1. Introduction

    PIL(Python Image Library)是python的第三方影像處理庫，但是由於其強大的功能與眾多的使用人數，幾乎已經被認為是python官方影像處理庫了。其官方主頁為:PIL。 PIL歷史悠久，原來是隻支援python2.x的版本的，後來出現了移植到python3的庫pillow,pillow號稱是friendly fork for PIL,其功能和PIL差不多，但是支援python3。本文主要介紹PIL那些最常用的特性與用法,主要參考自:http://www.effbot.org/imagingbook。

2. What PIL can do?

    PIL可以做很多和影像處理相關的事情:

• 影像歸檔(Image Archives)。PIL非常適合於影像歸檔以及影像的批處理任務。你可以使用PIL建立縮圖，轉換影像格式，列印影像等等。
• 影像展示(Image Display)。PIL較新的版本支援包括Tk PhotoImage，BitmapImage還有Windows DIB等介面。PIL支援眾多的GUI框架介面，可以用於影像展示。
• 影像處理(Image Processing)。PIL包括了基礎的影像處理函式，包括對點的處理，使用眾多的卷積核(convolution kernels)做過濾(filter),還有顏色空間的轉換。PIL庫同樣支援影像的大小轉換，影像旋轉，以及任意的仿射變換。PIL還有一些直方圖的方法，允許你展示影像的一些統計特性。這個可以用來實現影像的自動對比度增強，還有全域性的統計分析等。

3. How to use PIL?

3.1 Image class

    Image類是PIL中的核心類，你有很多種方式來對它進行初始化，比如從檔案中載入一張影像，處理其他形式的影像，或者是從頭創造一張影像等。下面是PIL Image類中常用的方法:

• open(filename,mode)(開啟一張影像)。下面的程式碼演示瞭如何從檔案開啟一張影像:

>>> from PIL import Image
>>> Image.open("dog.jpg","r")
<PIL.JpegImagePlugin.JpegImageFile image mode=RGB size=296x299 at 0x7F62BDB5B0F0
>
>>> im = Image.open("dog.jpg","r")
>>> print(im.size,im.format,im.mode)
(296, 299) JPEG RGB

Image.open返回一個Image物件，該物件有size,format,mode等屬性，其中size表示影像的寬度和高度(畫素表示);format表示影像的格式,常見的包括JPEG,PNG等格式;mode表示影像的模式，定義了畫素型別還有影像深度等，常見的有RGB,HSV等。一般來說`L`(luminance)表示灰度影像,`RGB`表示真彩影像,`CMYK`表示預先壓縮的影像。一旦你得到了開啟的Image物件之後，就可以使用其眾多的方法對影像進行處理了，比如使用im.show()可以展示上面得到的影像。

• save(filename,format)(儲存指定格式的影像)

>>> im.save("dog.png",`png`)

上面的程式碼將影像重新儲存成png格式。

• thumbnail(size,resample)(建立縮圖)

>>> im.thumbnail((50,50),resample=Image.BICUBIC)
>>> im.show()

上面的程式碼可以建立一個指定大小(size)的縮圖,需要注意的是，thumbnail方法是原地操作，返回值是None。第一個引數是指定的縮圖的大小，第二個是取樣的，有Image.BICUBIC，PIL.Image.LANCZOS，PIL.Image.BILINEAR，PIL.Image.NEAREST這四種取樣方法。預設是Image.BICUBIC。

• crop(box)(裁剪矩形區域)

>>> im = Image.open("dog.jpg","r")
>>> box = (100,100,200,200)
>>> region = im.crop(box)
>>> region.show()
im.crop()

上面的程式碼在im影像上裁剪了一個box矩形區域，然後顯示出來。box是一個有四個數字的元組(upper_left_x,upper_left_y,lower_right_x,lower_right_y),分別表示裁剪矩形區域的左上角x,y座標,右下角的x,y座標,規定影像的最左上角的座標為原點(0,0),寬度的方向為x軸，高度的方向為y軸，每一個畫素代表一個座標單位。crop()返回的仍然是一個Image物件。

• transpose(method)(影像翻轉或者旋轉)

>>> im_rotate_180 = im.transpose(Image.ROTATE_180)
>>> im_rotate_180.show()

上面的程式碼將im逆時針旋轉180°，然後顯示出來,method是transpose的引數，表示選擇什麼樣的翻轉或者旋轉方式，可以選擇的值有:
    – Image.FLIP_LEFT_RIGHT,表示將影像左右翻轉
    – Image.FLIP_TOP_BOTTOM,表示將影像上下翻轉
    – Image.ROTATE_90,表示將影像逆時針旋轉90°
    – Image.ROTATE_180,表示將影像逆時針旋轉180°
    – Image.ROTATE_270,表示將影像逆時針旋轉270°
    – Image.TRANSPOSE,表示將影像進行轉置(相當於順時針旋轉90°)
    – Image.TRANSVERSE,表示將影像進行轉置,再水平翻轉

• paste(region,box,mask)(將一個影像貼上到另一個影像)

>>> im.paste(region,(100,100),None)
>>> im.show()

上面的程式碼將region影像貼上到左上角為(100,100)的位置。region是要貼上的Image物件,box是要貼上的位置，可以是一個兩個元素的元組，表示貼上區域的左上角座標,也可以是一個四個元素的元組，表示左上角和右下角的座標。如果是四個元素元組的話,box的size必須要和region的size保持一致，否則將會被convert成和region一樣的size。

• split()(顏色通道分離)

>>> r,g,b = im.split()
>>> r.show()
>>> g.show()
>>> b.show()

split()方法可以原來影像的各個通道分離,比如對於RGB影像，可以將其R,G,B三個顏色通道分離。

• merge(mode,channels)(顏色通道合併)

>>> im_merge = Image.merge("RGB",[b,r,g])
>>> im_merge.show()

merge方法和split方法是相對的，其將多個單一通道的序列合併起來，組成一個多通道的影像，mode是合併之後影像的模式，比如”RGB”,channels是多個單一通道組成的序列。

• resize(size,resample,box)

>>> im_resize = im.resize((200,200))
>>> im_resize
<PIL.Image.Image image mode=RGB size=200x200 at 0x7F62B9E23470>
>>> im_resize.show()
>>> im_resize_box = im.resize((100,100),box = (0,0,50,50))
>>> im_resize_box.show()

resize方法可以將原始的影像轉換大小,size是轉換之後的大小,resample是重新取樣使用的方法，仍然有Image.BICUBIC，PIL.Image.LANCZOS，PIL.Image.BILINEAR，PIL.Image.NEAREST這四種取樣方法，預設是PIL.Image.NEAREST,box是指定的要resize的影像區域，是一個用四個元組指定的區域(含義和上面所述box一致)。

• convert(mode,matrix,dither,palette,colors)(mode轉換)

>>> im_L = im.convert("L")
>>> im_L.show()
>>> im_rgb = im_L.convert("RGB")
>>> im_rgb.show()
>>> im_L.mode
`L`
>>> im_rgb.mode
`RGB`

convert方法可以改變影像的mode,一般是在`RGB`(真彩圖)、`L`(灰度圖)、`CMYK`(壓縮圖)之間轉換。上面的程式碼就是首先將影像轉化為灰度圖，再從灰度圖轉化為真彩圖。值得注意的是,從灰度圖轉換為真彩圖，雖然理論上確實轉換成功了，但是實際上是很難恢復成原來的真彩模式的(不唯一)。

• filter(filter)(應用過濾器)

>>> im = Image.open("dog.jpg","r")
>>> from PIL import ImageFilter
>>> im_blur = im.filter(ImageFilter.BLUR)
>>> im_blur.show()
>>> im_find_edges = im.filter(ImageFilter.FIND_EDGES)
>>> im_find_edges.show()
>>> im_find_edges.save("find_edges.jpg")
>>> im_blur.save("blur.jpg")

filter方法可以將一些過濾器操作應用於原始影像，比如模糊操作，查詢邊、角點操作等。filter是過濾器函式，在PIL.ImageFilter函式中定義了大量內建的filter函式，比如BLUR(模糊操作),GaussianBlur(高斯模糊),MedianFilter(中值過濾器)，FIND_EDGES(查詢邊)等。上面得到原始影像dog.jpg,find_edges.jpg以及blur.jpg從左到右如下圖1所示:

圖1 從左到右分別是:dog.jpg,find_edges.jpg以及blur.jpg

• point(lut,mode)(對影像畫素操作)

>>> im_point = im.point(lambda x:x*1.5)
>>> im_point.show()
>>> im_point.save("im_point.jpg")

point方法可以對影像進行單個畫素的操作，上面的程式碼對point方法傳入了一個匿名函式,表示將影像的每個畫素點大小都乘以1.5,mode是返回的影像的模式，預設是和原來影像的mode是一樣的。圖2是原來的dog.jpg和point操作之後的im_point.jpg之間的對比。

圖2 dog.jpg和point操作之後的im_point.jpg

下面是一個結合了point函式,split函式,paste函式以及merge函式的小例子。

>>> source = im.split()
>>> R,G,B = 0,1,2
>>> mask = source[R].point(lambda x: x<100 and 255) 
>>> # x<100,return 255,otherwise return 0
>>> out_G = source[G].point(lambda x:x*0.7)
>>> # 將out_G貼上回來，但是隻保留`R`通道畫素值<100的部分
>>> source[G].paste(out_G,None,mask)
>>> # 合併成新的影像
>>> im_new = Image.merge(im.mode,source)
>>> im_new.show()
>>> im.show()

• ImageEnhance()(影像增強)

>>> from PIL import ImageEnhance
>>> brightness = ImageEnhanBce.Brightness(im)
>>> im_brightness = brightness.enhance(1.5)
>>> im_brightness.show()
>>> im_contrast = ImageEnhance.Contrast(im)
>>> im_contrast.enhance(1.5)
<PIL.Image.Image image mode=RGB size=296x299 at 0x7F62AE271AC8>
>>> im_contrast.enhance(1.5).show()

ImageEnhance是PIL下的一個子類，主要用於影像增強，比如增加亮度(Brightness),增加對比度(Contrast)等。上面的程式碼將原來影像的亮度增加50%,將對比度也增加了50%。

• ImageSequence()(處理影像序列)
  下面的程式碼可以遍歷gif影像中的所有幀，並分別儲存為影像

>>> from PIL import ImageSequence
>>> from PIL import Image 
>>> gif = Image.open("pipixia.gif")
>>> for i,frame in enumerate(ImageSequence.Iterator(gif),1):
...     if frame.mode == `JPEG`:
...         frame.save("%d.jpg" %i)
...     else:
...         frame.save("%d.png" % i)

除了上面使用迭代器的方式以外，還可以一幀一幀讀取gif,比如下面的程式碼:

>>> index = 0
>>> while 1:
...     try:
...         gif.seek(index)
...         gif.save("%d.%s" %(index,`jpg` if gif.mode == `JPEG` else `png`))
...         index += 1
...     except EOFError:
...         print("Reach the end of gif sequence!")
...         break

上面的程式碼在讀取到gif的最後一幀之後，會throw 一個 EOFError,所以我們只要捕獲這個異常就可以了。

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