pil模块编译

㈠ python怎么用PIL模块处理BMP图像 二值化

Pillow 提供了一个 .load() 方法，用来处理像素。图片嘛，当然是二维的，有宽和高的。

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

当然了，只是最简单的二值化的话，直接 image.convert('1') 就可以了 :-)

㈡ 怎么样在Python编程中使用Pillow来处理图像

安装
刚接触Pillow的朋友先来看一下Pillow的安装方法，在这里我们以Mac OS环境为例： （1）、使用 pip 安装 Python 库。pip 是 Python 的包管理工具，安装后就可以直接在命令行一站式地安装/管理各种库了（pip 文档）。

$ 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 下载获取 Pillow：

$ pip install pillow

（3）、安装过程中命令行出现错误提示：”error: command ‘clang' failed with exit status
1”。上网查阅，发现需要通过 Xcode 更新 Command Line Tool。于是打开
Xcode->Preferences->Downloads-Components选项卡。咦？竟然没了 Command Line
Tools。再查，发现 Xcode 5 以上现在需要用命令行安装：

$ xcode-select —install

系统会弹出安装命令行工具的提示，点击安装即可。
此时再 pip install pillow，就安装成功了。
pip freeze 命令查看已经安装的 Python 包，Pillow 已经乖乖躺那儿了。
好了，下面开始进入教程~
Image类
Pillow中最重要的类就是Image，该类存在于同名的模块中。可以通过以下几种方式实例化：从文件中读取图片，处理其他图片得到，或者直接创建一个图片。
使用Image模块中的open函数打开一张图片：

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

如果打开成功，返回一个Image对象，可以通过对象属性检查文件内容

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

PPM (512, 512) RGB

format属性定义了图像的格式，如果图像不是从文件打开的，那么该属性值为None；size属性是一个tuple，表示图像的宽和高（单位为像素）；mode属性为表示图像的模式，常用的模式为：L为灰度图，RGB为真彩色，CMYK为pre-press图像。
如果文件不能打开，则抛出IOError异常。
当有一个Image对象时，可以用Image类的各个方法进行处理和操作图像，例如显示图片：

>>> im.show()

ps：标准版本的show()方法不是很有效率，因为它先将图像保存为一个临时文件，然后使用xv进行显示。如果没有安装xv，该函数甚至不能工作。但是该方法非常便于debug和test。（windows中应该调用默认图片查看器打开）
读写图片
Pillow库支持相当多的图片格式。直接使用Image模块中的open()函数读取图片，而不必先处理图片的格式，Pillow库自动根据文件决定格式。
Image模块中的save()函数可以保存图片，除非你指定文件格式，那么文件名中的扩展名用来指定文件格式。
图片转成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函数的第二个参数可以用来指定图片格式，如果文件名中没有给出一个标准的图像格式，那么第二个参数是必须的。
创建缩略图

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)

必须指出的是除非必须，Pillow不会解码或raster数据。当你打开一个文件，Pillow通过文件头确定文件格式，大小，mode等数据，余下数据直到需要时才处理。
这意味着打开文件非常快，与文件大小和压缩格式无关。下面的程序用来快速确定图片属性：
确定图片属性

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、粘贴、与合并图片
Image类包含还多操作图片区域的方法。如crop()方法可以从图片中提取一个子矩形
从图片中复制子图像

box = im.() #直接复制图像box = (100, 100, 400, 400)region = im.crop(box)

区域由4-tuple决定，该tuple中信息为(left, upper, right, lower)。 Pillow左边系统的原点（0，0）为图片的左上角。坐标中的数字单位为像素点，所以上例中截取的图片大小为300*300像素^2。
处理子图，粘贴回原图

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

将子图paste回原图时，子图的region必须和给定box的region吻合。该region不能超过原图。而原图和region的mode不需要匹配，Pillow会自动处理。
另一个例子

Rolling an imagedef roll(image, delta): "Roll an image sideways" image = image.() #复制图像 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

分离和合并通道

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

对于单通道图片，split()返回图像本身。为了处理单通道图片，必须先将图片转成RGB。
几何变换
Image类有resize()、rotate()和transpose()、transform()方法进行几何变换。
简单几何变换

out = im.resize((128, 128))out = im.rotate(45) # 顺时针角度表示

置换图像

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()没有性能差别。
更通用的图像变换方法可以使用transform()
模式转换
convert()方法
模式转换

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

图像增强
Filter ImageFilter模块包含很多预定义的增强filters，通过filter()方法使用
应用filters

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

像素点处理
point()方法通过一个函数或者查询表对图像中的像素点进行处理（例如对比度操作）。
像素点变换

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

上述方法可以利用简单的表达式进行图像处理，通过组合point()和paste()还能选择性地处理图片的某一区域。
处理单独通道

# 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)

注意到创建mask的语句：

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

该句可以用下句表示

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

如果expression为假则返回expression的值为0（因为and语句已经可以得出结果了），否则返回255。（mask参数用法：当为0时，保留当前值，255为使用paste进来的值，中间则用于transparency效果）
高级图片增强
对其他高级图片增强，应该使用ImageEnhance模块 。一旦有一个Image对象，应用ImageEnhance对象就能快速地进行设置。 可以使用以下方法调整对比度、亮度、色平衡和锐利度。
图像增强

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

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方法读取不同郑

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

当读取到最后一帧时，Pillow抛出EOFError异常。
当前版本只允许seek到下一郑为了倒回之前，必须重新打开文件。
或者可以使用下述迭代器类
动态图迭代器类

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允许通过Postscript Printer在图片上添加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()

更多读取图片方法
之前说到Image模块的open()函数已经足够日常使用。该函数的参数也可以是一个文件对象。
从string中读取

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

从tar文件中读取

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

草稿模式
draft()方法允许在不读取文件内容的情况下尽可能（可能不会完全等于给定的参数）地将图片转成给定模式和大小，这在生成缩略图的时候非常有效（速度要求比质量高的场合）。
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图像处理

PIL (Python Imaging Library)

Python图像处理库，该库支持多种文件格式，提供强大的图像处理功能。

PIL中最重要的类是Image类，该类在Image模块中定义。

从文件加载图像：

如果成功，这个函数返回一个Image对象。现在你可以使用该对象的属性来探索文件的内容。

format 属性指定了图像文件的格式，如果图像不是从文件中加载的则为 None 。
size 属性是一个2个元素的元组，包含图像宽度和高度（像素）。
mode 属性定义了像素格式，常用的像素格式为：“L” (luminance) - 灰度图, “RGB” , “CMYK”。

如果文件打开失败, 将抛出IOError异常。

一旦你拥有一个Image类的实例，你就可以用该类定义的方法操作图像。比如：显示

( show() 的标准实现不是很有效率，因为它将图像保存到一个临时文件，然后调用外部工具（比如系统的默认图片查看软件）显示图像。该函数将是一个非常方便的调试和测试工具。)

接下来的部分展示了该库提供的不同功能。

PIL支持多种图像格式。从磁盘中读取文件，只需使用 Image 模块中的 open 函数。不需要提供文件的图像格式。PIL库将根据文件内容自动检测。

如果要保存到文件，使用 Image 模块中的 save 函数。当保存文件时，文件名很重要，除非指定格式，否则PIL库将根据文件的扩展名来决定使用哪种格式保存。

** 转换文件到JPEG **

save 函数的第二个参数可以指定使用的文件格式。如果文件名中使用了一个非标准的扩展名，则必须通过第二个参数来指定文件格式。

** 创建JPEG缩略图 **

需要注意的是，PIL只有在需要的时候才加载像素数据。当你打开一个文件时，PIL只是读取文件头获得文件格式、图像模式、图像大小等属性，而像素数据只有在需要的时候才会加载。

这意味着打开一个图像文件是一个非常快的操作，不会受文件大小和压缩算法类型的影响。

** 获得图像信息 **

Image 类提供了某些方法，可以操作图像的子区域。提取图像的某个子区域，使用 crop() 函数。

** 复制图像的子区域 **

定义区域使用一个包含4个元素的元组，(left, upper, right, lower)。坐标原点位于左上角。上面的例子提取的子区域包含300x300个像素。

该区域可以做接下来的处理然后再粘贴回去。

** 处理子区域然后粘贴回去 **

当往回粘贴时，区域的大小必须和参数匹配。另外区域不能超出图像的边界。然而原图像和区域的颜色模式无需匹配。区域会自动转换。

** 滚动图像 **

paste() 函数有个可选参数，接受一个掩码图像。掩码中255表示指定位置为不透明，0表示粘贴的图像完全透明，中间的值表示不同级别的透明度。

PIL允许分别操作多通道图像的每个通道，比如RGB图像。 split() 函数创建一个图像集合，每个图像包含一个通道。 merge() 函数接受一个颜色模式和一个图像元组，然后将它们合并为一个新的图像。接下来的例子交换了一个RGB图像的三个通道。

** 分离和合并图像通道 **

对于单通道图像， split() 函数返回图像本身。如果想处理各个颜色通道，你可能需要先将图像转为RGB模式。

resize() 函数接受一个元组，指定图像的新大小。
rotate() 函数接受一个角度值，逆时针旋转。

** 基本几何变换 **

图像旋转90度也可以使用 transpose() 函数。 transpose() 函数也可以水平或垂直翻转图像。

** transpose **

transpose() 和 rotate() 函数在性能和结果上没有区别。

更通用的图像变换函数为 transform() 。

PIL可以转换图像的像素模式。

** 转换颜色模式 **

PIL库支持从其他模式转为“L”或“RGB”模式，其他模式之间转换，则需要使用一个中间图像，通常是“RGB”图像。

ImageFilter 模块包含多个预定义的图像增强过滤器用于 filter() 函数。

** 应用过滤器 **

point() 函数用于操作图像的像素值。该函数通常需要传入一个函数对象，用于操作图像的每个像素：

** 应用点操作 **

使用以上技术可以快速地对图像像素应用任何简单的表达式。可以结合 point() 函数和 paste 函数修改图像。

** 处理图像的各个通道 **

注意用于创建掩码图像的语法：

Python计算逻辑表达式采用短路方式，即：如果and运算符左侧为false，就不再计算and右侧的表达式，而且返回结果是表达式的结果。比如 a and b 如果a为false则返回a，如果a为true则返回b，详见Python语法。

对于更多高级的图像增强功能，可以使用 ImageEnhance 模块中的类。

可以调整图像对比度、亮度、色彩平衡、锐度等。

** 增强图像 **

PIL库包含对图像序列（动画格式）的基本支持。支持的序列格式包括 FLI/FLC 、 GIF 和一些实验性的格式。 TIFF 文件也可以包含多个帧。

当打开一个序列文件时，PIL库自动加载第一帧。你可以使用 seek() 函数 tell() 函数在不同帧之间移动。

** 读取序列 **

如例子中展示的，当序列到达结尾时，将抛出EOFError异常。

注意当前版本的库中多数底层驱动只允许seek到下一帧。如果想回到前面的帧，只能重新打开图像。

以下迭代器类允许在for语句中循环遍历序列：

** 一个序列迭代器类 **

PIL库包含一些函数用于将图像、文本打印到Postscript打印机。以下是一个简单的例子。

** 打印到Postscript **

如前所述，可以使用 open() 函数打开图像文件，通常传入一个文件名作为参数：

如果打开成功，返回一个Image对象，否则抛出IOError异常。

也可以使用一个file-like object代替文件名（暂可以理解为文件句柄）。该对象必须实现read，seek，tell函数，必须以二进制模式打开。

** 从文件句柄打开图像 **

如果从字符串数据中读取图像，使用StringIO类：

** 从字符串中读取 **

如果图像文件内嵌在一个大文件里，比如 tar 文件中。可以使用ContainerIO或TarIO模块来访问。

** 从tar文档中读取 **

** 该小节不太理解，请参考原文 **

有些解码器允许当读取文件时操作图像。通常用于在创建缩略图时加速解码（当速度比质量重要时）和输出一个灰度图到激光打印机时。

draft() 函数。

** Reading in draft mode **

输出类似以下内容：

注意结果图像可能不会和请求的模式和大小匹配。如果要确保图像不大于指定的大小，请使用 thumbnail 函数。

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

Python 之 使用 PIL 库做图像处理
http://www.cnblogs.com/way_testlife/archive/2011/04/17/2019013.html

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