PIL库的学习

PIL库概述

　　PIL库可以完成图像归档和图像处理两方面功能需求：

　　　　 　　图像归档：对图像进行批处理、生成图像预览、图像格式转换等；

　　　　　　 图像处理：图像基本处理、像素处理、颜色处理等。

基本方法：①Image.open(filename)：根据参数加载图像文件。可填入图像的具体的储存位置。

　　　　　②<图像变量>.save('储存地址')：储存处理后的图像。

1、Image类。【任何一个图像文件都可以用Image对象表示Image类的图像读取和创建方法】

from PIL import Image

　　这里只简要解析几个方法。

<1>Image.thumbnail(size)：创建图像的缩略图，size是缩略图尺寸的二元元组。

实例：

pA = Image.open("D:\桌面\pytest\景色1.jpg")       #打开
pA.thumbnail((128,128))                             #缩略
pA.save("D:\桌面\pytest\景色1_TN.jpg")               #保存

   原图（1） 

   缩略图

<2>Image.point(func):根据函数func功能对每个元素进行运算，返回图像副本。

<3>Image.split():提取RGB图像的每个颜色通道，返回图像副本。

<4>Image.merge(mode，bands):合并通道 ，采用mode色彩，bands是新色的色彩通道。

实例：

pB = Image.open("D:\桌面\pytest\景色2.jpeg")      #打开
#改变颜色
r,g,b = pB.split()                              #获得RGB通道数据
newr = r.point(lambda i:i*1.5)                 # 将R通道颜色值变为原来的1.5倍
newb = b.point(lambda i:i*0.8)                 # 将b通道颜色值变为原来的0.8倍
newpB_merge = Image.merge(pB.mode, (newr, g, newb))     # 将3个通道合形成新图像
newpB_merge.save("D:\桌面\pytest\景色2_Merge.jpeg")

   原图 （2）

   改变颜色后

2、ImageFilter类和ImageEnhance类。【PIL库的ImageFilter类和ImageEnhance类提供了过滤图像和增强图像的方法】ps:此处只列举ImageFilter的几个方法。

from PIL import ImageFilter

————可利用Image类的filter()方法使用ImageFilter类，如：Image.filter(ImageFilter.fuction)

<1>ImageFilter.CONTOUR：图像的轮廓效果。

实例：（此处使用原图（2））

from PIL import Image
from PIL import ImageFilter 

pB = Image.open("D:\桌面\pytest\景色2.jpeg")      #打开

#轮廓
newpB_contour = pB.filter(ImageFilter.CONTOUR)        
newpB_contour.save("D:\桌面\pytest\景色2_Contour.jpg")

                    轮廓图                         

<2>ImageFilter.EMBOSS:图像的浮雕效果。

实例：（此处使用原图（1））

from PIL import Image
from PIL import ImageFilter 
pA = Image.open("D:\桌面\pytest\景色1.jpeg")      #打开

#浮雕
newpA_emboss = pA.filter(ImageFilter.EMBOSS)     
newpA_emboss.save("D:\桌面\pytest\景色1_Emboss.jpg")

                                浮雕图

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图像字符化绘制

from PIL import Image
ascii_char  = list('"$%_&WM#*oahkbdpqwmZO0QLCJUYXzcvunxr
jft/|()1{}[]?-/+@<>i!;:,^`.')
def get_char(r, b, g, alpha=256):
    if alpha == 0:
        return ' '
    gray = int(0.2126 * r + 0.7152 * g + 0.0722 * b)   #灰色rbg
    unit = 256 / len(ascii_char)
    return ascii_char[int(gray//unit)]
def main():
    im = Image.open('D:\桌面\pytest\picture7.png')
    WIDTH, HEIGHT = 500,300
    im = im.resize((WIDTH, HEIGHT))
    txt = ""
    for i in range(HEIGHT):
        for j in range(WIDTH):
            txt += get_char(*im.getpixel((j, i)))  #getpixel函数是用来获取图像中某一点的像素的RGB颜色值，getpixel的参数是一个坐标点。对于图象的不同的模式，getpixel函数返回的值有所不同。
        txt += '
'
    fo = open("D:\桌面\pytest\pic_char.txt","w")
    fo.write(txt)
    fo.close()
main()

       

提取GIF各帧图像

from PIL import Image
im = Image.open('D:\桌面\pytest\bekilled.gif')      # 读入一个GIF文件
try:
    im.save('D:\桌面\pytest\picframe{:02d}.png'.format(im.tell()))
    while True:
        im.seek(im.tell()+1)   #文件seek()的运用。改变当前文件操作指针的位置，offset的值：0：文件开头； 1: 当前位置； 2: 文件结尾  
        im.save('D:\桌面\pytest\picframe{:02d}.png'.format(im.tell()))
except:
    print("处理结束")

（gif文件来源百度）

    

自制生成GIF

小编将上面处理过的一些图像生成GIF，为此将图像统一存放在一个文件夹里（并重命名），且都转化为png格式。

from PIL import Image
imgs = []
for i in range(1,12):
    pic_name = 'D:\桌面\素材\picture{}.png'.format(i)
    picture = Image.open(pic_name)
    temp = picture.resize((400,250))
    imgs.append(temp)

imgs[0].save('D:\桌面\素材\合成.gif',save_all=True, append_images=imgs, duration=0.5)

 

【后记：若您在阅读过程中发现问题，请您斧正，小编将不胜感激。】