Pillow 一文读懂

在奋斗的大道2024-03-21 13:19

Pillow 简介、特点和安装

Pillow 简介

Pillow作为python的第三方图像处理库，提供了广泛的文件格式支持，强大的图像处理能力，主要包括图像储存、图像显示、格式转换以及基本的图像处理操作等。

PIL(Python Image Library)是python的第三方图像处理库，因其强大的功能与众多的使用人数，但由于PIL仅支持到Python 2.7，于是一群志愿者在PIL的基础上创建了兼容的版本，名字叫Pillow，支持最新Python 3.x，又加入了许多新特性，因此，我们可以直接安装使用Pillow。

Pillow 特点

1) 支持广泛的文件格式

Pillow 支持广泛的图像格式，比如 "jpeg"，"png"，"bmp"，"gif"，"ppm"，"tiff" 等。同时，它也支持图像格式之间的相互转换。总之， Pillow 几乎能够处理任何格式的图像。

2) 提供了丰富的功能

Pillow 提供了丰富的图像处理功能，可概括为两个方面：

  • 图像归档
  • 图像处理

图像归档，包括创建缩略图、生成预览图像、图像批量处理等；而图像处理，则包括调整图像大小、裁剪图像、像素点处理、添加滤镜、图像颜色处理等。

3) 配合GUI工具使用

Pillow 库可以配合 Python GUI（图形用户界面）工具 Tkinter 一起使用。

除上述特点之外，Pillow 库还能实现一些较为复杂的图像处理操作，比如给图像添加水印、合成 GIF 动态效果图等等。

Pillow 安装

在命令行下通过pip安装：

pip install pillow

Pillow 使用指南

pillow 官方文档地址：https://pillow.readthedocs.io/en/stable/handbook/tutorial.html#using-the-image-class

Pillow 基本操作

1.使用Image模块中的open函数打开一张图片：

from PIL import Image

# 第一章节：Pilow 基础功能：读取/属性值/显示
# 加载图片
im = Image.open("img/1.png")

如果成功，这个函数返回Image对象。您现在可以使用实例属性来检查文件内容：

# 图片属性
print(im.format, im.size, im.mode)

# format = 图片格式类型
# siz = 图片长*宽
# mode = 显示模式 RGB模式、CMYK模式、HSB模式、Lab模式、位图模式、灰度模式、索引颜色模式、双色调模式和多通道模式

如果文件不能打开，则抛出IOError异常。

2.图像显示

存在Image对象时，就可以利用它来处理操作图像，例如，加载一张图像。

复制代码 
# 图片显示
im.show()

3.保存指定格式的图像

复制代码 
im.save("img/2.png")

Pillow 图像读取和写入/图片转换

from PIL import Image

# 第二章节：Pilow 基础功能：图像格式转换
try:
    # 打开图片
    with Image.open('img/1.png') as im:
        # 保存为PNG格式,如果格式不一致会提示异常。
        im.save("img/2.png")
except OSError as e:
    # 打印错误日志记录
    print(e)

图片格式之间的转换主要方法

save()：

save() 方法用于保存图像，当不指定文件格式时，它会以默认的图片格式来存储；如果指定图片格式，则会以指定的格式存储图片。

save() 的语法格式如下：

Image.save(fp, format=None)

参数说明如下：

  • fp：图片的存储路径，包含图片的名称，字符串格式；
  • format：可选参数，可以指定图片的格式。

Pillow 图像缩略图

缩略图（thumbnail image）指的是将原图缩小至一个指定大小（size）的图像。通过创建缩略图可以使图像更易于展示和浏览。

Image 对象提供了一个 thumbnail() 方法用来生图像的缩略图，该函数的语法格式如下：

thumbnail(size,resample)

  • size：元组参数，指的是缩小后的图像大小；

  • resample：可选参数，指图像重采样滤波器，有四种过滤方式，分别是 Image.BICUBIC（双立方插值法）、PIL.Image.NEAREST（最近邻插值法）、PIL.Image.BILINEAR（双线性插值法）、PIL.Image.LANCZOS（下采样过滤插值法），默认为 Image.BICUBIC。

    from PIL import Image

    第三章节：Pilow 基础功能：图像缩略图

    try:
    # 打开图片
    with Image.open('img/1.png') as im:
    # 设定缩放的大小
    size = (128, 128)
    # 使用Pillow创建缩略图
    im.thumbnail(size)
    # 保存为PNG格式,如果格式不一致会提示异常。
    im.save('img/3.png')
    except OSError as e:
    # 打印错误日志记录
    print(e)

Pillow 图像剪裁、粘贴和合并

Pillow 图像剪裁

Image 类提供的 crop() 函数允许我们以矩形区域的方式对原图像进行裁剪，函数的语法格式如下：

crop(box=None)

box：表示裁剪区域，默认为 None，表示拷贝原图像。

注意：box 是一个有四个数字的元组参数 (x_左上,y_左下,x1_右上,y1_右下)，分别表示被裁剪矩形区域的左上角 x、y 坐标和右下角 x，y 坐标。默认 (0,0) 表示坐标原点，宽度的方向为 x 轴，高度的方向为 y 轴，每个像素点代表一个单位。

from PIL import Image
# 第四章节：Pilow 基础功能：图像截取
try:
    # 打开图片
    with Image.open('img/1.png') as im:
        # 设定截取区域
        box = (100, 100, 400, 400)
        # 图像截取
        region = im.crop(box)
        # 保存为PNG格式,如果格式不一致会提示异常。
        region.save('img/4.png')
except OSError as e:
    # 打印错误日志记录
    print(e)

Pillow 图像粘贴

拷贝、粘贴操作几乎是成对出现的，Image 类提供了 copy() 和 paste() 方法来实现图像的复制和粘贴。其中复制操作（即 copy() 方法）比较简单，下面主要介绍 paste() 粘贴方法，语法格式如下所示：

paste(image, box=None, mask=None)

该函数的作用是将一张图片粘贴至另一张图片中。注意，粘贴后的图片模式将自动保持一致，不需要进行额外的转换。参数说明如下：

  • image：指被粘贴的图片；

  • box：指定图片被粘贴的位置或者区域，其参数值是长度为 2 或者 4 的元组序列，长度为 2 时，表示具体的某一点 (x,y)；长度为 4 则表示图片粘贴的区域，此时区域的大小必须要和被粘贴的图像大小保持一致。

  • mask：可选参数，为图片添加蒙版效果。

    from PIL import Image

    第五章节：Pilow 基础功能：图像粘贴

    try:
    # 打开图片
    with Image.open('img/1.png') as im:
    # 设定截取区域
    box = (100, 100, 200, 200)
    # 图像截取
    region = im.crop(box)
    # 图像粘贴
    im.paste(region, box)
    # 保存为PNG格式,如果格式不一致会提示异常。
    im.save('img/5.png')
    except OSError as e:
    # 打印错误日志记录
    print(e)

通过图像粘贴实现图像合并

from PIL import Image
# 第七章节：Pilow 基础功能：图像合并


def merge(im1, im2):
    w = im1.size[0] + im2.size[0]
    h = max(im1.size[1], im2.size[1])
    im = Image.new("RGBA", (w, h))

    im.paste(im1)
    im.paste(im2, (im1.size[0], 0))

    return im


try:
    # 合并图片
    mergeImg = merge(Image.open('img/1.png'),Image.open('img/2.png'))
    # 图片保存
    mergeImg.save("img/7.png")
except OSError as e:
    # 打印错误日志记录
    print(e)

通过图像粘贴实现图像滚动

from PIL import Image
# 第六章节：Pilow 基础功能：图像滚动


def roll(img, delta):
    """Roll an image sideways."""
    xsize, ysize = img.size

    delta = delta % xsize
    if delta == 0:
        return im

    part1 = img.crop((0, 0, delta, ysize))
    part2 = img.crop((delta, 0, xsize, ysize))
    img.paste(part1, (xsize - delta, 0, xsize, ysize))
    img.paste(part2, (0, 0, xsize - delta, ysize))

    return img


try:
    # 打开图片
    with Image.open('img/1.png') as im:
        # 图像滚动方法
        rollImg = roll(im, 100)
        # 保存为PNG格式,如果格式不一致会提示异常。
        rollImg.save('img/6.png')
except OSError as e:
    # 打印错误日志记录
    print(e)

Pillow 图像合并

Image 类提供了用于分离图像和合并图像的方法 split() 和 merge() 方法，通常情况下，这两个方法会一起使用。

merge()

Image 类提供的 merge() 方法可以实现图像的合并操作。注意，图像合并，可以是单个图像合并，也可以合并两个以上的图像。

merge() 方法的语法格式如下：

Image.merge(mode, bands)

参数说明如下：

  • mode：指定输出图片的模式
  • bands：参数类型为元组或者列表序列，其元素值是组成图像的颜色通道，比如 RGB 分别代表三种颜色通道，可以表示为 (r,g,b)。

温馨注意，该函数会返回一个新的 Image 对象。

from PIL import Image
im=Image.open("img/1.png")
#修改图像大小，以适应图像处理
image=im.resize((450,400))
image.save("img/1-1.png")
#分离颜色通道，产生三个 Image对象
r,g,b = image.split()
#重新组合颜色通道，返回先的Image对象
image_merge=Image.merge('RGB',(b,g,r))
image_merge.show()
#保存图像至桌面
image_merge.save("img/1-2.png")

Pillow 几何变换

图像的几何变换主要包括图像翻转、图像旋转和图像变换操作，Image 类提供了处理这些操作的函数 transpose()、rotate() 和 transform()，下面分别对它们进行讲解。

transpose()翻转操作

该函数可以实现图像的垂直、水平翻转，语法格式如下：

Image.transpose(method)

method 参数决定了图片要如何翻转，参数值如下：

Image.FLIP_LEFT_RIGHT：左右水平翻转；

Image.FLIP_TOP_BOTTOM：上下垂直翻转；

Image.ROTATE_90：图像旋转 90 度；

Image.ROTATE_180：图像旋转 180 度；

Image.ROTATE_270：图像旋转 270 度；

Image.TRANSPOSE：图像转置；

Image.TRANSVERSE：图像横向翻转。

from PIL import Image
# 第九章节：Pilow 几何变换：转换

try:
    # 打开图片
    with Image.open('img/1.png') as im:
        out = im.transpose(Image.Transpose.FLIP_LEFT_RIGHT)
        out.save("img/9-1.png")
        out = im.transpose(Image.Transpose.FLIP_TOP_BOTTOM)
        out.save("img/9-2.png")
        out = im.transpose(Image.Transpose.ROTATE_90)
        out.save("img/9-3.png")
        out = im.transpose(Image.Transpose.ROTATE_180)
        out.save("img/9-4.png")
        out = im.transpose(Image.Transpose.ROTATE_270)
        out.save("img/9-5.png")
except OSError as e:
    # 打印错误日志记录
    print(e)

rotate()任意角度旋转

当我们想把图像旋转任意角度时，可以使用 rotate() 函数，语法格式如下：

Image.rotate(angle, resample=PIL.Image.NEAREST, expand=None, center=None, translate=None, fillcolor=None)

参数说明如下：

  • angle：表示任意旋转的角度；

  • resample：重采样滤波器，默认为 PIL.Image.NEAREST 最近邻插值方法；

  • expand：可选参数，表示是否对图像进行扩展，如果参数值为 True 则扩大输出图像，如果为 False 或者省略，则表示按原图像大小输出；

  • center：可选参数，指定旋转中心，参数值是长度为 2 的元组，默认以图像中心进行旋转；

  • translate：参数值为二元组，表示对旋转后的图像进行平移，以左上角为原点；

  • fillcolor：可选参数，填充颜色，图像旋转后，对图像之外的区域进行填充。

    from PIL import Image

    第八章节：Pilow 几何变换：基础

    try:
    # 打开图片
    with Image.open('img/1.png') as im:
    # 图像设置大小
    out = im.resize((145, 145))
    out.save('img/8.png')
    # 图像旋转角度
    rotateImg = im.rotate(45)
    # 保存为PNG格式,如果格式不一致会提示异常。
    rotateImg.save('img/8-1.png')
    except OSError as e:
    # 打印错误日志记录
    print(e)

Pillow 相等调整大小

PIL.ImageOps.contain(image, size, method=Image.Resampling.BICUBIC):

返回图像的调整大小版本，设置为最大宽度和高度,在要求的尺寸内，同时保持原始的纵横比。

参数说明：

  • image -- 要调整大小和裁剪的图像

  • size -- 请求的输出大小（以像素为单位），以（宽度、高度）元组的形式给出。

  • method - 默认使用Image.Resampling.BICUBIC，详见过滤器

    PIL.ImageOps.cover(image, size, method=Image.Resampling.BICUBIC)

返回图像的调整大小版本，同时保持原始的纵横比。

参数说明：

  • image -- 要调整大小和裁剪的图像

  • size -- 请求的输出大小（以像素为单位），以（宽度、高度）元组的形式给出。

  • method - 默认使用Image.Resampling.BICUBIC，详见过滤器

    PIL.ImageOps.fit(image, size, method=Image.Resampling.BICUBIC, bleed=0.0, centering=(0.5, 0.5)):

返回图像的调整大小和裁剪版本，裁剪为要求的长宽比和尺寸。

参数说明：

  • image -- 要调整大小和裁剪的图像
  • size -- 请求的输出大小（以像素为单位），以（宽度、高度）元组的形式给出。
  • method - 默认使用Image.Resampling.BICUBIC，详见过滤器
复制代码 
bleed-图像移除四周边框，该数值为百分比，默认值为0
复制代码 
centering-控制裁剪位置。 使用 (0.5, 0.5) 表示中心裁剪
PIL.ImageOps.pad(image, size, method=3, color=None, centering=0.5, 0.5)​

返回图像的大小和填充版本，展开以填充请求的纵横比和大小。

参数说明:

  • image -- 要调整大小和裁剪的图像。

  • size -- 请求的输出大小（以像素为单位），以（宽度、高度）元组的形式给出。

  • method -- 使用什么样的重采样方法。默认是 PIL.Image.BICUBIC . 见过滤器 ：

  • color -- 填充图像的背景色。

  • centering -- 控制原始图像在填充版本中的位置。（0.5，0.5）将使图像居中（0，0）将使图像与左上角对齐（1，1）将使图像与右下角对齐

    from PIL import Image, ImageOps

    第十章节：Pilow 几何变换：相对调整

    try:
    # 打开图片
    size = (100, 150)
    with Image.open('img/1.png') as im:
    ImageOps.contain(im, size).save("imageops_contain.png")
    ImageOps.cover(im, size).save("imageops_cover.png")
    ImageOps.fit(im, size).save("imageops_fit.png")
    ImageOps.pad(im, size, color="#f00").save("imageops_pad.png")

          # thumbnail() can also be used,
      # but will modify the image object in place
      im.thumbnail(size)
      im.save("imageops_thumbnail.png")

    except OSError as e:
    # 打印错误日志记录
    print(e)

Pillow 颜色模式转换

convert(mode,matrix,dither,palette,colors)

convert方法可以改变图像的模式（mode）,一般是在'RGB'(真彩图)、'L'(灰度图)、'CMYK'(压缩图)之间转换。

from PIL import Image, ImageOps

# 第十一章节：Pilow 转换：通道转换

try:
    with Image.open('img/1.png') as im:
        print(im.format)
        imgConvert = im.convert("L")
        imgConvert.save("img/11.png")
except OSError as e:
    # 打印错误日志记录
    print(e)

Pillow图像过滤器 filter

filter方法可以将一些过滤器操作应用于原始图像，比如模糊，边缘增强、浮雕等。filter是过滤器函数，在PIL.ImageFilter函数中定义了大量内置的filter函数，比如BLUR(普通模糊)，GaussianBlur(高斯模糊) FIND_EDGES(查找边)等。

Pillow 通过 ImageFilter 类达到图像降噪的目的，该类中集成了不同种类的滤波器，通过调用它们从而实现图像的平滑、锐化、边界增强等图像降噪操作。常见的降噪滤波器如下表所示：

名称 说明
ImageFilter.BLUR 模糊滤波，即均值滤波
ImageFilter.CONTOUR 轮廓滤波，寻找图像轮廓信息
ImageFilter.DETAIL 细节滤波，使得图像显示更加精细
ImageFilter.FIND_EDGES 寻找边界滤波（找寻图像的边界信息）
ImageFilter.EMBOSS 浮雕滤波，以浮雕图的形式显示图像
ImageFilter.EDGE_ENHANCE 边界增强滤波
ImageFilter.EDGE_ENHANCE_MORE 深度边缘增强滤波
ImageFilter.SMOOTH 平滑滤波
ImageFilter.SMOOTH_MORE 深度平滑滤波
ImageFilter.SHARPEN 锐化滤波
ImageFilter.GaussianBlur() 高斯模糊
ImageFilter.UnsharpMask() 反锐化掩码滤波
ImageFilter.Kernel() 卷积核滤波
ImageFilter.MinFilter(size) 最小值滤波器，从 size 参数指定的区域中选择最小像素值，然后将其存储至输出图像中。
ImageFilter.MedianFilter(size) 中值滤波器，从 size参数指定的区域中选择中值像素值，然后将其存储至输出图像中。
ImageFilter.MaxFilter(size) 最大值滤波器
ImageFilter.ModeFilter() 模式滤波
[图像降噪滤波器] 
from PIL import Image, ImageFilter

# 第十二章节：Pilow 增强:滤波器

try:
    with Image.open('img/1.png') as im:
        out = im.filter(ImageFilter.DETAIL)
        out.save("img/12.png")
except OSError as e:
    # 打印错误日志记录
    print(e)

from PIL import Image, ImageFilter
im = Image.open('cat.jpg')

# 高斯模糊

im_gaussianblur = im.filter(ImageFilter.GaussianBlur)

im_gaussianblur.show()

# 普通模糊

im_blur = im.filter(ImageFilter.BLUR)

im_blur.show()

# 找到边缘

im_find_edge = im.filter(ImageFilter.FIND_EDGES)

im_find_edges.show()

# 浮雕

im_emboss = im.filter(ImageFilter.EMBOSS)

im_emboss.show()

# 轮廓

im_contour = im.filter(ImageFilter.CONTOUR)

im_contour.show()

# 锐化

im_sharpen = im.filter(ImageFilter.SHARPEN)

im_sharpen.show()

# 平滑

im_smooth = im.filter(ImageFilter.SMOOTH)

im_smooth.show()

# 细节

im_detail = im.filter(ImageFilter.DETAIL)

im_detail.show()

Pillow 画笔操作

point（）方法可用于转换图像的像素值。point()方法接受函数方法对象用户放大/缩放像素值。

from PIL import Image

# 第十三章节：Pilow 增强:画笔
try:
    with Image.open('img/1.png') as im:
        # 每个像素点扩大 1.2倍
        out = im.point(lambda i: i * 1.2)
        out.save("img/13.png")
except OSError as e:
    # 打印错误日志记录
    print(e)

Pillow 各个波段操作

from PIL import Image

# 第十四章节：Pilow 增强:通道加强
try:
    with Image.open('img/1.png') as im:
        # 图像通道分离
        source = im.split()
        # 通道下标
        R, G, B = 0, 1, 2
        # select regions where red is less than 100
        mask = source[R].point(lambda i: i < 100 and 255)

        # process the green band
        out = source[G].point(lambda i: i * 0.7)

        # paste the processed band back, but only where red was < 100
        source[G].paste(out, None, mask)

        # build a new multiband image
        im = Image.merge(im.mode, source)

        im.save("img/14.png")
except OSError as e:
    # 打印错误日志记录
    print(e)

Pillow 强化

图像增强也是图像预处理中的一个基本技术，Pillow中的图像增强函数主要在ImageEnhance模块下，通过该模块可以调节图像的白平衡（Color）、亮度（Brightness）、对比度（Contrast）和锐化（Sharpness）等。

from PIL import Image, ImageEnhance

# 第十五章节：Pilow 高级增强:对比度、亮度、色彩平衡和锐度
try:
    with Image.open('img/1.png') as im:
        enh = ImageEnhance.Contrast(im)
        enh.enhance(1.5).show("30% more contrast")
except OSError as e:
    # 打印错误日志记录
    print(e)

Pillow 动态图

Pillow支持一些动态图片的格式如FLI/FLC，GIF和其他一些处于实验阶段的格式。TIFF文件同样可以包含数帧图像。

当读取动态图时，PIL自动读取动态图的第一帧，可以使用seek和tell方法读取不同帧。

from PIL import Image

with Image.open("animation.gif") as im:
    im.seek(1)  # skip to the second frame

    try:
        while 1:
            im.seek(im.tell() + 1)
            # do something to im
    except EOFError:
        pass  # end of sequence

温馨提示：当读取到最后一帧时，Pillow抛出EOFError异常。 解决办法：通过动态图迭代器

动态图迭代器类

# _*_ coding : UTF-8_*_
# 开发者 ： zhuozhiwengang
# 开发时间 : 2024/3/20 0:20
# 文件名称 : pillowDemo16
# 开发工具 : PyCharm
from PIL import Image, ImageEnhance, ImageSequence

# 第十六章节：Pilow 图像序列
im = Image.open("img/1.gif")

# 使用ImageSequence迭代器访问每一帧
for frame in (ImageSequence.Iterator, im):
    print(frame)

class ImageSequence:
    def __init__(self, im):
        self.im = im
    def __getitem__(self, ix):
        try:
            if ix:
                self.im.seek(ix)
            return self.im
        except EOFError:
            raise IndexError # end of sequence
 
for frame in ImageSequence(im):
    # ...do something to frame...

Pillow 图片添加水印

ImageDraw

PIL.ImageDraw 模块提供了一系列的绘图方法，通过该模块可以创建一个新的图形，或者在现有的图像上再绘制一个图形，从而起到对原图注释和修饰的作用。

下面创建一个 ImageDraw 对象，并对该对象的使用方法做简单介绍：

draw = ImageDraw.Draw(im)

上述方法会返回一个 ImageDraw 对象，参数 im 表示 Image 对象。这里我们可以把 Image 对象理解成画布，通过调用 ImageDraw 对象的一些方法，实现了在画布上绘制出新的图形目的。ImageDraw 对象的常用方法如下表所示：

方法 说明
text 在图像上绘制文字
line 绘制直线、线段
eclipse 绘制椭圆形
rectangle 绘制矩形
polygon 绘制多边形
[ImageDraw常用方法] 
# 第十七章节：Pilow 图像绘制
from PIL import Image, ImageDraw

# 创建 Image 对象，当做背景图
im = Image.new('RGB', (200, 200), color='gray')
# 创建 ImageDraw 对象
draw = ImageDraw.Draw(im)
# 以左上角为原点，绘制矩形。元组坐标序列表示矩形的位置、大小；fill设置填充色为红色，outline设置边框线为黑色
draw.rectangle((50, 100, 100, 150), fill=(255, 0, 0), outline=(0, 0, 0))
# 查看原图片
im.show()
# 保存图片
im.save('img/17.png')

ImageFont

PIL.ImagreFont 模块通过加载不同格式的字体文件，从而在图像上绘制出不同类型的文字，比如 TrueType 和 OpenType 类型的字体。

创建字体对象的语法格式如下：

font = ImageFont.truetype(font='字体文件路径', size=字体大小)

如果想要在图片上添加文本，还需要使用 ImageDraw.text() 方法，语法格式如下：

d.text((x,y), "text", font, fill)

参数说明如下：

  • (x,y)：图像左上角为坐标原点，(x,y) 表示添加文本的起始坐标位置；

  • text：字符串格式，要添加的文本内容；

  • font：ImageFont 对象；

  • fill：文本填充颜色。

    第十八章节：Pilow 图像绘制

    from PIL import Image, ImageDraw, ImageFont

    im = Image.new('RGB', (200, 200), color='gray')

    创建 ImageDraw 对象

    draw = ImageDraw.Draw(im)

    以左上角为原点，绘制矩形。元组坐标序列表示矩形的位置、大小；fill设置填充色为红色，outline设置边框线为黑色

    draw.rectangle((50, 100, 100, 150), fill=(255, 0, 0), outline=(0, 0, 0))

    加载计算机本地字体文件

    font = ImageFont.truetype('C:\Windows\Fonts\STHUPO.TTF', size=36)

    在原图像上添加文本

    draw.text(xy=(80, 50), text='字体文本', fill=(255, 0, 0), font=font)

    查看原图片

    im.show()

    保存图片

    im.save('img/17.png')

Pillow和ndarray数组

NumPy 是 Python 科学计算的基础数据包，它被大量的应用于机器学习领域，比如图像识别、自然语言处理、数据挖掘等。

ndarray 是 NumPy 中的数组类型，也称为 ndarray 数组，该数组可以与 Pillow 的 PIL.Image 对象实现相互转化。

ndarray数组创建图像

下面通过 ndarray 数组构建一个 Image 对象，并将图像显示出来。示例如下：

from PIL import Image
import numpy as np

# 创建 300*400的图像，3个颜色通道
array = np.zeros([300, 400, 3], dtype=np.uint8)
# rgb色彩模式
array[:, :200] = [255, 0, 0]
array[:, 200:] = [255, 255, 0]
img = Image.fromarray(array)
img.show()

图像转化为ndarray数组

下面将图像以 ndarray 数组的形式进行输出，示例如下：

from PIL import Image
import numpy as np
img = Image.open("img/1.png")
img.show()
# Image图像转换为ndarray数组
img_2 = np.array(img)
print(img_2)
# ndarray转换为Image图像
arr_img = Image.fromarray(img_2)
# 显示图片
arr_img.show()

Pillow 读取图像资源总结

  • 基本模式

    from PIL import Image
    with Image.open("图片相对/绝对路径地址") as im:

  • 读取来源于open图像资源

    from PIL import Image

    with open("图像相对/绝对路径地址", "rb") as fp:
    im = Image.open(fp)

  • 读取二进制图像资源

    from PIL import Image
    import io

    im = Image.open(io.BytesIO(buffer))

  • 读取基于图像URL地址

    from PIL import Image
    from urllib.request import urlopen
    url = "https://python-pillow.org/assets/images/pillow-logo.png" # 图片URL地址
    img = Image.open(urlopen(url))

  • 读取压缩文件

    from PIL import Image, TarIO

    fp = TarIO.TarIO("压缩包相对/绝对路径地址", "解压图像资源名称")
    im = Image.open(fp)

Pillow批量处理

import glob
from PIL import Image


def compress_image(source_path, dest_path):
    with Image.open(source_path) as img:
        if img.mode != "RGB":
            img = img.convert("RGB")
        img.save(dest_path, "JPEG", optimize=True, quality=80)


paths = glob.glob("*.png")
for path in paths:
    compress_image(path, path[:-4] + ".jpg")
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