pil模塊編譯

㈠ python怎麼用PIL模塊處理BMP圖像 二值化

Pillow 提供了一個 .load() 方法，用來處理像素。圖片嘛，當然是二維的，有寬和高的。

pixels = image.load()
for x in ramge(image.width):
for y in range(image.height):
pixsels[x, y] = 255 if pixsels[x, y] > 125 else 0

當然了，只是最簡單的二值化的話，直接 image.convert('1') 就可以了 :-)

㈡ 怎麼樣在Python編程中使用Pillow來處理圖像

安裝
剛接觸Pillow的朋友先來看一下Pillow的安裝方法，在這里我們以Mac OS環境為例： （1）、使用 pip 安裝 Python 庫。pip 是 Python 的包管理工具，安裝後就可以直接在命令行一站式地安裝/管理各種庫了（pip 文檔）。

$ wget http://pypi.python.org/packages/source/p/pip/pip-0.7.2.tar.gz$ tar xzf pip-0.7.2.tar.gz$ cd pip-0.7.2$ python setup.py install

（2）、使用 pip 下載獲取 Pillow：

$ pip install pillow

（3）、安裝過程中命令行出現錯誤提示：」error: command 『clang' failed with exit status
1」。上網查閱，發現需要通過 Xcode 更新 Command Line Tool。於是打開
Xcode->Preferences->Downloads-Components選項卡。咦？竟然沒了 Command Line
Tools。再查，發現 Xcode 5 以上現在需要用命令行安裝：

$ xcode-select —install

系統會彈出安裝命令行工具的提示，點擊安裝即可。
此時再 pip install pillow，就安裝成功了。
pip freeze 命令查看已經安裝的 Python 包，Pillow 已經乖乖躺那兒了。
好了，下面開始進入教程~
Image類
Pillow中最重要的類就是Image，該類存在於同名的模塊中。可以通過以下幾種方式實例化：從文件中讀取圖片，處理其他圖片得到，或者直接創建一個圖片。
使用Image模塊中的open函數打開一張圖片：

>>> from PIL import Image>>> im = Image.open("lena.ppm")

如果打開成功，返回一個Image對象，可以通過對象屬性檢查文件內容

>>> from __future__ import print_function>>> print(im.format, im.size, im.mode)

PPM (512, 512) RGB

format屬性定義了圖像的格式，如果圖像不是從文件打開的，那麼該屬性值為None；size屬性是一個tuple，表示圖像的寬和高（單位為像素）；mode屬性為表示圖像的模式，常用的模式為：L為灰度圖，RGB為真彩色，CMYK為pre-press圖像。
如果文件不能打開，則拋出IOError異常。
當有一個Image對象時，可以用Image類的各個方法進行處理和操作圖像，例如顯示圖片：

>>> im.show()

ps：標准版本的show()方法不是很有效率，因為它先將圖像保存為一個臨時文件，然後使用xv進行顯示。如果沒有安裝xv，該函數甚至不能工作。但是該方法非常便於debug和test。（windows中應該調用默認圖片查看器打開）
讀寫圖片
Pillow庫支持相當多的圖片格式。直接使用Image模塊中的open()函數讀取圖片，而不必先處理圖片的格式，Pillow庫自動根據文件決定格式。
Image模塊中的save()函數可以保存圖片，除非你指定文件格式，那麼文件名中的擴展名用來指定文件格式。
圖片轉成jpg格式

from __future__ import print_functionimport os, sysfrom PIL import Imagefor infile in sys.argv[1:]: f, e = os.path.splitext(infile) outfile = f + ".jpg" if infile != outfile: try: Image.open(infile).save(outfile) except IOError: print("cannot convert", infile)

save函數的第二個參數可以用來指定圖片格式，如果文件名中沒有給出一個標準的圖像格式，那麼第二個參數是必須的。
創建縮略圖

from __future__ import print_functionimport os, sysfrom PIL import Imagesize = (128, 128)for infile in sys.argv[1:]: outfile = os.path.splitext(infile)[0] + ".thumbnail" if infile != outfile: try: im = Image.open(infile) im.thumbnail(size) im.save(outfile, "JPEG") except IOError: print("cannot create thumbnail for", infile)

必須指出的是除非必須，Pillow不會解碼或raster數據。當你打開一個文件，Pillow通過文件頭確定文件格式，大小，mode等數據，餘下數據直到需要時才處理。
這意味著打開文件非常快，與文件大小和壓縮格式無關。下面的程序用來快速確定圖片屬性：
確定圖片屬性

from __future__ import print_functionimport sysfrom PIL import Imagefor infile in sys.argv[1:]: try: with Image.open(infile) as im: print(infile, im.format, "%dx%d" % im.size, im.mode) except IOError: pass

裁剪、粘貼、與合並圖片
Image類包含還多操作圖片區域的方法。如crop()方法可以從圖片中提取一個子矩形
從圖片中復制子圖像

box = im.() #直接復制圖像box = (100, 100, 400, 400)region = im.crop(box)

區域由4-tuple決定，該tuple中信息為(left, upper, right, lower)。 Pillow左邊系統的原點（0，0）為圖片的左上角。坐標中的數字單位為像素點，所以上例中截取的圖片大小為300*300像素^2。
處理子圖，粘貼回原圖

region = region.transpose(Image.ROTATE_180)im.paste(region, box)

將子圖paste回原圖時，子圖的region必須和給定box的region吻合。該region不能超過原圖。而原圖和region的mode不需要匹配，Pillow會自動處理。
另一個例子

Rolling an imagedef roll(image, delta): "Roll an image sideways" image = image.() #復制圖像 xsize, ysize = image.size delta = delta % xsize if delta == 0: return image part1 = image.crop((0, 0, delta, ysize)) part2 = image.crop((delta, 0, xsize, ysize)) image.paste(part2, (0, 0, xsize-delta, ysize)) image.paste(part1, (xsize-delta, 0, xsize, ysize)) return image

分離和合並通道

r, g, b = im.split()im = Image.merge("RGB", (b, g, r))

對於單通道圖片，split()返回圖像本身。為了處理單通道圖片，必須先將圖片轉成RGB。
幾何變換
Image類有resize()、rotate()和transpose()、transform()方法進行幾何變換。
簡單幾何變換

out = im.resize((128, 128))out = im.rotate(45) # 順時針角度表示

置換圖像

out = im.transpose(Image.FLIP_LEFT_RIGHT)out = im.transpose(Image.FLIP_TOP_BOTTOM)out = im.transpose(Image.ROTATE_90)out = im.transpose(Image.ROTATE_180)out = im.transpose(Image.ROTATE_270)

transpose()和象的rotate()沒有性能差別。
更通用的圖像變換方法可以使用transform()
模式轉換
convert()方法
模式轉換

im = Image.open('lena.ppm').convert('L')

圖像增強
Filter ImageFilter模塊包含很多預定義的增強filters，通過filter()方法使用
應用filters

from PIL import ImageFilterout = im.filter(ImageFilter.DETAIL)

像素點處理
point()方法通過一個函數或者查詢表對圖像中的像素點進行處理（例如對比度操作）。
像素點變換

# multiply each pixel by 1.2out = im.point(lambda i: i * 1.2)

上述方法可以利用簡單的表達式進行圖像處理，通過組合point()和paste()還能選擇性地處理圖片的某一區域。
處理單獨通道

# split the image into indivial bandssource = im.split()R, G, B = 0, 1, 2# select regions where red is less than 100mask = source[R].point(lambda i: i < 100 and 255)# process the green bandout = source[G].point(lambda i: i * 0.7)# paste the processed band back, but only where red was < 100source[G].paste(out, None, mask)# build a new multiband imageim = Image.merge(im.mode, source)

注意到創建mask的語句：

mask = source[R].point(lambda i: i < 100 and 255)

該句可以用下句表示

imout = im.point(lambda i: expression and 255)

如果expression為假則返回expression的值為0（因為and語句已經可以得出結果了），否則返回255。（mask參數用法：當為0時，保留當前值，255為使用paste進來的值，中間則用於transparency效果）
高級圖片增強
對其他高級圖片增強，應該使用ImageEnhance模塊 。一旦有一個Image對象，應用ImageEnhance對象就能快速地進行設置。 可以使用以下方法調整對比度、亮度、色平衡和銳利度。
圖像增強

from PIL import ImageEnhanceenh = ImageEnhance.Contrast(im)enh.enhance(1.3).show("30% more contrast")

動態圖
Pillow支持一些動態圖片的格式如FLI/FLC，GIF和其他一些處於實驗階段的格式。TIFF文件同樣可以包含數幀圖像。
當讀取動態圖時，PIL自動讀取動態圖的第一幀，可以使用seek和tell方法讀取不同鄭

from PIL import Imageim = Image.open("animation.gif")im.seek(1) # skip to the second frametry: while 1: im.seek(im.tell()+1) # do something to imexcept EOFError: pass # end of sequence

當讀取到最後一幀時，Pillow拋出EOFError異常。
當前版本只允許seek到下一鄭為了倒回之前，必須重新打開文件。
或者可以使用下述迭代器類
動態圖迭代器類

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 sequencefor frame in ImageSequence(im): # ...do something to frame...Postscript Printing

Pillow允許通過Postscript Printer在圖片上添加images、text、graphics。

Drawing Postscriptfrom PIL import Imagefrom PIL import PSDrawim = Image.open("lena.ppm")title = "lena"box = (1*72, 2*72, 7*72, 10*72) # in pointsps = PSDraw.PSDraw() # default is sys.stdoutps.begin_document(title)# draw the image (75 dpi)ps.image(box, im, 75)ps.rectangle(box)# draw centered titleps.setfont("HelveticaNarrow-Bold", 36)w, h, b = ps.textsize(title)ps.text((4*72-w/2, 1*72-h), title)ps.end_document()

更多讀取圖片方法
之前說到Image模塊的open()函數已經足夠日常使用。該函數的參數也可以是一個文件對象。
從string中讀取

import StringIOim = Image.open(StringIO.StringIO(buffer))

從tar文件中讀取

from PIL import TarIOfp = TarIO.TarIO("Imaging.tar", "Imaging/test/lena.ppm")im = Image.open(fp)

草稿模式
draft()方法允許在不讀取文件內容的情況下盡可能（可能不會完全等於給定的參數）地將圖片轉成給定模式和大小，這在生成縮略圖的時候非常有效（速度要求比質量高的場合）。
draft模式

from __future__ import print_functionim = Image.open(file)print("original =", im.mode, im.size)im.draft("L", (100, 100))print("draft =", im.mode, im.size)

㈢ python：PIL圖像處理

PIL (Python Imaging Library)

Python圖像處理庫，該庫支持多種文件格式，提供強大的圖像處理功能。

PIL中最重要的類是Image類，該類在Image模塊中定義。

從文件載入圖像：

如果成功，這個函數返回一個Image對象。現在你可以使用該對象的屬性來探索文件的內容。

format 屬性指定了圖像文件的格式，如果圖像不是從文件中載入的則為 None 。
size 屬性是一個2個元素的元組，包含圖像寬度和高度（像素）。
mode 屬性定義了像素格式，常用的像素格式為：「L」 (luminance) - 灰度圖, 「RGB」 , 「CMYK」。

如果文件打開失敗, 將拋出IOError異常。

一旦你擁有一個Image類的實例，你就可以用該類定義的方法操作圖像。比如：顯示

( show() 的標准實現不是很有效率，因為它將圖像保存到一個臨時文件，然後調用外部工具（比如系統的默認圖片查看軟體）顯示圖像。該函數將是一個非常方便的調試和測試工具。)

接下來的部分展示了該庫提供的不同功能。

PIL支持多種圖像格式。從磁碟中讀取文件，只需使用 Image 模塊中的 open 函數。不需要提供文件的圖像格式。PIL庫將根據文件內容自動檢測。

如果要保存到文件，使用 Image 模塊中的 save 函數。當保存文件時，文件名很重要，除非指定格式，否則PIL庫將根據文件的擴展名來決定使用哪種格式保存。

** 轉換文件到JPEG **

save 函數的第二個參數可以指定使用的文件格式。如果文件名中使用了一個非標準的擴展名，則必須通過第二個參數來指定文件格式。

** 創建JPEG縮略圖 **

需要注意的是，PIL只有在需要的時候才載入像素數據。當你打開一個文件時，PIL只是讀取文件頭獲得文件格式、圖像模式、圖像大小等屬性，而像素數據只有在需要的時候才會載入。

這意味著打開一個圖像文件是一個非常快的操作，不會受文件大小和壓縮演算法類型的影響。

** 獲得圖像信息 **

Image 類提供了某些方法，可以操作圖像的子區域。提取圖像的某個子區域，使用 crop() 函數。

** 復制圖像的子區域 **

定義區域使用一個包含4個元素的元組，(left, upper, right, lower)。坐標原點位於左上角。上面的例子提取的子區域包含300x300個像素。

該區域可以做接下來的處理然後再粘貼回去。

** 處理子區域然後粘貼回去 **

當往回粘貼時，區域的大小必須和參數匹配。另外區域不能超出圖像的邊界。然而原圖像和區域的顏色模式無需匹配。區域會自動轉換。

** 滾動圖像 **

paste() 函數有個可選參數，接受一個掩碼圖像。掩碼中255表示指定位置為不透明，0表示粘貼的圖像完全透明，中間的值表示不同級別的透明度。

PIL允許分別操作多通道圖像的每個通道，比如RGB圖像。 split() 函數創建一個圖像集合，每個圖像包含一個通道。 merge() 函數接受一個顏色模式和一個圖像元組，然後將它們合並為一個新的圖像。接下來的例子交換了一個RGB圖像的三個通道。

** 分離和合並圖像通道 **

對於單通道圖像， split() 函數返回圖像本身。如果想處理各個顏色通道，你可能需要先將圖像轉為RGB模式。

resize() 函數接受一個元組，指定圖像的新大小。
rotate() 函數接受一個角度值，逆時針旋轉。

** 基本幾何變換 **

圖像旋轉90度也可以使用 transpose() 函數。 transpose() 函數也可以水平或垂直翻轉圖像。

** transpose **

transpose() 和 rotate() 函數在性能和結果上沒有區別。

更通用的圖像變換函數為 transform() 。

PIL可以轉換圖像的像素模式。

** 轉換顏色模式 **

PIL庫支持從其他模式轉為「L」或「RGB」模式，其他模式之間轉換，則需要使用一個中間圖像，通常是「RGB」圖像。

ImageFilter 模塊包含多個預定義的圖像增強過濾器用於 filter() 函數。

** 應用過濾器 **

point() 函數用於操作圖像的像素值。該函數通常需要傳入一個函數對象，用於操作圖像的每個像素：

** 應用點操作 **

使用以上技術可以快速地對圖像像素應用任何簡單的表達式。可以結合 point() 函數和 paste 函數修改圖像。

** 處理圖像的各個通道 **

注意用於創建掩碼圖像的語法：

Python計算邏輯表達式採用短路方式，即：如果and運算符左側為false，就不再計算and右側的表達式，而且返回結果是表達式的結果。比如 a and b 如果a為false則返回a，如果a為true則返回b，詳見Python語法。

對於更多高級的圖像增強功能，可以使用 ImageEnhance 模塊中的類。

可以調整圖像對比度、亮度、色彩平衡、銳度等。

** 增強圖像 **

PIL庫包含對圖像序列（動畫格式）的基本支持。支持的序列格式包括 FLI/FLC 、 GIF 和一些實驗性的格式。 TIFF 文件也可以包含多個幀。

當打開一個序列文件時，PIL庫自動載入第一幀。你可以使用 seek() 函數 tell() 函數在不同幀之間移動。

** 讀取序列 **

如例子中展示的，當序列到達結尾時，將拋出EOFError異常。

注意當前版本的庫中多數底層驅動只允許seek到下一幀。如果想回到前面的幀，只能重新打開圖像。

以下迭代器類允許在for語句中循環遍歷序列：

** 一個序列迭代器類 **

PIL庫包含一些函數用於將圖像、文本列印到Postscript列印機。以下是一個簡單的例子。

** 列印到Postscript **

如前所述，可以使用 open() 函數打開圖像文件，通常傳入一個文件名作為參數：

如果打開成功，返回一個Image對象，否則拋出IOError異常。

也可以使用一個file-like object代替文件名（暫可以理解為文件句柄）。該對象必須實現read，seek，tell函數，必須以二進制模式打開。

** 從文件句柄打開圖像 **

如果從字元串數據中讀取圖像，使用StringIO類：

** 從字元串中讀取 **

如果圖像文件內嵌在一個大文件里，比如 tar 文件中。可以使用ContainerIO或TarIO模塊來訪問。

** 從tar文檔中讀取 **

** 該小節不太理解，請參考原文 **

有些解碼器允許當讀取文件時操作圖像。通常用於在創建縮略圖時加速解碼（當速度比質量重要時）和輸出一個灰度圖到激光列印機時。

draft() 函數。

** Reading in draft mode **

輸出類似以下內容：

注意結果圖像可能不會和請求的模式和大小匹配。如果要確保圖像不大於指定的大小，請使用 thumbnail 函數。

Python2.7 教程 PIL
http://www.liaoxuefeng.com/wiki//

Python 之 使用 PIL 庫做圖像處理
http://www.cnblogs.com/way_testlife/archive/2011/04/17/2019013.html

來自 http://effbot.org/imagingbook/introction.htm