Python画像処理PILライブラリ

この記事では、python に関する関連知識を提供します。主に PIL ライブラリの関連問題を整理しています。PIL ライブラリは、強力な画像処理機能を備えたサードパーティ ライブラリです。リッチ ピクセルとカラー演算機能は画像のアーカイブやバッチ処理にも使えますので、ぜひ見ていきましょう。

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PIL ライブラリの使用

キー ポイント: PIL ライブラリは、強力な画像処理機能を備えたサードパーティ ライブラリで、豊富なピクセルおよびカラー操作機能が含まれているだけでなく、画像のアーカイブやバッチ処理にも使用できます。

1. PIL ライブラリの概要

PIL (Python Image Library) ライブラリは、Python 言語のサードパーティ ライブラリであり、pip を通じてインストールする必要があります。道具。 PILライブラリのインストール方法は以下の通りですが、インストールライブラリの名前はpillowです。

:\>pip install pillow #或者 pip3 install pillow

PIL ライブラリは、画像の保存、表示、処理をサポートしています。ほぼすべての画像形式を処理でき、拡大縮小、トリミング、オーバーレイ、画像への線、画像、テキストの追加などの操作を実行できます。
PIL ライブラリは主に画像アーカイブと画像処理の運動エネルギーのニーズを満たすことができます
(1) 画像アーカイブ: 画像のバッチ処理、画像プレビューの生成、画像フォーマット変換など。
(2) 画像処理：基本的な画像処理、ピクセル処理、色処理など。
PIL ライブラリには、機能に応じて合計 21 個の画像関連クラスが含まれており、これらのクラスはサブライブラリ
または PIL ライブラリ内のモジュールとみなすことができます。
Image、ImageChops、ImageColor、ImageCrackCode、ImageDraw.ImageEnhance、ImageFile、ImageFilelO、ImageFilter、ImageFont、ImageGL、ImageGrab、Imagemath、ImageOps、ImagePalette、ImagePath.ImageQt、ImageSequence、ImageStat ImageTk、ImageWin
PIL に焦点を当てるlibrary 最も一般的に使用されるサブライブラリ: Image、ImageFilter、ImageEnhance。

2. PIL ライブラリ Image クラスの解析

Image は PIL の最も重要なクラスで、画像を表します このクラスの導入方法は次のとおりです。 ##

>>>from PIL import Image

PIL では、任意の画像ファイルを Image オブジェクトで表すことができます。 Image クラスの画像の読み込みと作成メソッドは以下のとおりです (計 5 つ):

MethodDescriptionImage.open(filename)パラメータに従って画像ファイルをロードImage.new(mode, size, color)##Image.open(StringlO.StringlO(buffer))文字列から画像を取得しますImage.frombytes(mode, size, data)ピクセル データに基づいて画像を作成するImage.verify() 画像ファイルの整合性をチェックして例外を返しますImage を通じて画像ファイルを開く場合、画像のラスター データは直接保存されません。デコードまたはロードされると、プログラムは画像ファイルのヘッダー内のメタデータ情報を読み取るだけで、画像の形式、色、​​サイズなどを識別します。したがって、画像の保存方法や圧縮方法に関係なく、ファイルを開くのは非常に高速になります。 画像ファイルをロードするための最も単純な形式は次のとおりで、後続のすべての操作は im で機能します。

指定されたパラメータに基づいて新しい画像を作成します

>>>from PIL import Image>>>im = Image.open ("a.jpg")

IDLE インタラクティブ モードを使用して画像ファイルを処理する場合は、ファイルのフル パスを使用することをお勧めします。Python ファイル形式を使用する場合は、相対パスを使用し、ファイルとプログラムをディレクトリ。
Image クラスには、表に示すように、画像を処理するための 4 つの共通属性があります (合計 4 つ)

AttributesDescriptionImage.format画像の形式またはソースを識別します。画像がファイルから読み込まれない場合、値は None画像のカラー モード。「L」はグレースケール イメージ、「RGB」はトゥルー カラー イメージ、「CMYK」は公開されたイメージです画像の密度と高さ、単位はピクセル(px)、戻り値はタプル(tuple)ですPalette 属性は、ImagePalette タイプを返します次のように、読み取った画像ファイルのプロパティを表示します:

>>>print (im. format, im.size, im.mode)JPEG (900, 598) RGB

画像は、GIF、FLI、FLC、TIFF、その他の形式のファイルを含むシーケンス画像ファイルも読み取ることができます。 open() メソッドは、画像を開くときにシーケンスの最初のフレームを自動的に読み込みます。また、seek() メソッドと Tell() メソッドを使用して、異なるフレーム間を移動できます。

## になります。	#Image.mode
	Image.size
	Image.palette

Image クラスのシーケンス画像操作メソッド (計 2 つ):

Method Description##Image.seek(frame)画像内の指定されたフレームにジャンプして戻ります現在のフレームのシーケンス番号を返します

Image.tell()

【实例1】GIF文件图像提取
对一个GIF格式动态文件，提取其中各帧图像，并保存为文件。

from PIL import Image#读入一个GIF文件im = Image.open("pybit.gif")try:
	im.save('picframe{:02d).png'.format(im.tell()))
	while True:
		im.seek(im.tel1 ()+1)
		im.save('picframe{:02d).png'.format(im.tell()))except:print（"处理结束"）

实例1展示了一种采用try-except编写程序的方法，通过seek()方法和save()方法配合提取GIF图像格式的每一帧，并保存为文件。
Image类的图像转换和保存方法 (共3个) 如表所示。

方法	描述
Image.save(filename, format)	将图像保存为filename文件名，format是图片格式
Image.convert(mode)	使用不同的参数，转换图像为新的模式
Image.thumbnail(size)	创建图像的缩略图，size是缩略图尺寸的二元元组

其中，save()方法有两个参数：文件名filename和图像格式format。如果调用时不指定保存格式，如微实例1，PIL将自动根据文件名filename后缀存储图像；如果指定格式，则按照格式存储。搭配采用open()和save()方法可以实现图像的格式转换，例如，将 jpg格式转换为png格式」代码如下。需要注意，Image 类的 save()方法主要用于保存文件到硬盘，PIL库还提供了功能更强大的格式转换方法。

im = Image.open("a.jpg")im.save("a.png")

Image类可以缩放和旋转图像，其中，rotate(方法以逆时旋转的角度值作为参数来旋转图像。
Image类的图像旋转和缩放方法(共2个）:

方法	描述
Image.resize(size)	按size大小调整图像，生成副本
Image.rotate(angle)	按angle角度旋转图像，生成副本

Image类能够对每个像素点或者一幅RGB图像的每个通道单独进行操作。split()方法能够将RGB 图像各颜色通道提取出来;
merge()方法能够将各独立通道再合成一幅新的图像。
lmage类的图像像素和通道处理方法（共4个）:

方法	描述
Image.point(func)	根据函数func的功能对每个元素进行运算，返回图像副本
Image.split()	提取RGB图像的每个颜色通道，返回图像副本
Image.merge(mode,bands)	合并通道，其中mode表示色彩，bands表示新的色彩通道
Image.blend(im1,im2,alpha)	将两幅图片iml和im2按照如下公式插值后生成新的图像：im1 (1.0-alpha) + im2 alpha

【实例2】图像的颜色交换
交换图像中的颜色。可以通过分离RGB图片的3个颜色通道实现颜色交换。

from PIL import Imageim = Image.open('a.jpg')r, g, b = im.split()om = Image.merge("RGB" , (b, g, r))om.save('aBGR.jpg')

运行结果：

原图：

操作图像的每个像素点需要通过函数实现，可以采用（lambda)函数和point()方法，例子如下，显示效果如图7所示。

>>>im=Image.apen('a.jpg')#打开文件>>>>r,g,b=im.splitO#获得RGB通道数据>>>>newg=g.point(lambda i:i*0.9)#将G通道颜色值变为原来的0.9>>>>newb=b.point(lambda i:i>>>om=Image.merge(im.mode,(r,newg,newb)#将3个通道合成为新图>>>>om.save('new_a.jpg')#输出图片

3.图像的过滤和增强

PIL库的ImageFilter类和ImageEnhance类提供了过滤图像和增强图像的方法。
ImageFilter类共提供10种预定义图像过滤方法（共10个）:

方法表示	描述
ImageFilter.BLUR	图像的模糊效果
ImageFilter.CONTOUR	图像的轮廓效果
ImageFilter.DETAIL	图像的细节效果
ImageFilter.EDGE_ENHANCE	图像的边界加强效果
ImageFilter.EDGE_ENHANCE_MORE	图像的阈值边界加强效果
ImageFilter.EMBOSS	图像的浮雕效果
ImageFilter.SMOOTHL	图像的平滑效果
ImageFilter.FIND_EDGES	图像的边界效果
ImageFilter.SMOOTH_MORE	图像的阈值平滑效果
ImageFilter.SHARPEN	图像的锐化效果

利用Image类的filter()方法可以使用ImageFilter类，使用方式如下：

Image.filter(ImageFilter.fuction)

【实例3】图像的轮廓获取。
获取图像的轮廓，代码如下，程序执行效果如图所示，图片变得更加抽象、更具想象空间！

from PIL import Imagefrom PIL import ImageFilterim = Image.open('a.jpg')om = im.filter(ImageFilter.CONTOUR)om.save('aContour.jpg')

运行结果：

原图：

ImageEnhance类提供了更高级的图像增强功能，如调整色彩度、亮度、对比度、锐化等。
ImageEnhance类的图像增强和滤镜方法（共5个）:

方法	描述
ImageEnhance.enhance(factor)	对选择属性的数值增强factor倍
ImageEnhance.Color(im)	调整图像的颜色平衡
ImageEnhance.Contrast(im)	调整图像的对比度
ImageEnhance.Brightness(im)	调整图像的亮度
ImageEnhance.Sharpness(im)	调整图像的锐度

【实例4】图像的对比度增强。
增强图像的对比度为初始的20倍。代码如下，程序执行效果如图7所示。

from PIL import Imagefrom PIL import ImageEnhanceim = Image.open('a.jpg')om = ImageEnhance.Contrast(im)om.enhance(20).save(aEnContrast.jpg')

运行结果：

原图：

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