Python影象處理庫Pillow入門

 1）使用 Image 類
PIL最重要的類是 Image class, 你可以通過多種方法建立這個類的例項；你可以從檔案載入影象，或者處理其他影象, 或者從 scratch 建立。

要從檔案載入影象，可以使用open( )函式，在Image模組中：

載入成功後，將返回一個Image物件，可以通過使用示例屬性檢視檔案內容：

       format 這個屬性標識了影象來源。如果影象不是從檔案讀取它的值就是None。size屬性是一個二元tuple，包含width和height（寬度和高度，單位都是px）。 mode 屬性定義了影象bands的數量和名稱，以及畫素型別和深度。常見的modes 有 “L” (luminance) 表示灰度影象, “RGB” 表示真彩色影象, and “CMYK” 表示出版影象。
如果檔案開啟錯誤，返回 IOError 錯誤。
只要你有了 Image 類的例項，你就可以通過類的方法處理影象。比如，下列方法可以顯示影象：

2）讀寫影象
PIL 模組支援大量圖片格式。使用在 Image 模組的 open() 函式從磁碟讀取檔案。你不需要知道檔案格式就能開啟它，這個庫能夠根據檔案內容自動確定檔案格式。要儲存檔案，使用 Image 類的 save() 方法。儲存檔案的時候檔名變得重要了。除非你指定格式，否則這個庫將會以檔名的副檔名作為格式儲存。

載入檔案，並轉化為png格式：

save() 方法的第二個引數可以指定檔案格式。
3）建立縮圖

縮圖是網路開發或影象軟體預覽常用的一種基本技術，使用Python的Pillow影象庫可以很方便的建立縮圖，如下：

上段程式碼對photoshop下的jpg影象檔案全部建立縮圖，並儲存，glob模組是一種智慧化的檔名匹配技術，在批影象處理中經常會用到。
 注意：Pillow庫不會直接解碼或者載入影象柵格資料。當你開啟一個檔案，只會讀取檔案頭資訊用來確定格式，顏色模式，大小等等，檔案的剩餘部分不會主動處理。這意味著開啟一個影象檔案的操作十分快速，跟圖片大小和壓縮方式無關。

4）影象的剪下、貼上與合併操作

Image 類包含的方法允許你操作影象部分選區，PIL.Image.Image.crop 方法獲取影象的一個子矩形選區，如：

矩形選區有一個4元元組定義，分別表示左、上、右、下的座標。這個庫以左上角為座標原點，單位是px，所以上訴程式碼複製了一個 200×200 pixels 的矩形選區。這個選區現在可以被處理並且貼上到原圖。

當你貼上矩形選區的時候必須保證尺寸一致。此外，矩形選區不能在影象外。然而你不必保證矩形選區和原圖的顏色模式一致，因為矩形選區會被自動轉換顏色。

5）分離和合並顏色通道

對於多通道影象，有時候在處理時希望能夠分別對每個通道處理，處理完成後重新合成多通道，在Pillow中，很簡單，如下：

對於split（ ）函式，如果是單通道的，則返回其本身，否則，返回各個通道。
 6）幾何變換

對影象進行幾何變換是一種基本處理，在Pillow中包括resize( )和rotate( )，如用法如下：

其中，resize( )函式的引數是一個新影象大小的元祖，而rotate( )則需要輸入順時針的旋轉角度。在Pillow中，對於一些常見的旋轉作了專門的定義：

7）顏色空間變換

在處理影象時，根據需要進行顏色空間的轉換，如將彩色轉換為灰度：

8）影象濾波

影象濾波在ImageFilter 模組中，在該模組中，預先定義了很多增強濾波器，可以通過filter( )函式使用，預定義濾波器包括：

BLUR、CONTOUR、DETAIL、EDGE_ENHANCE、EDGE_ENHANCE_MORE、EMBOSS、FIND_EDGES、SMOOTH、SMOOTH_MORE、SHARPEN。其中BLUR就是均值濾波，CONTOUR找輪廓，FIND_EDGES邊緣檢測，使用該模組時，需先匯入，使用方法如下：

除此以外，ImageFilter模組還包括一些擴充套件性強的濾波器：

class PIL.ImageFilter.GaussianBlur(radius=2)

Gaussian blur filter.

引數:	radius – Blur radius.

class PIL.ImageFilter.UnsharpMask(radius=2, percent=150, threshold=3)

Unsharp mask filter.

See Wikipedia’s entry on digital unsharp masking for an explanation of the parameters.

class PIL.ImageFilter.Kernel(size, kernel, scale=None, offset=0)

Create a convolution kernel. The current version only supports 3×3 and 5×5 integer and floating point kernels.

In the current version, kernels can only be applied to “L” and “RGB” images.

引數:	size – Kernel size, given as (width, height). In the current version, this must be (3,3) or (5,5). kernel – A sequence containing kernel weights. scale – Scale factor. If given, the result for each pixel is divided by this value. the default is the sum of the kernel weights. offset – Offset. If given, this value is added to the result, after it has been divided by the scale factor.

class PIL.ImageFilter.RankFilter(size, rank)

Create a rank filter. The rank filter sorts all pixels in a window of the given size, and returns therank‘th value.

引數:	size – The kernel size, in pixels. rank – What pixel value to pick. Use 0 for a min filter, size * size / 2 for a median filter, size * size - 1 for a max filter, etc.

class PIL.ImageFilter.MedianFilter(size=3)

Create a median filter. Picks the median pixel value in a window with the given size.

引數:	size – The kernel size, in pixels.

class PIL.ImageFilter.MinFilter(size=3)

Create a min filter. Picks the lowest pixel value in a window with the given size.

引數:	size – The kernel size, in pixels.

class PIL.ImageFilter.MaxFilter(size=3)

Create a max filter. Picks the largest pixel value in a window with the given size.

引數:	size – The kernel size, in pixels.

class PIL.ImageFilter.ModeFilter(size=3)

Create a mode filter. Picks the most frequent pixel value in a box with the given size. Pixel values that occur only once or twice are ignored; if no pixel value occurs more than twice, the original pixel value is preserved.

引數:	size – The kernel size, in pixels.

更多詳細內容可以參考：PIL/ImageFilter

  9）影象增強

影象增強也是影象預處理中的一個基本技術，Pillow中的影象增強函式主要在ImageEnhance模組下，通過該模組可以調節影象的顏色、對比度和飽和度和銳化等：

影象增強：

class PIL.ImageEnhance.Color(image)

Adjust image color balance.

This class can be used to adjust the colour balance of an image, in a manner similar to the controls on a colour TV set. An enhancement factor of 0.0 gives a black and white image. A factor of 1.0 gives the original image.

class PIL.ImageEnhance.Contrast(image)

Adjust image contrast.

This class can be used to control the contrast of an image, similar to the contrast control on a TV set. An enhancement factor of 0.0 gives a solid grey image. A factor of 1.0 gives the original image.

class PIL.ImageEnhance.Brightness(image)

Adjust image brightness.

This class can be used to control the brighntess of an image. An enhancement factor of 0.0 gives a black image. A factor of 1.0 gives the original image.

class PIL.ImageEnhance.Sharpness(image)

Adjust image sharpness.

This class can be used to adjust the sharpness of an image. An enhancement factor of 0.0 gives a blurred image, a factor of 1.0 gives the original image, and a factor of 2.0 gives a sharpened image.

影象增強的詳細內容可以參考：PIL/ImageEnhance

除了以上介紹的內容外，Pillow還有很多強大的功能：

PIL.Image.alpha_composite(im1, im2)

PIL.Image.blend(im1, im2, alpha)

PIL.Image.composite(image1, image2, mask)
PIL.Image.eval(image, *args)

PIL.Image.fromarray(obj, mode=None)

PIL.Image.frombuffer(mode, size, data, decoder_name=’raw’, *args)

     想了解更多，請參考：Image Module和 Pillow Reference

參考資料：

1、PLI–Pillow快速入門