Pillow图像处理（PIL.Image类的详细使用）

文章目录

Opencv、Matplotlib(plt)、Pillow(PIL)、Pytorch读取数据的通道顺序
Python图像处理库（PIL、Pillow、Scikit-image、Opencv）
Pillow 官方文档（超详细，超推荐）
- 一、PIL库与Pillow库的区别
- 二、Pillow库
- - （1）Pillow库特点
  - （2）Pillow库安装
- 三、Pillow的Image对象（PIL.Image）
- - （1）打开图像：Image.open() —— 可以加载任意图像格式
  - （2）自建图像：Image.new()
  - （3）查看Image对象的属性 —— width + height + size + format + randonly + info + mode
  - （4）保存图像：Image.save() —— 保存的同时可以改变格式
  - （5）图像模式转换：im.convert() —— 不同格式之间的转换
  - （6）图像缩放：im.resize() —— 整体缩放 + 局部放大（指定区域）
  - （7）图像的缩略图：im.thumbnail() —— 只能在原图上修改，返回None
  - （8）图像通道分离：im.split() —— r/g/b三通道
  - （9）图像通道合并：Image.merge() —— 颜色通道合并 + 图像融合（权重值五五开）
  - （10）混合图像：Image.blend() —— 将两张图像叠加在一起，并可以选择其中一张图像的透明度，取值范围[0, 1]。
  - <11> 图像裁剪：im.crop() —— 获取指定区域
  - <12> 图像拷贝：im.copy() —— 深拷贝
  - <13> 图像粘贴：im.paste() —— 可以将两张图叠加在一起
  - <14> 图像几何变换（翻转）：im.transpose()
  - <15> 图像几何变换（旋转）：im.rotate()
  - <16> 图像几何变换（形状变换）：im.transform()
  - <17> 图像降噪处理：ImageFilter —— 集成多种滤波器（17种）
  - <18> 图像像素增强：ImageEnhance —— 对选择的属性增强N倍（颜色平衡、对比度、亮度、锐度）
  - <19> 绘制图形：ImageDraw.Draw() —— 添加文字 + 绘制点、直线、矩形、多边形、椭圆、圆弧、弦、饼图
  - （20）获取 RGB 值：ImageColor.getrgb()
  - （21）获取颜色值：ImageColor.getcolor()
  - （22）ndarray数组与图像之间的相互转换：np.array + Image.fromarray
  - （23）读取序列图像： seek() + tell() 、ImageSequence()
  - 应用一：批量修改图像尺寸
  - 应用二：图像添加水印：ImageDraw + ImageFont
  - 应用三：生成GIF动态图

Opencv、Matplotlib(plt)、Pillow(PIL)、Pytorch读取数据的通道顺序

需注意：Pillow加载图像后的尺寸是二维，图形化是三维，但无法打印三维尺寸。

详细区别：

Opencv：uint8的ndarray数据，通道顺序[h, w, c]，颜色通道BGR。

导入模块：import cv2
（1）cv2.imread()
（2）cv2.imshow()
（3）cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2RGB)

Matplotlib(plt)：uint8的ndarray数据，通道顺序[h, w, c]，颜色通道RGB。

导入模块：import matplotlib.pyplot as plt
（1）plt.imread()
（2）plt.imshow()

Pillow(PIL)：uint8的ndarray数据，通道顺序[h, w, c]，颜色通道RGB。

导入模块：import PIL
（1）PIL.Image.open()
（2）PIL.Image.show()

Pythorch：tensor数据，通道顺序[n, c, h, w]，颜色通道RGB。

导入模块：import torchvision
（1）torchvision.transforms.ToTensor()
（2）torchvision.transforms.ToPILImage()

Python图像处理库（PIL、Pillow、Scikit-image、Opencv）

图像（指数字图像）由许多像素点组成，像素是组成图像的基本单位，而每一个像素点又可以使用不同的颜色，最终呈现出了绚丽多彩的图像。

（1）PIL是一个免费开源的Python图像处理库。而Pillow是基于PIL库的一个派生分支，它在 PIL 库的基础上增加了许多新的特性。

特点：PIL、Pillow只提供最基础的数字图像处理**，功能有限。

（2）Scikit-image：基于 scipy 科学计算的python图像处理软件包，由 scipy 社区开发和维护，以数组的形式对图像进行处理。

特点：轻量，易安装，易使用，轻量级

（3）Opencv：由 C/C++ 语言编写的图像处理库，同时提供Python、Ruby、MATLAB等语言的接口。图像处理界中的绝对大佬

特点：环境难搭建，重量型，集成功能较多

Pillow 官方文档（超详细，超推荐）

Pillow 官方文档：https://pillow.readthedocs.io/en/stable/index.html

一、PIL库与Pillow库的区别

PIL（Python Imaging Library）是一个免费开源的Python图像处理库，其功能丰富，API 简洁易用，一度深受好评。

发展历程

2011年，PIL官网宣布不再更新PIL，其最新版本仅支持 Python 2.7，而不支持 Python3。
于是，一群 Python 社区的志愿者（主要贡献者：Alex Clark 和 Contributors）在 PIL 库的基础上，开发了一个支持 Python3 版本的图像处理库，它就是 Pillow。目前，已成为Linux发行版中原始PIL的替代品。

二、Pillow库

Pillow是基于PIL库的一个派生分支，它在 PIL 库的基础上增加了许多新的特性。发展至今，已经成为比PIL本身更具活力的图像处理库。

Pillow 安装后，导入库的使用方式仍是import PIL，但实际上使用的是 Pillow 库，这里的 PIL 可以看做是 Pillow 库的简称。
Pillow 支持跨平台运行，比如 Windows、Linux、MacOS 等。
Pillow支持python3，Pillow官网最新版：Pillow 8.4.0。

（1）Pillow库特点

（1）支持图像的多种输入格式：jpeg、png、bmp、gif、ppm、tiff 等。且支持图像格式之间的相互转换。
（2）支持多种图像操作：
11、创建缩略图、生成预览图像、图像批量处理等；
22、图像裁剪、图像缩放、像素点处理、添加滤镜、图像颜色处理等。
33、添加水印、合成 GIF 动态效果图等等。

（3）可以配合 Python GUI（图形用户界面）工具 Tkinter 一起使用。

（2）Pillow库安装

备注：Pillow 和 PIL 不能共存于同一个环境中，在安装 Pillow 前，需要先卸载 PIL。

（1）pip安装：该方法是最简单、轻量级的一种安装方式，并且适用于任何平台。只需执行：pip install Pillow。
（2）whl轮子安装：
通过Python PyPi第三方库官网下载与平台系统相对应的版本。下载完成后，进入下载文件的所在位置，然后执行：pip install + whl文件名。
（3）Anaconda安装：
Anaconda 是一款开源的 Python 发行版（官网下载地址），是当下较为流行的科学计算平台，支持 Windows、Linux、MacOS 系统。Anaconda 自带许多已经安装完成软件包，其中就包含 Pillow，因此无须重新安装。但默认安装的 Pillow 版本可能会比较低或不是你需要的版本。

验证是否安装成功：
（0）WIN键＋R键打开运行，输入cmd，回车进入命令提示符。
（1）输入：python（打开 Python 解释器交互环境）
（2）输入：import PIL（如果解释器没有报错，则安装成功）

三、Pillow的Image对象（PIL.Image）

Image 类是 Pillow 库中最为重要的类，该类被定义在和与其同名的 Image 模块中。

导入 Image 模块：from PIL import Image。
使用 Image 类可以实例化 Image 对象，通过调用该对象的属性和方法对图像进行处理。
Pillow 提供了两种创建 Image 实例对象的方法：open()、new()。

（1）打开图像：Image.open() —— 可以加载任意图像格式

"""
函数说明：	im = Image.open(fp, mode = "r")
参数说明：（1）fp(file_path)：文件路径， 字符串格式；（2）mode：（可选参数）。若使用，则必须设置mode="r"，否则显示ValueError异常。
"""from PIL import Image
im_open = Image.open("C:/Users/pc/Desktop/1.png")		# 打开图像
im_open.show()											# 显示图像

（2）自建图像：Image.new()

"""
函数说明：	im = Image.new(mode, size, color)
参数说明：（1）mode：指定图像模式，字符串格式。如： RGB真彩图像、L灰度图像、CMYK色彩图打印模式等；（2）size：指定图像大小（width, height）。（3）color：图像颜色，默认0表示黑色。参数值支持 [R,G,B] 三元组数字格式、颜色的十六进制值以及颜色英文单词。
"""from PIL import Image
im_new = Image.new(mode='RGB', size=(260, 100), color="#ff0000")		# 使用颜色的十六进制格式
im_new.show()		# 显示图像

（3）查看Image对象的属性 —— width + height + size + format + randonly + info + mode

from PIL import Image
im = Image.open("C:/Users/pc/Desktop/1.png")
print('打印image对象:', im)												
print("图像的宽=%s, 高=%s" %(im.width, im.height))		# width/height：查看图像的宽/高
print("图像的尺寸:", im.size)							# size：查看图像的尺寸
print("图像的格式:", im.format)							# format：查看图片的格式
print("图像是否为只读:", im.readonly)					# readonly：图片是否为只读
print("图像信息:", im.info)								# info：查看图片相关信息。包括每英寸像素点大小和截图软件信息
print("图像模式:", im.mode)								# mode：图像模式"""
打印image对象：<PIL.PngImagePlugin.PngImageFile image mode=RGB size=1810x228 at 0x17426DA3610>
图像的宽=1810, 高=228
图像的尺寸：(1810, 228)
图像的格式：PNG
图像是否为可读：1
图像信息：{}
图像模式：PGB
"""

（4）保存图像：Image.save() —— 保存的同时可以改变格式

"""
函数说明：	Image.save(fp, format=None)
参数说明：（1）fp：图像的存储路径，包含图像的名称+后缀，字符串格式；（2）format：（可选参数），指定图像保存的格式。若不指定文件格式，则以默认的图片格式来存储。
"""from PIL import Image
im = Image.open("C:/Users/pc/Desktop/1.png")			# 打开图像
im.save('C:/Users/pc/Desktop/2.bmp')					# 保存图像

并非所有的图片格式都可以用 save() 方法转换完成，比如将 PNG 格式的图片（四通道 RGBA 模式）保存为 JPG 格式（三通道 RGB 模式）。保存之前，需要进行图像模型转换。

（5）图像模式转换：im.convert() —— 不同格式之间的转换

常用的图像模式如下：

"""
函数说明：	im.convert(mode, parms**)
参数说明：（1）mode：指的是要转换成的图像模式；（2）parms：其他可选参数。如：matrix、dither 等。其中，最关键的参数是 mode，其余参数无须关心。
"""
from PIL import Image
import matplotlib.pyplot as pltim = Image.open("大黄蜂.jpg")	
print(im.mode)		# RGB
im1 = im.convert('1')								
im2 = im.convert('L')									
im3 = im.convert('P')									
im4 = im.convert('RGB')								
im5 = im.convert('RGBA')					
im6 = im.convert('CMYK')	
im7 = im.convert('YCbCr')	
# im8 = im.convert('LAB')			# ValueError: conversion from RGB to LAB not supported
im9 = im.convert('HSV')	
im10 = im.convert('I')			
im11 = im.convert('F')			
######################################################################
# 绘图
im_list = [im, im1, im2, im3, im4, im5, im6, im7, im9, im10, im11]
for i, j in enumerate(im_list):plt.subplot(3, 4, i+1)plt.title(['raw', '1', 'L', 'P', 'RGB', 'RGBA', 'CMYK', 'YCbCr', 'HSV', 'I', 'F'][i])plt.axis('off')plt.imshow(j)
plt.show()"""
plt.subplot(3,4,1), plt.imshow(im), plt.title('raw'), plt.axis('off')
plt.subplot(3,4,2), plt.imshow(im1), plt.title('1'), plt.axis('off')
plt.subplot(3,4,3), plt.imshow(im2), plt.title('L'), plt.axis('off')
plt.subplot(3,4,4), plt.imshow(im3), plt.title('P'), plt.axis('off')
plt.subplot(3,4,5), plt.imshow(im4), plt.title('RGB'), plt.axis('off')
plt.subplot(3,4,6), plt.imshow(im5), plt.title('RGBA'), plt.axis('off')
plt.subplot(3,4,7), plt.imshow(im6), plt.title('CMYK'), plt.axis('off')
plt.subplot(3,4,8), plt.imshow(im7), plt.title('YCbCr'), plt.axis('off')
# plt.subplot(3,4,9), plt.imshow(im8), plt.title('LAB'), plt.axis('off')
plt.subplot(3,4,10), plt.imshow(im9), plt.title('HSV'), plt.axis('off')
plt.subplot(3,4,11), plt.imshow(im10), plt.title('I'), plt.axis('off')
plt.subplot(3,4,12), plt.imshow(im11), plt.title('F'), plt.axis('off')
plt.show()
"""

（6）图像缩放：im.resize() —— 整体缩放 + 局部放大（指定区域）

整体缩放操作

"""
函数说明：	resize(size, resample=image.BICUBIC, box=None, reducing_gap=None)
参数说明：（1）size：元组参数 (width,height)，图片缩放后的尺寸；（2）resample：（可选参数），指图像重采样滤波器，与 thumbnail() 的 resample 参数类似，默认为 Image.BICUBIC；（3）box：（可选参数），对指定区域进行缩放，默认对整个原图进行缩放。备注1：指定区域必须在原图范围内，若超出范围则报错。每个像素点代表一个单位。备注2：box 的参数值是长度为 4 的像素坐标元组，即 (x_左上, y_左下, x1_右上, y1_右下)，分别表示被裁剪矩形区域的左上角（x, y）和右下角（x, y）。例如：(0,0,120,180)表示以原图的左上角为原点，选择宽和高分别是(120,180)的图像区域。（4）reducing_gap：（可选参数），浮点参数值，用于优化图片的缩放效果，常用参数值有 3.0 和 5.0。
"""from PIL import Image
import matplotlib.pyplot as pltim = Image.new(mode='RGB', size=(260, 100), color="#ff0000")		# 使用颜色的十六进制格式
im1 = im.resize((550, 260))		# 放大图像
im2 = im.resize((80, 50))		# 缩小图像
######################################################################
# 绘图
im_list = [im, im1, im2]
for i, j in enumerate(im_list):plt.subplot(1, 3, i+1)plt.title(['raw', 'Enlarge image', 'Reduced image'][i])plt.imshow(j)
plt.show()

局部放大操作

from PIL import Image
im = Image.open("大黄蜂.jpg")
try:image = im.resize((550, 260), resample=Image.LANCZOS, box=(0, 0, 120, 180))print("查看新图像的尺寸", image.size)image.show()
except IOError:print("操作有误")

（7）图像的缩略图：im.thumbnail() —— 只能在原图上修改，返回None

"""
函数说明：	thumbnail(size, resample)
参数说明：（1）size：元组参数，指的是缩小后的图像大小；（2）resample：（可选参数），默认为 Image.BICUBIC。备注：有四种图像重采样滤波器，分别是 Image.BICUBIC（双立方插值法）、PIL.Image.NEAREST（最近邻插值法）、PIL.Image.BILINEAR（双线性插值法）、PIL.Image.LANCZOS（下采样过滤插值法）。
"""from PIL import Image
im = Image.open("C:/Users/pc/Desktop/1.png")
im.thumbnail((150, 50))

注意：缩略图的尺寸与您指定的尺寸可能会出现不一致的情况。

因为 Pillow 会对原图像的长、宽进行等比例缩小，当指定的尺寸不符合图像的尺寸规格时，缩略图就会创建失败。比如：指定的尺寸超出了原图像的尺寸规格。

（8）图像通道分离：im.split() —— r/g/b三通道

from PIL import Image
import matplotlib.pyplot as pltim = Image.open("C:/Users/pc/Desktop/1.jpg")
r, g, b = im.split()				# 分离颜色通道，产生三个Image对象plt.subplot(131), plt.imshow(im), plt.title('im'), plt.axis('off')
plt.subplot(132), plt.imshow(r), plt.title('r'), plt.axis('off')
plt.subplot(133), plt.imshow(g), plt.title('g'), plt.axis('off')
plt.subplot(133), plt.imshow(b), plt.title('b'), plt.axis('off')
plt.show()# r.show()
# g.show()
# b.show()

（9）图像通道合并：Image.merge() —— 颜色通道合并 + 图像融合（权重值五五开）

颜色通道合并

"""
函数说明：	Image.merge(mode, bands)
参数说明：（1）mode：指定输出图像的模式（2）bands：参数类型为元组或者列表序列，其元素值是组成图像的颜色通道，比如 RGB 分别代表三种颜色通道(r,g,b)。备注：要求两张图片的模式、大小必须一致，否则不能合并。
"""
from PIL import Image
import matplotlib.pyplot as pltim = Image.open("starry_night.jpg")
r, g, b = im.split()					# 分离颜色通道，产生三个 Image 对象
im1 = Image.merge('RGB', (r, g, b))		# 重新组合颜色通道，返回 Image 对象
im2 = Image.merge('RGB', (r, b, g))
im3 = Image.merge('RGB', (g, r, b))
im4 = Image.merge('RGB', (g, b, r))
im5 = Image.merge('RGB', (b, r, g))
im6 = Image.merge('RGB', (b, g, r))plt.subplot(231), plt.imshow(im1), plt.title('rgb'), plt.axis('off')
plt.subplot(232), plt.imshow(im2), plt.title('rbg'), plt.axis('off')
plt.subplot(233), plt.imshow(im3), plt.title('grb'), plt.axis('off')
plt.subplot(234), plt.imshow(im4), plt.title('gbr'), plt.axis('off')
plt.subplot(235), plt.imshow(im5), plt.title('brg'), plt.axis('off')
plt.subplot(236), plt.imshow(im6), plt.title('bgr'), plt.axis('off')
plt.show()

图像融合：每张图像的权重值都是50%

from PIL import Image
im_1 = Image.open("starry_night.jpg")
im_2 = Image.open("大黄蜂.jpg")# 因为两种图片的图片格式一致，所以仅需要处理图片的大小，让它们保持一致
im_2 = im_2.resize(im_1.size)
r1, g1, b1 = im_1.split()
r2, g2, b2 = im_2.split()
im_3 = Image.merge('RGB', [r2, g2, b1])
im_3.show()

（10）混合图像：Image.blend() —— 将两张图像叠加在一起，并可以选择其中一张图像的透明度，取值范围[0, 1]。

"""
函数说明：	Image.blend(image1, image2, alpha)
参数说明：（1）image1，image2：表示两个 Image 对象。（2）alpha：表示透明度，取值范围为 0 到 1。11：当取值为 0 时，等同于 image1 的拷贝。22：而取值为 1 时，等同于 image2 的拷贝。33：当取值为 0.5 时，与Image.merge()效果等同。备注：要求两张图片的模式、大小必须一致，否则不能合并。
"""from PIL import Imageim_1 = Image.open("starry_night.jpg")
im_2 = Image.open("大黄蜂.jpg")
im_2 = im_2.resize(im_1.size)
im3 = Image.blend(im_1, im_2, 0.7)
im3.show()

<11> 图像裁剪：im.crop() —— 获取指定区域

"""
函数说明：	crop(box=None)
参数说明：	box：表示裁剪区域，默认为 None，表示拷贝原图像。备注：box 是一个有四个数字的元组参数 (x_左上, y_左下, x1_右上, y1_右下)，分别表示被裁剪矩形区域的左上角（x, y）和右下角（x, y）。默认（0, 0）表示坐标原点，宽度的方向为 x 轴，高度的方向为 y 轴，每个像素点代表一个单位。
"""from PIL import Imageim = Image.open("大黄蜂.jpg")
im2 = im.crop((0, 0, 50, 50))
im2.show()

<12> 图像拷贝：im.copy() —— 深拷贝

"""
函数说明：	copy(image)
参数说明：	image：拷贝图像；
"""from PIL import Imageim = Image.open("大黄蜂.jpg")
im_copy = im.copy()								
im_copy.show()

<13> 图像粘贴：im.paste() —— 可以将两张图叠加在一起

"""
函数说明：	im.paste(image, box=None, mask=None)
参数说明：	（1）image：指被粘贴的图像；（2）box：指定图像被粘贴的位置或者区域，其参数值是长度为 2 或者 4 的元组序列。备注1：长度为 2 时，表示具体的某一点 (x, y)。备注2：长度为 4 时，表示具体的粘贴的区域，此时区域的大小必须要和被粘贴的图像大小保持一致。（3）mask：（可选参数），为图片添加蒙版效果。
"""from PIL import Imageim = Image.open("starry_night.jpg")
im1 = Image.open("大黄蜂.jpg")
im_copy = im1.copy()							# 图像拷贝
im_crop = im_copy.crop((0, 0, 200, 100))		# 图像裁剪# 创建一个新的图像作为蒙版，L模式，单颜色值
image_new = Image.new('L', (200, 100), 200)
# 将裁剪后的副本粘贴至副本图像上，并添加蒙版
im.paste(im_crop, (100, 100, 300, 200), mask=image_new)		# 图像粘贴
im.show()

<14> 图像几何变换（翻转）：im.transpose()

"""
函数说明：	im.transpose(method)
常见方法：	（1）Image.FLIP_LEFT_RIGHT：左右水平翻转；（2）Image.FLIP_TOP_BOTTOM：上下垂直翻转；（3）Image.ROTATE_90：图像旋转 90 度；（4）Image.ROTATE_180：图像旋转 180 度；（5）Image.ROTATE_270：图像旋转 270 度；（6）Image.TRANSPOSE：图像转置；（7）Image.TRANSVERSE：图像横向翻转。
"""from PIL import Image
import matplotlib.pyplot as pltim = Image.open("starry_night.jpg")
im1 = im.transpose(Image.FLIP_LEFT_RIGHT)
im2 = im.transpose(Image.FLIP_TOP_BOTTOM)
im3 = im.transpose(Image.ROTATE_90)
im4 = im.transpose(Image.ROTATE_180)
im5 = im.transpose(Image.ROTATE_270)
im6 = im.transpose(Image.TRANSPOSE)
im7 = im.transpose(Image.TRANSVERSE)
############################################################
# 绘图
im_list = [im, im1, im2, im3, im4, im5, im6, im7]
for i, j in enumerate(im_list):plt.subplot(2, 4, i+1)plt.title(['raw', 'Image.FLIP_LEFT_RIGHT', 'Image.FLIP_TOP_BOTTOM', 'Image.ROTATE_90', 'Image.ROTATE_180', 'Image.ROTATE_270', 'Image.TRANSPOSE', 'Image.TRANSVERSE'][i])plt.axis('off')plt.imshow(j)
plt.show()"""
plt.subplot(421), plt.imshow(im), plt.title('raw_image'), plt.axis('off')
plt.subplot(422), plt.imshow(im1), plt.title('Image.FLIP_LEFT_RIGHT'), plt.axis('off')
plt.subplot(423), plt.imshow(im2), plt.title('Image.FLIP_TOP_BOTTOM'), plt.axis('off')
plt.subplot(424), plt.imshow(im3), plt.title('Image.ROTATE_90'), plt.axis('off')
plt.subplot(425), plt.imshow(im4), plt.title('Image.ROTATE_180'), plt.axis('off')
plt.subplot(426), plt.imshow(im5), plt.title('Image.ROTATE_270'), plt.axis('off')
plt.subplot(427), plt.imshow(im6), plt.title('Image.TRANSPOSE'), plt.axis('off')
plt.subplot(428), plt.imshow(im7), plt.title('Image.TRANSVERSE'), plt.axis('off')
plt.show()
"""

<15> 图像几何变换（旋转）：im.rotate()

"""
函数说明：	im.rotate(angle, resample=PIL.Image.NEAREST, expand=None, center=None, translate=None, fillcolor=None)
参数说明：	（1）angle：表示任意旋转的角度；（2）resample：重采样滤波器，默认为 PIL.Image.NEAREST 最近邻插值方法；（3）expand：可选参数，表示是否对图像进行扩展，如果参数值为 True 则扩大输出图像，如果为 False 或者省略，则表示按原图像大小输出；（4）center：可选参数，指定旋转中心，参数值是长度为 2 的元组，默认以图像中心进行旋转；（5）translate：表示对旋转后的图像进行平移。参数值为二元组，以左上角为原点；可以为负数（6）fillcolor：可选参数，填充颜色，图像旋转后，对图像之外的区域进行填充。
"""from PIL import Imageim = Image.open("starry_night.jpg")
im_out = im.rotate(angle=30, translate=(0, -25), fillcolor="green")
im_out.show()

<16> 图像几何变换（形状变换）：im.transform()

"""
函数说明：	im.transform(size, method, data=None, resample=0) 
参数说明：	（1）size：指定变换后的图像尺寸；（2）method：指定图像的变化方式。比如：Image.EXTENT 表示矩形变换；（3）data：截取原图像的区域（4）resample：图像重采样滤波器，默认参数值为 PIL.Image.NEAREST。
"""from PIL import Imageim = Image.open("starry_night.jpg")
im_out = im.transform((500, 500), Image.EXTENT, data=[0, 0, 100 + im.width//2, im.height//3])
im_out.show()

<17> 图像降噪处理：ImageFilter —— 集成多种滤波器（17种）

常见的降噪滤波器如下表：官网Fillow：对每个滤波器的详细定义

函数	说明
`from PIL import ImageFilter`	\
–	–
ImageFilter.BLUR	模糊滤波（均值滤波）
ImageFilter.CONTOUR	轮廓滤波（寻找图像轮廓信息）
ImageFilter.DETAIL	细节滤波（使得图像细节更加明显）
ImageFilter.FIND_EDGES	寻找边界滤波（找寻图像的边界信息）
ImageFilter.EMBOSS	浮雕滤波（以浮雕图的形式显示图像）
ImageFilter.EDGE_ENHANCE	边界增强滤波（突出、加强和改善图像中不同灰度区域之间的边界和轮廓的图像增强方法。）
ImageFilter.EDGE_ENHANCE_MORE	深度边缘增强滤波（使得图像中边缘部分更加明显）
ImageFilter.SMOOTH	平滑滤波（突出图像的宽大区域、低频成分、主干部分或抑制图像噪声和干扰高频成分，使图像亮度平缓渐变，减小突变梯度，改善图像质量。）
ImageFilter.SMOOTH_MORE	深度平滑滤波（使得图像变得更加平滑）
ImageFilter.SHARPEN	锐化滤波（补偿图像的轮廓,增强图像的边缘及灰度跳变的部分）
ImageFilter.GaussianBlur()	高斯模糊
ImageFilter.UnsharpMask()	反锐化掩码滤波
ImageFilter.Kernel()	卷积核滤波：`Kernel(size,kernel, scale=None, offset=0)`。（1）当前版本，size必须为(3,3)或者(5,5)。kernel必须对应为9个或者25个整数或者浮点数的序列。如：`Kernel((3,3),(1,1,1,0,0,0,2,0,2)`。（2）scale：将卷积核作用于每个像素值之后的数据，都需要除以这个变量。默认值为卷积核的权重之和。（3）offset：将该值加到卷积核作用的结果上，然后再除以变量scale。
ImageFilter.MinFilter(num)	最小值滤波器，从 size=num x num 参数指定的区域中选择最小像素值，然后将其存储至输出图像中。
ImageFilter.MedianFilter(num)	中值滤波器，从 size=num x num参数指定的区域中选择中值像素值，然后将其存储至输出图像中。（特别是消除椒盐噪声，中值滤波的效果要比均值滤波更好）
ImageFilter.MaxFilter(num)	最大值滤波器，从 size=num x num参数指定的区域中选择最大值像素值，然后将其存储至输出图像中。
ImageFilter.ModeFilter(num)	模式滤波，从 size=num x num参数指定的区域中拷贝出现次数最多的像素值存储到输出图像中。如果没有一个像素值出现过两次极其以上,则使用原始像素值。

from PIL import Image, ImageFilter
import matplotlib.pyplot as pltim = Image.open("大黄蜂.jpg")
im1 = im.filter(ImageFilter.BLUR)
im2 = im.filter(ImageFilter.CONTOUR)
im3 = im.filter(ImageFilter.DETAIL)
im4 = im.filter(ImageFilter.FIND_EDGES)
im5 = im.filter(ImageFilter.EMBOSS)
im6 = im.filter(ImageFilter.EDGE_ENHANCE)
im7 = im.filter(ImageFilter.EDGE_ENHANCE_MORE)
im8 = im.filter(ImageFilter.SMOOTH)
im9 = im.filter(ImageFilter.SMOOTH_MORE)
im10 = im.filter(ImageFilter.SHARPEN)
im11 = im.filter(ImageFilter.GaussianBlur())
im12 = im.filter(ImageFilter.UnsharpMask())
im13 = im.filter(ImageFilter.Kernel((3,3),(1,1,1,0,0,0,2,0,2)))
im14 = im.filter(ImageFilter.MinFilter(3))
im15 = im.filter(ImageFilter.MedianFilter(3))
im16 = im.filter(ImageFilter.MaxFilter(3))
im17 = im.filter(ImageFilter.ModeFilter())
############################################################
# 绘图
im_list = [im, im1, im2, im3, im4, im5, im6, im7, im8, im9, im10, im11, im12, im13, im14, im15, im16, im17]
for i, j in enumerate(im_list):plt.subplot(4, 5, i+1)plt.title(['raw', 'ImageFilter.BLUR', 'ImageFilter.CONTOUR', 'ImageFilter.DETAIL', 'ImageFilter.FIND_EDGES', 'ImageFilter.EMBOSS', 'ImageFilter.EDGE_ENHANCE', 'ImageFilter.EDGE_ENHANCE_MORE', 'ImageFilter.SMOOTH', 'ImageFilter.SMOOTH_MORE', 'ImageFilter.SHARPEN', 'ImageFilter.GaussianBlur', 'ImageFilter.UnsharpMask', 'ImageFilter.Kernel', 'ImageFilter.MinFilter', 'ImageFilter.MedianFilter', 'ImageFilter.MaxFilter', 'ImageFilter.ModeFilter'][i])plt.axis('off')plt.imshow(j)
plt.show()"""
plt.subplot(4,5,1), plt.imshow(im), plt.title('raw_image'), plt.axis('off')
plt.subplot(4,5,2), plt.imshow(im1), plt.title('ImageFilter.BLUR'), plt.axis('off')
plt.subplot(4,5,3), plt.imshow(im2), plt.title('ImageFilter.CONTOUR'), plt.axis('off')
plt.subplot(4,5,4), plt.imshow(im3), plt.title('ImageFilter.DETAIL'), plt.axis('off')
plt.subplot(4,5,5), plt.imshow(im4), plt.title('ImageFilter.FIND_EDGES'), plt.axis('off')
plt.subplot(4,5,6), plt.imshow(im5), plt.title('ImageFilter.EMBOSS'), plt.axis('off')
plt.subplot(4,5,7), plt.imshow(im6), plt.title('ImageFilter.EDGE_ENHANCE'), plt.axis('off')
plt.subplot(4,5,8), plt.imshow(im7), plt.title('ImageFilter.EDGE_ENHANCE_MORE'), plt.axis('off')
plt.subplot(4,5,9), plt.imshow(im8), plt.title('ImageFilter.SMOOTH'), plt.axis('off')
plt.subplot(4,5,10), plt.imshow(im9), plt.title('ImageFilter.SMOOTH_MORE'), plt.axis('off')
plt.subplot(4,5,11), plt.imshow(im10), plt.title('ImageFilter.SHARPEN'), plt.axis('off')
plt.subplot(4,5,12), plt.imshow(im11), plt.title('ImageFilter.GaussianBlur'), plt.axis('off')
plt.subplot(4,5,13), plt.imshow(im12), plt.title('ImageFilter.UnsharpMask'), plt.axis('off')
plt.subplot(4,5,14), plt.imshow(im13), plt.title('ImageFilter.Kernel'), plt.axis('off')
plt.subplot(4,5,15), plt.imshow(im14), plt.title('ImageFilter.MinFilter'), plt.axis('off')
plt.subplot(4,5,16), plt.imshow(im15), plt.title('ImageFilter.MedianFilter'), plt.axis('off')
plt.subplot(4,5,17), plt.imshow(im16), plt.title('ImageFilter.MaxFilter'), plt.axis('off')
plt.subplot(4,5,18), plt.imshow(im17), plt.title('ImageFilter.ModeFilter'), plt.axis('off')
plt.show()
"""

<18> 图像像素增强：ImageEnhance —— 对选择的属性增强N倍（颜色平衡、对比度、亮度、锐度）

常见的降噪滤波器如下表：

函数	说明
`from PIL import ImagEnhance`	\
–	–
ImageEnhance.Color(im).enhance(N)	调整图像的颜色平衡
ImageEnhance.Contrast(im).enhance(N)	调整图像的对比度
ImageEnhance.Brightness(im).enhance(N)	调整图像的亮度
ImageEnhance.Sharpness(im).enhance(N)	调整图像的锐度

from PIL import Image, ImageEnhance
import matplotlib.pyplot as pltim = Image.open("大黄蜂.jpg")
im1 = ImageEnhance.Color(im).enhance(2)
im2 = ImageEnhance.Contrast(im).enhance(2)
im3 = ImageEnhance.Brightness(im).enhance(2)
im4 = ImageEnhance.Sharpness(im).enhance(8)
############################################################
# 绘图
im_list = [im, im1, im2, im3, im4]
for i, j in enumerate(im_list):plt.subplot(2, 3, i+1)plt.title(['raw', 'ImageEnhance.Color', 'ImageEnhance.Contrast', 'ImageEnhance.Brightness', 'ImageEnhance.Sharpness'][i])plt.axis('off')plt.imshow(j)
plt.show()"""
plt.subplot(2,3,1), plt.imshow(im), plt.title('raw_image'), plt.axis('off')
plt.subplot(2,3,2), plt.imshow(im1), plt.title('ImageEnhance.Color'), plt.axis('off')
plt.subplot(2,3,3), plt.imshow(im2), plt.title('ImageEnhance.Contrast'), plt.axis('off')
plt.subplot(2,3,4), plt.imshow(im3), plt.title('ImageEnhance.Brightness'), plt.axis('off')
plt.subplot(2,3,5), plt.imshow(im4), plt.title('ImageEnhance.Sharpness'), plt.axis('off')
plt.show()
"""

<19> 绘制图形：ImageDraw.Draw() —— 添加文字 + 绘制点、直线、矩形、多边形、椭圆、圆弧、弦、饼图

方法	说明
`draw = ImageDraw.Draw(im)`	新建 ImageDraw 绘图对象，参数 im 表示 Image 对象
–	–
`draw.text(xy=(x,y), "text", font, fill=None)`	绘制文字。（1）(x,y)：起始坐标位置，以图像左上角为坐标原点；（2）text：字符串格式，要添加的文本内容；（3）font：ImageFont 对象；（4）fill：填充色。
`draw.point(xy=(x,y), fill=None)`	绘制点。（1）(x,y)：起始坐标位置，以图像左上角为坐标原点；（2）fill：填充色。
`draw.line(xy=(x1, y1, x2, y2), fill=None, width=None)`	绘制直线。（1）(x,y)：左上角和右下角位置，以图像左上角为坐标原点；（2）fill：填充色。（3）边框宽度
`draw.rectangle(xy=(x1, y1, x2, y2), fill=None, outline=None, width=None)`	绘制矩形。（1）xy：左上角和右下角位置，以图像的左上角为坐标原点；（2）fill：填充色；（3）outline：边框颜色。（4）边框宽度
`draw.polygon(xy=(x1, y1, x2, y2), fill=None, outline=None, width=None)`	绘制多边形。（1）xy：左上角和右下角位置，以图像的左上角为坐标原点；（2）fill：填充色；（3）outline：边框颜色；（4）边框宽度
`draw.eclipse(xy=(x1, y1, x2, y2), fill=None, outline=None, width=None)`	绘制椭圆形。（1）xy：左上角和右下角位置，以图像的左上角为坐标原点；（2）fill：填充色；（3）outline：边框颜色；（4）边框宽度
`draw.arc(xy=(x1, y1, x2, y2), start, end, fill=None, width=None)`	绘制圆弧。（1）xy：左上角和右下角位置，以图像的左上角为坐标原点；（2）start：开始点；（3）end：结束点；（4）fill：填充色；（5）边框宽度
`draw.chord(xy=(x1, y1, x2, y2), start, end, fill=None, outline=None, width=None)`	绘制弦。（1）xy：左上角和右下角位置，以图像的左上角为坐标原点；（2）start：开始点；（3）end：结束点；（4）fill：填充色；（5）outline：边框颜色；（6）边框宽度
`draw.pieslice(xy=(x1, y1, x2, y2), start, end, fill=None, outline=None, width=None)`	绘制饼图。（1）xy：左上角和右下角位置，以图像的左上角为坐标原点；（2）start：开始点；（3）end：结束点；（4）fill：填充色；（5）outline：边框颜色；（6）边框宽度

"""
函数说明：	ImageColor.getrgb(color)
参数说明：	一个颜色名称，字符串格式，可以是颜色的英文单词，或者十六进制颜色名。如果是不支持的颜色，会报 ValueError 错误；备注：该模块支持不同格式的颜色，比如 RGB 格式的颜色三元组、十六进制的颜色名称（#ff0000）以及颜色英文单词（"red"）。
"""from PIL import Image, ImageDraw, ImageFontim = Image.new('RGB', (600, 600), color='gray')		# 创建 Image 对象，当做背景图
draw = ImageDraw.Draw(im)							# 创建 ImageDraw 对象######################################################################
# 绘制文字
font = ImageFont.truetype('C:/Windows/Fonts/msyh.ttc', size=25)			# 加载计算机本地字体文件
draw.text(xy=(200, 200), text='胖墩会武术', fill=(255, 0, 0), font=font)	# 在原图像上添加文本
"""
函数说明：	font = ImageFont.truetype(font, size)
参数说明：	（1）font:指定的字体格式文件路径，字符串格式。如：TrueType 和 OpenType 类型的字体（2）size:字体大小
"""
######################################################################
# 绘制点 —— 点的pixel为1，若觉得太小可以使用绘制圆来替代
draw.point(((400, 250), (400, 200), (400, 220)), fill=(255, 255, 0))
###################################
# 绘制直线
draw.line(((5,5), (5,100)), fill=(255,0,0), width=5)
###################################
# 绘制矩形
draw.rectangle(((10,10), (50,50)), fill=(0,255,0), outline=(255,0,0))
# 绘制正方形
draw.rectangle(((50,50), (100,100)), fill=None, outline=(0,0,255), width=5)
# 绘制多边形
draw.polygon(((400, 400), (350, 380), (420, 350)), fill=(255, 255, 0), outline=(0, 0, 0))
###################################
# 绘制椭圆形
draw.ellipse(((100, 100), (120, 150)), fill=(0, 255, 0), outline=(255, 0, 0))
# 绘制圆形
draw.ellipse(((250, 250), (300, 300)), fill=None, outline=(0, 0, 255), width=5)
# 绘制圆弧
draw.arc((25, 50, 175, 200), start=30, end=270, fill=(255, 255, 0))
# 绘制弦
draw.chord((225, 50, 375, 200), start=30, end=270, fill=(255, 255, 0), outline=(0, 0, 0))
# 绘制饼图
draw.pieslice((425, 50, 575, 200), start=30, end=270, fill=(255, 255, 0), outline=(0, 0, 0))im.show()

（20）获取 RGB 值：ImageColor.getrgb()

RGB 色彩模式、HSL （色调-饱和度-明度）、HSB （又称 HSV，色调-饱和度-亮度）。
下面对 HSL 做简单介绍：

H：即 Hue 色调，取值范围 0 -360，其中 0 表示红色（red），120 表示绿色（green），240 表示蓝色（blue）；
S：即 Saturation 饱和度，代表色彩的纯度，取值 0~100%，其中 0 代表灰色（gry），100% 表示色光最饱和；
L：即 Lightness 明度，取值为 0~100%，其中 0 表示黑色（black），50% 表示正常颜色，100% 则表示白色。

"""
函数说明：	ImageColor.getrgb(color)
参数说明：	一个颜色名称，字符串格式，可以是颜色的英文单词，或者十六进制颜色名。如果是不支持的颜色，会报 ValueError 错误；备注：该模块支持不同格式的颜色，比如 RGB 格式的颜色三元组、十六进制的颜色名称（#ff0000）以及颜色英文单词（"red"）。
"""from PIL import Image, ImageColorcolor1 = ImageColor.getrgb("blue")
color2 = ImageColor.getrgb('#DCDCDC')
color3 = ImageColor.getrgb('HSL(0, 100%, 50%)')		# 使用HSL模式红色print(color1)		# (0, 0, 255)
print(color2)		# (220, 220, 220)
print(color3)		# (255, 0, 0)

（21）获取颜色值：ImageColor.getcolor()

"""
函数说明：	ImageColor.getcolor(color, mode)
参数说明：	（1）color：一个颜色名称，字符串格式，可以是颜色的英文单词，或者十六进制颜色名。如果是不支持的颜色，会报 ValueError 错误；（2）mode：指定色彩模式，如果是不支持的模式，会报 KeyError 错误。备注：该模块支持不同格式的颜色，比如 RGB 格式的颜色三元组、十六进制的颜色名称（#ff0000）以及颜色英文单词（"red"）。
"""from PIL import Image, ImageColorcolor4 = ImageColor.getcolor('#EEA9B8','L')
color5 = ImageColor.getcolor('yellow','RGBA')print(color4)		# 191
print(color5)		# (255, 255, 0, 255)

（22）ndarray数组与图像之间的相互转换：np.array + Image.fromarray

ndarray 是 NumPy 中的数组类型，也称为 ndarray 数组，该数组可以与 Pillow 的 PIL.Image 对象实现相互转化。

from PIL import Image
import numpy as npimg = Image.open("C:/Users/pc/Desktop/1.png")
img_2 = np.array(img)					# Image图像转换为ndarray数组
arr_img = Image.fromarray(img_2)		# ndarray转换为Image图像
arr_img.show()

（23）读取序列图像： seek() + tell() 、ImageSequence()

Pillow 库也包含对图像序列（动画格式）的一些基本支持。支持的序列格式文件包括：GIF、TIFF 和 FLI 等等。当加载序列图像时，默认加载的是第一帧。

方法一：除使用 seek() 方法读取图像序列外，ImageSequence 模块还提供了 for 循环迭代遍历图像序列的方法。你可以使用 seek() 和 tell() 方法访问不同的帧。

from PIL import Image
import matplotlib.pyplot as pltfname = r'C:\Users\my\Desktop\image\my.gif'
im = Image.open(fname)
im_list = [im.copy()]
try:while True:im.seek(im.tell()+1)im_list.append(im.copy())
except EOFError:pass
#################################################
# 绘图
for i, j in enumerate(im_list):plt.subplot(1, 4, i+1)plt.title(str(i+1))plt.axis('off')plt.imshow(j)
plt.show()

方法二：除使用 seek() 方法读取图像序列外，ImageSequence 模块还提供了 for 循环迭代遍历图像序列的方法。

from PIL import Image, ImageSequence
import matplotlib.pyplot as pltfname = r'C:\Users\my\Desktop\image\my.gif'
im = Image.open(fname)
im_list = []
for frame in ImageSequence.Iterator(im):im_list.append(frame.copy())
##############################################
# 绘图
for i, j in enumerate(im_list):plt.subplot(1, 4, i+1)plt.title(str(i+1))plt.axis('off')plt.imshow(j)
plt.show()

应用一：批量修改图像尺寸

import os
from PIL import Image# 若文件夹不存在，则新建：NewImage
if not os.path.exists('C:/Users/pc/Desktop/NewImage/'):os.mkdir('C:/Users/pc/Desktop/NewImage/')		fileName = os.listdir('C:/Users/pc/Desktop/image01/')		# 指定图像的文件夹：image01
for img in fileName:raw_image = Image.open('C:/Users/pc/Desktop/image01/' + img)new_image = raw_image.resize((350, 350), Image.BILINEAR)new_image.save('C:/Users/pc/Desktop/NewImage/'+img)

应用二：图像添加水印：ImageDraw + ImageFont

即在原图上添加自定义的字体

from PIL import Image, ImageFont, ImageDrawdef creating_watermark(im, text, font):# 给水印添加透明度，因此需要转换图片的格式im_rgba = im.convert('RGBA')im_text_canvas = Image.new('RGBA', im_rgba.size, (255, 255, 255, 0))draw = ImageDraw.Draw(im_text_canvas)text_x_width, text_y_height = draw.textsize(text, font=font)    # 设置文本文字大小text_xy = (im_rgba.size[0] - text_x_width, im_rgba.size[1] - text_y_height)draw.text(text_xy, text, font=font, fill=(0, 125, 125))         # 设置文本im_text = Image.alpha_composite(im_rgba, im_text_canvas)        # 将原图片与文字复合return im_textimage = Image.open("大黄蜂.jpg")
font1 = ImageFont.truetype('C:/Windows/Fonts/msyh.ttc', size=100)
image_water = creating_watermark(image, '胖墩会武术', font=font1)
image_water.show()

应用三：生成GIF动态图

以第一张图片作为开始，将多张连续图像合并成 gif 动态图

import os
import random
from PIL import Imagedef png_to_gif(png_path, gif_name):"""png合成gif图像：保存图像的文件夹路径, gif保存路径"""frames = []png_files = os.listdir(png_path)print(png_files)# 读取文件内的静态图for frame_id in range(1, len(png_files)+1):frame = Image.open(os.path.join(png_path, 'image%d.jpg'%frame_id))frames.append(frame)frames[0].save(gif_name, save_all=True, append_images=frames[1:], transparency=0, duration=2000, loop=0, disposal=2)
# 函数作用：以第一张图片作为开始，将后续5张图片合并成 gif 动态图
# 参数说明：
# 			save_all 保存图像;
#			transparency 设置透明背景色; 
#			duration 单位毫秒，动画持续时间。
# 			loop=0 无限循环;
#			disposal=2 恢复原背景颜色。
# 注意：Pillow 总是以灰度模式（L）或调色板模式（P）来读取 GIF 文件。
png_to_gif("C:/Users/pc/Desktop/image", 'C:/Users/pc/Desktop/t.gif')