第11张图像。
ImageStat模块计算一张图像或者一张图像的一个区域的全局统计值。
ImageStat模块的使用如下:
ImageTk模块用于创建和修改BitmapImage和PhotoImage对象中的Tkinter。
ImageTk模块的使用如下:
这个是我一直不太懂的有没有大佬能帮我解决一下在线等~急!
PSDraw模块为Postscript打印机提供基本的打印支持。用户可以通过这个模块打印字体,图形和图像。
PIL中所涉及的基本概念有如下几个: 通道(bands)、模式(mode)、尺寸(size)、坐标系统(coordinate system)、调色板(palette)、信息(info)和滤波器(filters)。
每张图片都是由一个或者多个数据通道构成。PIL允许在单张图片中合成相同维数和深度的多个通道。
以RGB图像为例,每张图片都是由三个数据通道构成,分别为R、G和B通道。而对于灰度图像,则只有一个通道。
对于一张图片的通道数量和名称,可以通过getbands()方法来获取。getbands()方法是Image模块的方法,它会返回一个字符串元组(tuple)。该元组将包括每一个通道的名称。
Python的元组与列表类似,不同之处在于元组的元素不能修改,元组使用小括号,列表使用方括号,元组创建很简单,只需要在括号中添加元素,并使用逗号隔开即可。
getbands()方法的使用如下:
图像的模式定义了图像的类型和像素的位宽。当前支持如下模式:
1:1位像素,表示黑和白,但是存储的时候每个像素存储为8bit。
L:8位像素,表示黑和白。
P:8位像素,使用调色板映射到其他模式。
I:32位整型像素。
F:32位浮点型像素。
RGB:3x8位像素,为真彩色。
RGBA:4x8位像素,有透明通道的真彩色。
CMYK:4x8位像素,颜色分离。
YCbCr:3x8位像素,彩色视频格式。
PIL也支持一些特殊的模式,包括RGBX(有padding的真彩色)和RGBa(有自左乘alpha的真彩色)。
可以通过mode属性读取图像的模式。其返回值是包括上述模式的字符串。
mode 属性 的使用如下:
通过size属性可以获取图片的尺寸。这是一个二元组,包含水平和垂直方向上的像素数。
mode属性的使用如下:
PIL使用笛卡尔像素坐标系统,坐标(0,0)位于左上角。注意:坐标值表示像素的角;位于坐标(0,0)处的像素的中心实际上位于(0.5,0.5)。
坐标经常用于二元组(x,y)。长方形则表示为四元组,前面是左上角坐标。例如:一个覆盖800x600的像素图像的长方形表示为(0,0,800,600)。
调色板模式 ("P")使用一个颜色调色板为每个像素定义具体的颜色值
使用info属性可以为一张图片添加一些辅助信息。这个是字典对象。加载和保存图像文件时,多少信息需要处理取决于文件格式。
info属性的使用如下:
对于将多个输入像素映射为一个输出像素的几何 *** 作,PIL提供了4个不同的采样滤波器:
NEAREST:最近滤波。 从输入图像中选取最近的像素作为输出像素。它忽略了所有其他的像素。
BILINEAR:双线性滤波。 在输入图像的2x2矩阵上进行线性插值。注意:PIL的当前版本,做下采样时该滤波器使用了固定输入模板。
BICUBIC:双立方滤波。 在输入图像的4x4矩阵上进行立方插值。注意:PIL的当前版本,做下采样时该滤波器使用了固定输入模板。
ANTIALIAS:平滑滤波。 这是PIL 1.1.3版本中新的滤波器。对所有可以影响输出像素的输入像素进行高质量的重采样滤波,以计算输出像素值。在当前的PIL版本中,这个滤波器只用于改变尺寸和缩略图方法。
注意:在当前的PIL版本中,ANTIALIAS滤波器是下采样 (例如,将一个大的图像转换为小图) 时唯一正确的滤波器。 BILIEAR和BICUBIC滤波器使用固定的输入模板 ,用于固定比例的几何变换和上采样是最好的。Image模块中的方法resize()和thumbnail()用到了滤波器。
resize()方法的定义为:resize(size, filter=None)=>image
resize()方法的使用如下:
对参数filter不赋值的话,resize()方法默认使用NEAREST滤波器。如果要使用其他滤波器可以通过下面的方法来实现:
thumbnail ()方法的定义为:im.thumbnail(size, filter=None)
thumbnail ()方法的使用如下:
这里需要说明的是,方法thumbnail()需要保持宽高比,对于size=(200,200)的输入参数,其最终的缩略图尺寸为(182, 200)。
对参数filter不赋值的话,方法thumbnail()默认使用NEAREST滤波器。如果要使用其他滤波器可以通过下面的方法来实现:
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