Python 이미지 처리 PIL 라이브러리

이 기사에서는 PIL 라이브러리와 관련된 문제를 주로 정리하는 python에 대한 관련 지식을 제공합니다. PIL 라이브러리는 강력한 이미지 처리 기능을 갖춘 타사 라이브러리로, 풍부한 픽셀 및 색상 작업 기능도 포함할 수 있습니다. 이미지 보관 및 일괄 처리에 사용됩니다. 모두에게 도움이 되기를 바랍니다.

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PIL 라이브러리 사용

핵심 포인트: PIL 라이브러리는 강력한 이미지 처리 기능을 갖춘 타사 라이브러리일 뿐만 아니라 풍부한 픽셀 및 색상 연산 기능을 포함하고 있습니다. 또한 이미지 보관 및 일괄 처리에도 사용됩니다.

1. PIL 라이브러리 개요

PIL(Python Image Library) 라이브러리는 Python 언어의 타사 라이브러리이며 pip 도구를 통해 설치해야 합니다. PIL 라이브러리 설치 방법은 다음과 같습니다. 설치 라이브러리 이름은 Pillow 입니다.

:\>pip install pillow #或者 pip3 install pillow

PIL 라이브러리는 이미지 저장, 표시 및 처리를 지원하며 거의 모든 이미지 형식을 처리할 수 있으며 크기 조정, 자르기, 오버레이 및 이미지에 선, 이미지 및 텍스트 추가와 같은 작업을 완료할 수 있습니다.
PIL 라이브러리는 주로 이미지 보관 및 이미지 처리의 운동 에너지 요구를 충족할 수 있습니다.
(1) 이미지 보관: 이미지 일괄 처리, 이미지 미리 보기 생성, 이미지 형식 변환 등
(2) 이미지 처리: 기본 이미지 처리, 픽셀 처리, 색상 처리 등
PIL 라이브러리에는 기능에 따라 총 21개의 이미지 관련 클래스가 포함되어 있습니다. 이러한 클래스는 PIL 라이브러리의 하위 라이브러리
또는 모듈로 간주될 수 있습니다.
Image, ImageChops, ImageColor, ImageCrackCode, ImageDraw.ImageEnhance, ImageFile, ImageFilelO, ImageFilter, ImageFont, ImageGL, ImageGrab, Imagemath, ImageOps, ImagePalette, ImagePath.ImageQt, ImageSequence, ImageStat ImageTk, ImageWin
가장 일반적으로 사용되는 하위 항목에 중점을 둡니다. PIL 라이브러리 라이브러리 시스템: Image, ImageFilter, ImageEnhance.

2. PIL 라이브러리 이미지 클래스 분석

이미지는 PIL의 가장 중요한 클래스입니다. 이 클래스를 소개하는 방법은 다음과 같습니다.

>>>from PIL import Image

PIL에서는 모든 이미지 파일이 이미지를 사용할 수 있습니다. 객체 표현. Image 클래스의 이미지 읽기 및 생성 방법은 다음과 같습니다(총 5개):

Method	Description
Image.open(filename)	매개변수에 따라 이미지 파일 로드
Image.new(모드, 크기, 색상)	주어진 매개변수를 기반으로 새 이미지 만들기
Image.open(StringlO.StringlO(buffer))	문자열에서 이미지 가져오기
Image.frombytes( 모드, 크기, 데이터)	픽셀 데이터를 기반으로 이미지 생성
Image.verify()	이미지 파일의 무결성을 확인하고 예외를 반환합니다

이미지를 열 때 이미지를 통한 파일, 이미지의 래스터 형식 데이터는 디코딩되거나 직접 로드되지 않습니다. 프로그램은 이미지 파일의 헤더에 있는 메타데이터 정보만 읽습니다. 이 부분은 형식, 색상, 크기 등을 식별합니다. 이미지의. 따라서 이미지 저장 및 압축 방법에 관계없이 파일을 여는 속도가 매우 빠릅니다.
이미지 파일을 로드하려면 가장 간단한 형식은 다음과 같습니다. 그 이후에는 모든 작업이 im에서 작동합니다.

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

IDLE 대화형 모드를 사용하여 이미지 파일을 처리하는 경우 파일의 전체 경로를 사용하는 것이 좋습니다. Python 파일 형식을 사용하는 경우 상대 경로를 사용하고 파일과 프로그램을 디렉터리에 넣는 것이 좋습니다.
Image 클래스에는 표에 표시된 것처럼 이미지 처리를 위한 4개의 공통 속성이 있습니다(총 4개).

Attributes	Description
Image.format	다음과 같은 경우 이미지 형식이나 소스를 식별합니다. 이미지가 파일에서 읽히지 않았으며 값은 None
Image.mode	이미지의 색상 모드, "L"은 회색조 이미지, "RGB"는 트루 컬러 이미지, "CMYK"입니다. 게시된 이미지
Image.size	이미지 밀도 및 높이, 단위는 픽셀(px), 반환 값은 튜플(튜플)
Image.palette	Palette 속성, ImagePalette를 반환합니다. type

View 읽은 이미지 파일의 속성은 다음과 같습니다.

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

Image는 GIF, FLI, FLC, TIFF 및 기타 형식 파일을 포함한 시퀀스 이미지 파일도 읽을 수 있습니다. open() 메서드는 이미지를 열 때 시퀀스의 첫 번째 프레임을 자동으로 로드하고,eek() 및 Tell() 메서드를 사용하여 여러 프레임 사이를 이동할 수 있습니다.
Image 클래스의 시퀀스 이미지 작업 방법(총 2개):

Method	Description
Image.seek(frame)	이미지에서 지정된 프레임을 점프하고 반환합니다
Image.tell()	현재 프레임의 시퀀스 번호를 반환합니다

【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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위 내용은 Python 이미지 처리 PIL 라이브러리의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!