Python用Pillow(PIL)进行简单的图像操作
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❈Python用Pillow(PIL)进行简单的图像操作
颜色与RGBA值
计算机通常将图像表示为RGB值，或者再加上alpha值（通透度，透明度），称为RGBA值。在Pillow中，RGBA的值表示为由4个整数组成的元组，分别是R、G、B、A。整数的范围0~255。RGB全0就可以表示黑色，全255代表黑色。可以猜测(255, 0, 0, 255)代表红色，因为R分量最大，G、B分量为0，所以呈现出来是红色。但是当alpha值为0时，无论是什么颜色，该颜色都不可见，可以理解为透明。
图像的坐标表示
图像中左上角是坐标原点(0, 0)，这和平常数学里的坐标系不太一样。这样定义的坐标系意味着，X轴是从左到右增长的，而Y轴是从上到下增长。
在Pillow中如何使用上述定义的坐标系表示一块矩形区域？许多函数或方法要求提供一个矩形元组参数。元组参数包含四个值，分别代表矩形四条边的距离X轴或者Y轴的距离。顺序是(左，顶，右，底)。右和底坐标稍微特殊，表示直到但不包括。可以理解为[左, 右)和[顶， 底)这样左闭右开的区间。比如(3, 2, 8, 9)就表示了横坐标范围[3, 7]；纵坐标范围[2, 8]的矩形区域。
使用Pillow操作图像
了解了一些基础知识，可以上手了。首先从读取图片开始，很多图像处理库（如opencv）都以imread()读取图片。Pillow中使用open方法。
im.size返回一个元组，分别是宽和高。show()方法会调用系统默认图像查看软件，打开并显示。im.format可查看图像的格式。save()可保存处理后的图片，如果未经处理，保存后的图像占用的空间(字节数)一般也与原图像不一样，可能经过了压缩。
新建图像
Pillow也可以新建空白图像, 第一个参数是mode即颜色空间模式，第二个参数指定了图像的分辨率(宽x高)，第三个参数是颜色。
1、可以直接填入常用颜色的名称。如'red'
2、也可以填入十六进制表示的颜色，如#FF0000表示红色。
3、还能传入元组，比如(255, 0, 0, 255)或者(255， 0， 0)表示红色。
裁剪图像
Image有个crop()方法接收一个矩形区域元组(上面有提到)。返回一个新的Image对象，是裁剪后的图像，对原图没有影响。
看下原图和裁剪后的图像。
原图
裁剪后
复制与粘贴图像到另一个图像
Image的copy函数如其名会产生一个原图像的副本，在这个副本上的任何操作不会影响到原图像。paste()方法用于将一个图像粘贴（覆盖）在另一个图像上面。谁调用它，他就在该Image对象上直接作修改。
im.show()显示图像发现这时im（即原图）已经被改变。
这如果之后还会用到原图的信息，由于信息被改变就很麻烦。所以paste前最好使用copy()复制一个副本，在此副本操作，不会影响到原图信息。虽然在程序里原图信息已改变，但由于保存文件时用的其他文件名，相当于改变没有生效，所以查看的时候原图还是没有改变的。
这回再看原图，没有改变了。这就保证了之后再次使用im时，里面的信息还是原汁原味。来看个有趣的例子。
以裁剪后的图像宽度和高度为间隔，在循环内不断粘贴在副本中，这有点像是在拍证件照。
调整图像的大小
resize方法返回指定宽高度的新Image对象，接受一个含有宽高的元组作为参数。宽高的值得是整数。
兔子瘦了，可以看到resize不是等比例缩放的。
旋转和翻转图像
rotate()返回旋转后的新Image对象, 保持原图像不变。逆时针旋转。
90
180
270
20
由上到下，分别是旋转了90°，180°， 270°、普通的20°，加了参数expand=True旋转的20°。expand放大了图像尺寸（变成了2174x1672），使得边角的图像不被裁剪（四个角刚好贴着图像边缘）。再看旋转90°、270°时候图像被裁剪了，但是如下查看图像的宽高，确是和原图一样，搞不懂。
图像的镜面翻转。transpose()函数可以实现，必须传入Image.FLIP_LEFT_RIGHT或者Image.FLIP_TOP_BOTTOM，第一个是水平翻转，第二个是垂直翻转。
水平翻转
水平翻转看不出来，原图就是水平对称的...
垂直翻转
垂直翻转就明显了...
图像过滤
Pillow使用ImageFilter可以简单做到图像的模糊、边缘增强、锐利、平滑等常见操作。
另外，若是要进行图案、文字的绘制，可使用ImageDraw。Pillow还有其他强大功能，就不一一列举了。
其实，Pillow只是个基础的图像处理库。若不深入图像处理，已经够用。专业人士使用opencv是更好地选择。Python中使用import cv2开始使用吧！
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