Python影象處理庫：Pillow 初級教程

本文相關的程式碼：https://github.com/445141126/pillow_example

Image類

Pillow中最重要的類就是Image，該類存在於同名的模組中。可以通過以下幾種方式例項化：從檔案中讀取圖片，處理其他圖片得到，或者直接建立一個圖片。

使用Image模組中的open函式開啟一張圖片：

>>> from PIL import Image >>> im = Image.open("lena.ppm")

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>>> from PIL import Image >>> im = Image.open("lena.ppm")

如果開啟成功，返回一個Image物件，可以通過物件屬性檢查檔案內容

>>> from __future__ import print_function >>> print(im.format, im.size, im.mode) PPM (512, 512) RGB

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>>> from __future__ import print_function >>> print(im.format, im.size, im.mode) PPM (512, 512) RGB

format屬性定義了影象的格式，如果影象不是從檔案開啟的，那麼該屬性值為None；size屬性是一個tuple，表示影象的寬和高（單位為畫素）；mode屬性為表示影象的模式，常用的模式為：L為灰度圖，RGB為真彩色，CMYK為pre-press影象。

如果檔案不能開啟，則丟擲IOError異常。

當有一個Image物件時，可以用Image類的各個方法進行處理和操作影象，例如顯示圖片：

>>> im.show()

1 2	>>> im.show()

ps：標準版本的show()方法不是很有效率，因為它先將影象儲存為一個臨時檔案，然後使用xv進行顯示。如果沒有安裝xv，該函式甚至不能工作。但是該方法非常便於debug和test。（windows中應該呼叫預設圖片檢視器開啟）

讀寫圖片

Pillow庫支援相當多的圖片格式。直接使用Image模組中的open()函式讀取圖片，而不必先處理圖片的格式，Pillow庫自動根據檔案決定格式。

Image模組中的save()函式可以儲存圖片，除非你指定檔案格式，那麼檔名中的副檔名用來指定檔案格式。

圖片轉成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)

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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函式的第二個引數可以用來指定圖片格式，如果檔名中沒有給出一個標準的影象格式，那麼第二個引數是必須的。

建立縮圖

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)

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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)

必須指出的是除非必須，Pillow不會解碼或raster資料。當你開啟一個檔案，Pillow通過檔案頭確定檔案格式，大小，mode等資料，餘下資料直到需要時才處理。

這意味著開啟檔案非常快，與檔案大小和壓縮格式無關。下面的程式用來快速確定圖片屬性：

確定圖片屬性

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

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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、貼上、與合併圖片

Image類包含還多操作圖片區域的方法。如crop()方法可以從圖片中提取一個子矩形

從圖片中複製子影象

box = im.copy() #直接複製影象 box = (100, 100, 400, 400) region = im.crop(box)

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box = im.copy() #直接複製影象 box = (100, 100, 400, 400) region = im.crop(box)

區域由4-tuple決定，該tuple中資訊為(left, upper, right, lower)。 Pillow左邊系統的原點（0，0）為圖片的左上角。座標中的數字單位為畫素點，所以上例中擷取的圖片大小為300*300畫素^2。

處理子圖，貼上回原圖

region = region.transpose(Image.ROTATE_180) im.paste(region, box)

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region = region.transpose(Image.ROTATE_180) im.paste(region, box)

將子圖paste回原圖時，子圖的region必須和給定box的region吻合。該region不能超過原圖。而原圖和region的mode不需要匹配，Pillow會自動處理。

另一個例子

Rolling an image

def roll(image, delta): "Roll an image sideways" image = image.copy() #複製影象 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

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def roll(image, delta):     "Roll an image sideways"       image = image.copy() #複製影象     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

分離和合並通道

r, g, b = im.split() im = Image.merge("RGB", (b, g, r))

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r, g, b = im.split() im = Image.merge("RGB", (b, g, r))

對於單通道圖片，split()返回影象本身。為了處理單通道圖片，必須先將圖片轉成RGB。

幾何變換

Image類有resize()、rotate()和transpose()、transform()方法進行幾何變換。

簡單幾何變換

out = im.resize((128, 128)) out = im.rotate(45) # 順時針角度表示

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out = im.resize((128, 128)) out = im.rotate(45) # 順時針角度表示

置換影象

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)

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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()沒有效能差別。

更通用的影象變換方法可以使用transform()

模式轉換

convert()方法

模式轉換

im = Image.open('lena.ppm').convert('L')

1 2	im = Image.open('lena.ppm').convert('L')

影象增強

Filter

ImageFilter模組包含很多預定義的增強filters，通過filter()方法使用

應用filters

from PIL import ImageFilter out = im.filter(ImageFilter.DETAIL)

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from PIL import ImageFilter out = im.filter(ImageFilter.DETAIL)

畫素點處理

point()方法通過一個函式或者查詢表對影象中的畫素點進行處理（例如對比度操作）。

畫素點變換

# multiply each pixel by 1.2 out = im.point(lambda i: i * 1.2)

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# multiply each pixel by 1.2 out = im.point(lambda i: i * 1.2)

上述方法可以利用簡單的表示式進行影象處理，通過組合point()和paste()還能選擇性地處理圖片的某一區域。

處理單獨通道

Python

# 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)

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# 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)

注意到建立mask的語句：

Python

mask = source[R].point(lambda i: i < 100 and 255)

1	mask = source[R].point(lambda i: i < 100 and 255)

該句可以用下句表示

imout = im.point(lambda i: expression and 255)

1 2	imout = im.point(lambda i: expression and 255)

如果expression為假則返回expression的值為0（因為and語句已經可以得出結果了），否則返回255。（mask引數用法：當為0時，保留當前值，255為使用paste進來的值，中間則用於transparency效果）

高階圖片增強

對其他高階圖片增強，應該使用ImageEnhance模組 。一旦有一個Image物件，應用ImageEnhance物件就能快速地進行設定。 可以使用以下方法調整對比度、亮度、色平衡和銳利度。

影象增強

from PIL import ImageEnhance enh = ImageEnhance.Contrast(im) enh.enhance(1.3).show("30% more contrast")

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from PIL import ImageEnhance   enh = ImageEnhance.Contrast(im) enh.enhance(1.3).show("30% more contrast")

動態圖

Pillow支援一些動態圖片的格式如FLI/FLC，GIF和其他一些處於實驗階段的格式。TIFF檔案同樣可以包含數幀影象。

當讀取動態圖時，PIL自動讀取動態圖的第一幀，可以使用seek和tell方法讀取不同幀。

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

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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

當讀取到最後一幀時，Pillow丟擲EOFError異常。

當前版本只允許seek到下一幀。為了倒回之前，必須重新開啟檔案。

或者可以使用下述迭代器類

動態圖迭代器類

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...

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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允許通過Postscript Printer在圖片上新增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()

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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，有誰知道嗎

更多讀取圖片方法

之前說到Image模組的open()函式已經足夠日常使用。該函式的引數也可以是一個檔案物件。

從string中讀取

import StringIO im = Image.open(StringIO.StringIO(buffer))

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import StringIO   im = Image.open(StringIO.StringIO(buffer))

從tar檔案中讀取

from PIL import TarIO fp = TarIO.TarIO("Imaging.tar", "Imaging/test/lena.ppm") im = Image.open(fp)

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from PIL import TarIO   fp = TarIO.TarIO("Imaging.tar", "Imaging/test/lena.ppm") im = Image.open(fp)

草稿模式

draft()方法允許在不讀取檔案內容的情況下儘可能（可能不會完全等於給定的引數）地將圖片轉成給定模式和大小，這在生成縮圖的時候非常有效（速度要求比質量高的場合）。

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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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)

參考文獻

1. PIL中的Image模組