【Python 图像处理 PIL 系列 13 -- PIL 及 Image.convert 函数介绍】

文章目录

- [Python PIL 介绍](#Python PIL 介绍)
- - [PIL 使用介绍](#PIL 使用介绍)
  - [PIL convert 介绍](#PIL convert 介绍)
  - [PIL convert 使用示例](#PIL convert 使用示例)

Python PIL 介绍

PIL 是 Python Image Library 的简称。PIL 库中提供了诸多用来处理图片的模块，可以对图片做类似于 PS（Photoshop）的编辑。比如：改变图像大小、旋转图像、图像格式转换，转换颜色通道，图像增强，直方图处理，插值和滤波等等。PIL 是第三方库，使用之前需要先安装。

python 复制代码

pip install pillow

PIL 使用介绍

python 复制代码

from PIL import Image
img = Image.open("dog.jpg", mode="r")
print("图片颜色模式：", img.mode)
print("图片的格式:", img.format)
print("图片的大小:", img.size)
'''
输出结果
图片颜色模式： RGB
图片的格式: JPEG
图片的大小: (852, 639)
'''

PIL convert 介绍

Python的Pillow库允许你使用convert()方法进行图像转换。这个方法主要用于改变图像的模式（mode），即图像的颜色系统和位深。

这里是一个convert()方法的大致介绍：

python 复制代码

Image.convert(mode=None, matrix=None, dither=None, palette=0, colors=256)

mode：这个参数定义了新图像的模式。常见的模式包括 "L" （灰度图像），"RGB"（真彩色图像），"RGBA"（带透明度的真彩色图像），"CMYK"（青色、品红色、黄色和黑色的印刷颜色）等。
matrix：一个可选的转换矩阵。当从"RGB"转换到"L"或者其他模式时可以用。
dither：抖动选项，用于将颜色从更高位深减少到更低位深的转换中。
palette：当目标模式是"P"时，定义要使用的调色板。
colors：当目标模式是"P"时，定义要使用的颜色数目。

PIL convert 使用示例

下面是如何使用 convert() 函数将常见的图像转换为 RGB565，RGB666，RGB888等格式的例子。需要注意的是，Pillow库直接不支持"RGB565"或"RGB666"这类模式，因为这些不是标准的图像模式。但是我们可以使用位操作将"Pillow"中的标准RGB图像转换为这些格式的等价表示。

以下是一个将图像转换为RGB888（这是正常的"RGB"模式），RGB565和RGB666的例子：

python 复制代码

from PIL import Image 
# 打开一个图像文件 
img = Image.open("input.jpg").convert("RGB") 

# 将图像转换为RGB888，这其实就是标准的"RGB"模式 
rgb888_img = img 

# 自定义一个函数将RGB888转换为RGB565 

def convert_to_rgb565(r, g, b): 
	# 将红色从8位转换为5位，绿色从8位转换为6位，蓝色从8位转换为5位 
	return ((r & 0xF8) << 8) | ((g & 0xFC) << 3) | (b >> 3) 

# 自定义一个函数将RGB888转换为RGB666 
def convert_to_rgb666(r, g, b): 
	# 将红色，绿色和蓝色都从8位转换为6位 
	return ((r & 0xFC) << 4) | ((g & 0xFC) << 2) | (b & 0xFC) 

# 使用自定义的转换函数将每个像素转换为RGB565或RGB666 
rgb565_data = [convert_to_rgb565(*pixel) for pixel in img.getdata()] 
rgb666_data = [convert_to_rgb666(*pixel) for pixel in img.getdata()] 

# 将转换后的数据保存或使用 
# 注意：这些数据现在是整数列表，不再是标准的图像格式，需要进一步处理才能变为可视化的图像或写入文件

过上述代码，我们可以得到代表RGB565和RGB666格式的数据。这些数据可以用于嵌入式系统或其他需要这些特定格式的平台。然而，这些数据不是Pillow Image对象，因此如果我们想要把它们保存到文件或以图像的形式展示出来，可能需要通过其他库或自定义方法来实现。