Image模块
Image模块是在Python PIL图像处理中常见的模块,对图像进行基础操作的功能基本都包含于此模块内。如open、save、conver、show…等功能。
open类
Image.open(file) "htmlcode">
@zhangziju from PIL import Image ##调用库 im = Image.open("E:\mywife.jpg") ##文件存在的路径 im.show()需要知道的是在win的环境下im.show的方式为win自带的图像显示应用。打开并确认给定的图像文件。这个是一个懒操作;该函数只会读文件头,而真实的图像数据直到试图处理该数据才会从文件读取(调用load()方法将强行加载图像数据)。如果变量mode被设置,那必须是“r”。用户可以使用一个字符串(表示文件名称的字符串)或者文件对象作为变量file的值。文件对象必须实现read(),seek()和tell()方法,并且以二进制模式打开。
Save类
im.save(outfile,options…)
im.save(outfile, format, options…)若要保存文件,则使用 Image 类的 save() 方法,此时保存文件的文件名就变得十分重要了,除非指定格式,否则这个库将会以文件名的扩展名作为格式保存。使用给定的文件名保存图像。如果变量format缺省,如果可能的话,则从文件名称的扩展名判断文件的格式。该方法返回为空。关键字options为文件编写器提供一些额外的指令。如果编写器不能识别某个选项,它将忽略它。用户可以使用文件对象代替文件名称。在这种情况下,用户必须指定文件格式。文件对象必须实现了seek()、tell()和write()方法,且其以二进制模式打开。如果方法save()因为某些原因失败,这个方法将产生一个异常(通常为IOError异常)。如果发生了异常,该方法也有可能已经创建了文件,并向文件写入了一些数据。如果需要的话,用户的应用程序可以删除这个不完整的文件。
@zhangziju from PIL import Image im = Image.open("E:\mywife.jpg") print(im) im.save("E:\mywife.png") ## 将"E:\mywife.jpg"保存为"E:\mywife.png" im = Image.open("E:\mywife.png") ##打开新的png图片 print(im.format, im.size, im.mode)如下图,在指定路径下可看到新保存的png格式的图片。
format类
im.format "htmlcode">
@zhangziju from PIL import Image im = Image.open("E:\mywife.jpg") print(im.format) ## 打印出格式信息 im.show()如下图可以看到其format为”JPEG”。
Mode类
im.mode "height: 228px; width: 362px">
modes 描述 1 1位像素,黑和白,存成8位的像素 L 8位像素,黑白 P 8位像素,使用调色板映射到任何其他模式 RGB 3× 8位像素,真彩 RGBA 4×8位像素,真彩+透明通道 CMYK 4×8位像素,颜色隔离 YCbCr 3×8位像素,彩色视频格式 I 32位整型像素 F 32位浮点型像素@zhangziju from PIL import Image im = Image.open("E:\mywife.jpg") print(im.mode) ## 打印出模式信息 im.show()如下图为图片的mode为“RGB”模式。
convert类
im.convert(mode)"htmlcode">
from PIL import Image im = Image.open("E:\mywife.jpg") new_im = im.convert('P') print(new_im.mode) new_im.show()如下,将图像转换为“P”模式。
对比原始图像。
im.convert(“P”,**options) "htmlcode">
from PIL import Image im = Image.open("E:\mywife.jpg") print(im.mode) rgb2xyz = (0.412453,0.357580, 0.180423, 0, 0.212671,0.715160, 0.072169, 0, 0.019334,0.119193, 0.950227, 0 ) new_im = im.convert("L", rgb2xyz) print(new_im.mode) new_im.show()转换后效果
Size类
im.size "htmlcode">
@zhangziju from PIL import Image im = Image.open("E:\mywife.jpg") print(im.size) ## 打印出尺寸信息 im.show()如下图所示为图片的尺寸信息,750*560。
Palette类
im.palette "htmlcode">
@zhangziju from PIL import Image im = Image.open("E:\mywife.jpg") print(im.palette)易知,返回值为空,none
对图像进行convert操作,转换成“P”模式
@zhangziju from PIL import Image im = Image.open("E:\mywife.jpg") new_im = im.convert('P') print(new_im.mode) print(new_im.palette)则返回值为ImagePalette类的实例。如下:
Info类
im.info "htmlcode">
@zhangziju from PIL import Image im = Image.open("E:\mywife.jpg") print(im.info)new类
Image.new(mode,size) "htmlcode">
@zhangziju from PIL import Image im = Image.open("E:\mywife.jpg") n_im= Image.new("RGB", (128, 128), "#FF0000") n_im.show()显示效果如下:
如下图像为128x128大小的黑色图像,因为变量color不赋值的话,图像内容被设置为0,即黑色。
@zhangziju from PIL import Image im = Image.open("E:\mywife.jpg") n_im= Image.new("RGB", (128, 128)) n_im.show()图像为128x128大小的绿色图像。
@zhangziju from PIL import Image im = Image.open("E:\mywife.jpg") n_im= Image.new("RGB", (128, 128),"green") n_im.show()Copy类
im.copy() "htmlcode">
from PIL import Image im = Image.open("E:\mywife.jpg") im_copy = im.copy()图像im_copy和im完全一样。
Crop类
im.crop(box) "text-align: center">
@zhangziju from PIL import Image im = Image.open("E:\mywife.jpg") box = (300, 100, 700, 700) ##确定拷贝区域大小 region = im.crop(box) ##将im表示的图片对象拷贝到region中,大小为box region.show()如下图为box截取的图像区域显示。
Paste类
im.paste(image,box)
将一张图粘贴到另一张图像上。变量box或者是一个给定左上角的2元组,或者是定义了左,上,右和下像素坐标的4元组,或者为空(与(0,0)一样)。如果给定4元组,被粘贴的图像的尺寸必须与区域尺寸一样。如果模式不匹配,被粘贴的图像将被转换为当前图像的模式。
@zhangziju from PIL import Image im = Image.open("E:\mywife.jpg") box=[0,0,100,100] im_crop = im.crop(box) print(im_crop.size,im_crop.mode) im.paste(im_crop, (100,100)) ##(100,100,0,0) im.paste(im_crop, (400,400,500,500)) im.show()如下图为paste操作:
Filter类
im.filter(filter) "htmlcode">
@zhangziju from PIL import Image from PIL import ImageFilter ## 调取ImageFilter imgF = Image.open("E:\mywife.jpg") bluF = imgF.filter(ImageFilter.BLUR) ##均值滤波 conF = imgF.filter(ImageFilter.CONTOUR) ##找轮廓 edgeF = imgF.filter(ImageFilter.FIND_EDGES) ##边缘检测 imgF.show() bluF.show() conF.show() edgeF.show()滤波处理下的gakki~
Blend类
Image.blend(image1,image2, alpha) "htmlcode">
@zhangziju from PIL import Image im1 = Image.open("E:\mywife.jpg") im2 = Image.open("E:\mywife2.jpg") print(im1.mode,im1.size) print(im2.mode,im2.size) im = Image.blend(im1, im2, 0.2) im.show()需保证两张图像的模式和大小是一致的,如下为显示im1和im2的具体信息。
im1和im2按照第一张80%的透明度,第二张20%的透明度,合成为一张。
Split
im.split() "htmlcode">
from PIL import Image im = Image.open("E:\mywife.jpg") r,g,b = im.split() print(r.mode) print(r.size) print(im.size)Composite类
Image.composite(image1,image2, mask) "htmlcode">
@zhangziju from PIL import Image im1 = Image.open("E:\mywife.jpg") im2 = Image.open("E:\mywife2.jpg") r,g,b = im1.split() ##分离出r,g,b print(b.mode) print(im1.mode,im1.size) print(im2.mode,im2.size) im = Image.composite(im1,im2,b) im.show()b.mode为”L”,两图尺寸一致。
最终效果
Eval类
Image.eval(image,function) "htmlcode">
@zhangziju from PIL import Image im = Image.open("E:\mywife.jpg") def fun01(x): return x*0.3 def fun02(y): return y*2.0 im1_eval = Image.eval(im, fun01) im2_eval = Image.eval(im, fun02) im1_eval.show() im2_eval.show()在函数fun01和fun02下的图像显示。
Merge类
Image.merge(mode,bands) "htmlcode">
@zhangziju from PIL import Image im1 = Image.open("E:\mywife.jpg") im2 = Image.open("E:\mywife2.jpg") r1,g1,b1 = im1.split() r2,g2,b2 = im2.split() print(r1.mode,r1.size,g1.mode,g1.size) print(r2.mode,r2.size,g2.mode,g2.size) new_im=[r1,g2,b2] print(len(new_im)) im_merge = Image.merge("RGB",new_im) im_merge.show()打印信息显示
merge操作
Draft类
im.draft(mode,size)
配置图像文件加载器,使得返回一个与给定的模式和尺寸尽可能匹配的图像的版本。
@zhangziju from PIL import Image im = Image.open("E:\mywife.jpg") print(im.size,im.mode) new_im = im.draft("L", (200,200)) print(new_im.size,new_im.mode) new_im.show()关键信息显示
转换效果
Getbands类
im.getbands()"htmlcode">
@zhangziju from PIL import Image im = Image.open("E:\mywife.jpg") print(im.getbands())Getbbox类
im.getbbox() "htmlcode">
@zhangziju from PIL import Image im = Image.open("E:\mywife.jpg") print(im.getbbox())Getdata类
im.getdata() "htmlcode">
@zhangziju from PIL import Image im = Image.open("E:\mywife.jpg") sequ = im.getdata() sequ0 = list(sequ) print(sequ0[0]) print(sequ0[1]) print(sequ0[2])可视化显示sequence0里面的数据。
打印显示结果,与前面对比。
Getextrema类
im.getextrema() "htmlcode">
@zhangziju from PIL import Image im = Image.open("E:\mywife.jpg") print(im.getextrema())该方法返回了R/G/B三个通道的最小和最大值的2元组。
Getpixel类
im.getpixel(xy) "htmlcode">
@zahngziju from PIL import Image im = Image.open("E:\mywife.jpg") print(im.getpixel((0,0))) print(im.getpixel((4,0))) r,g,b = im.split() print(b.getpixel((11,8)))Histogram类
im.histogram()"htmlcode">
@zhangziju from PIL import Image im = Image.open("E:\mywife.jpg") imhis = im.histogram() print(len(imhis)) print(imhis[0]) print(imhis[150]) print(imhis[300])im.histogram(mask)"htmlcode">
@zhangziju from PIL import Image im = Image.open("E:\mywife.jpg") r,g,b = im.split() imhis = im.histogram() print(r.mode) print(len(imhis)) print(imhis[0]) print(imhis[150]) print(imhis[300])Load类
im.load()
为图像分配内存并从文件中加载它(或者从源图像,对于懒操作)。正常情况下,用户不需要调用这个方法,因为在第一次访问图像时,Image类会自动地加载打开的图像。在1.1.6及以后的版本,方法load()返回一个用于读取和修改像素的像素访问对象。这个访问对象像一个二维队列,如:
pix = im.load()
print pix[x, y]
pix[x, y] =value通过这个对象访问比方法getpixel()和putpixel()快很多。
@zhangziju from PIL import Image im = Image.open("E:\mywife.jpg") pix = im.load() print(pix[0,2])im.paste(colour,box)
使用同一种颜色填充变量box对应的区域。对于单通道图像,变量colour为单个颜色值;对于多通道,则为一个元组。
@zhangziju from PIL import Image im = Image.open("E:\mywife.jpg") im.paste((256,256,0),(0,0,100,100)) ##(256,256,0)表示黄色 im.show()@zhangziju from PIL import Image im = Image.open("E:\mywife.jpg") im.paste("blue",(0,0,100,100)) ##或者“blue” im.show()im.paste(image,box, mask)
使用变量mask对应的模板图像来填充所对应的区域。可以使用模式为“1”、“L”或者“RGBA”的图像作为模板图像。模板图像的尺寸必须与变量image对应的图像尺寸一致。如果变量mask对应图像的值为255,则模板图像的值直接被拷贝过来;如果变量mask对应图像的值为0,则保持当前图像的原始值。变量mask对应图像的其他值,将对两张图像的值进行透明融合,如果变量image对应的为“RGBA”图像,即粘贴的图像模式为“RGBA”,则alpha通道被忽略。用户可以使用同样的图像作为原图像和模板图像。
@zhangziju from PIL import Image im = Image.open("E:\mywife.jpg") box=[300,300,400,400] im_crop =im.crop(box) r,g,b =im_crop.split() im.paste(im_crop, (200,200,300,300), r) im.show()Putdata类
im.putdata(data)
im.putdata(data, scale, offset)从sequence对象中拷贝数据到当前图像,从图像的左上角(0,0)位置开始。变量scale和offset用来调整sequence中的值:
pixel = value*scale + offset
如果变量scale忽略,则默认为1.0。如果变量offset忽略,则默认为0.0。
@zhangziju from PIL import Image im = Image.open("E:\mywife.jpg") r, g, b = im.split() print( r.getpixel((0, 0)), r.getpixel((1, 0)), r.getpixel((2, 0)), r.getpixel((3, 0)), r.putdata([1, 2, 3, 4]), r.getpixel((0, 0)), r.getpixel((1, 0)), r.getpixel((2, 0)), r.getpixel((3, 0)), )Resize类
im.resize(size) "htmlcode">
@zhangziju from PIL import Image im = Image.open("E:\mywife.jpg") region = im.resize((400, 400)) ##重新设定大小 region.show()很明显由于大小的重新设定,图片的显示效果有所转变,gakki依然美腻~
Rotate类
im.rotate(angle) "htmlcode">
@zhangziju from PIL import Image im = Image.open("E:\mywife.jpg") im_45 = im.rotate(45) im_30 = im.rotate(30, Image.NEAREST,1) print(im_45.size,im_30.size) im_45.show() im_30.show()Seek类
im.seek(frame)
在给定的文件序列中查找指定的帧。如果查找超越了序列的末尾,则产生一个EOFError异常。当文件序列被打开时,PIL库自动指定到第0帧上。
@zhangziju from PIL import Image im_gif = Image.open("E:\mywife.gif") print(im_gif.mode) im_gif.show() ##第0帧 im_gif.seek(3) im_gif.show() im_gif.seek(9) im_gif.show()来来来~这是gakki原图欣赏下~
查找帧seek()的效果如下:
Tell类
im.tell() "htmlcode">
@zhangziju from PIL import Image im_gif = Image.open("E:\mywife.gif") print(im_gif.tell()) im_gif.seek(8) print(im_gif.tell())Thumbnail类
im.thumbnail(size)
im.thumbnail(size, filter)修改当前图像,使其包含一个自身的缩略图,该缩略图尺寸不大于给定的尺寸。这个方法会计算一个合适的缩略图尺寸,使其符合当前图像的宽高比,调用方法draft()配置文件读取器,最后改变图像的尺寸。变量filter应该是NEAREST、BILINEAR、BICUBIC或者ANTIALIAS之一。如果省略该变量,则默认为NEAREST。注意:在当前PIL的版本中,滤波器bilinear和bicubic不能很好地适应缩略图产生。用户应该使用ANTIALIAS,图像质量最好。如果处理速度比图像质量更重要,可以选用其他滤波器。这个方法在原图上进行修改。如果用户不想修改原图,可以使用方法copy()拷贝一个图像。这个方法返回空。
@zhangziju from PIL import Image im = Image.open("E:\mywife.jpg") im.thumbnail((100,100))Transform类
im.transform(size,method, data) "htmlcode">
@zhangziju from PIL import Image im = Image.open("E:\mywife.jpg") print(im.size) imtra = im.transform((200, 200), Image.EXTENT, (0, 0, 500, 500)) print(imtra.size) imtra.show()im.transform(size,EXTENT, data) "htmlcode">
@zhangziju from PIL import Image im = Image.open("E:\mywife.jpg") print(im.size) imtra = im.transform((200, 200), Image.AFFINE, (1,2,3,2,1,4)) print(imtra.size) imtra.show()im.transform(size,QUAD, data) "htmlcode">
@zhangziju from PIL import Image im = Image.open("E:\mywife.jpg") print(im.size) imtra = im.transform((200, 200), Image.QUAD, (0,0,0,500,600,500,600,0)) print(imtra.size) imtra.show()im.transform(size,PERSPECTIVE, data) "htmlcode">
@zhangziju from PIL import Image im = Image.open("E:\mywife.jpg") print(im.size) imtra = im.transform((200, 200), Image.PERSPECTIVE, (1,2,3,2,1,6,1,2)) print(imtra.size) imtra.show()wocao!!!gakki不见了!!!
Transpose类
im.transpose(method)"htmlcode">
@zhangziju from PIL import Image im = Image.open("E:\mywife.jpg") im.rotate(45) #逆时针旋转 45 度角。 im.transpose(Image.FLIP_LEFT_RIGHT) #左右对换。 im.transpose(Image.FLIP_TOP_BOTTOM) #上下对换。 im.transpose(Image.ROTATE_90) #旋转 90 度角。 im.transpose(Image.ROTATE_180) #旋转 180 度角。 im.transpose(Image.ROTATE_270) #旋转 270 度角。以上就是本文的全部内容,希望对大家的学习有所帮助,也希望大家多多支持。
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P70系列延期,华为新旗舰将在下月发布
3月20日消息,近期博主@数码闲聊站 透露,原定三月份发布的华为新旗舰P70系列延期发布,预计4月份上市。
而博主@定焦数码 爆料,华为的P70系列在定位上已经超过了Mate60,成为了重要的旗舰系列之一。它肩负着重返影像领域顶尖的使命。那么这次P70会带来哪些令人惊艳的创新呢?
根据目前爆料的消息来看,华为P70系列将推出三个版本,其中P70和P70 Pro采用了三角形的摄像头模组设计,而P70 Art则采用了与上一代P60 Art相似的不规则形状设计。这样的外观是否好看见仁见智,但辨识度绝对拉满。
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