最全Python图像处理PIL各模块详细介绍_pil image，2024年最新讲的太透彻了

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如下图为box截取的图像区域显示。

Paste类

im.paste(image,box)

将一张图粘贴到另一张图像上。变量box或者是一个给定左上角的2元组，或者是定义了左，上，右和下像素坐标的4元组，或者为空（与（0，0）一样）。如果给定4元组，被粘贴的图像的尺寸必须与区域尺寸一样。如果模式不匹配，被粘贴的图像将被转换为当前图像的模式。

@zhangziju
from PIL import Image
im = Image.open("E:\mywife.jpg")
box=[0,0,100,100]
im_crop = im.crop(box)
print(im_crop.size,im_crop.mode)
im.paste(im_crop, (100,100))             ##(100,100,0,0)
im.paste(im_crop, (400,400,500,500))
im.show()

如下图为paste操作：

Filter类

im.filter(filter) ⇒ image

返回一个使用给定滤波器处理过的图像的拷贝。具体参考图像滤波在ImageFilter 模块的应用，在该模块中，预先定义了很多增强滤波器，可以通过filter( )函数使用，预定义滤波器包括：BLUR、CONTOUR、DETAIL、EDGE_ENHANCE、EDGE_ENHANCE_MORE、EMBOSS、FIND_EDGES、SMOOTH、SMOOTH_MORE、SHARPEN。其中BLUR就是均值滤波，CONTOUR找轮廓，FIND_EDGES边缘检测，使用该模块时，需先导入。

@zhangziju
from PIL import Image
from PIL import ImageFilter                         ## 调取ImageFilter
imgF = Image.open("E:\mywife.jpg")
bluF = imgF.filter(ImageFilter.BLUR)                ##均值滤波
conF = imgF.filter(ImageFilter.CONTOUR)             ##找轮廓
edgeF = imgF.filter(ImageFilter.FIND_EDGES)         ##边缘检测
imgF.show()
bluF.show()
conF.show()
edgeF.show()

滤波处理下的gakki~

Blend类

Image.blend(image1,image2, alpha) ⇒ image

使用给定的两张图像及透明度变量alpha，插值出一张新的图像。这两张图像必须有一样的尺寸和模式。

合成公式为：out = image1 (1.0 - alpha) + image2 alpha

若变量alpha为0.0，返回第一张图像的拷贝。若变量alpha为1.0，将返回第二张图像的拷贝。对变量alpha的值无限制。

@zhangziju
from PIL import Image
im1 = Image.open("E:\mywife.jpg")
im2 = Image.open("E:\mywife2.jpg")
print(im1.mode,im1.size)
print(im2.mode,im2.size)
im = Image.blend(im1, im2, 0.2)
im.show()

需保证两张图像的模式和大小是一致的，如下为显示im1和im2的具体信息。

im1和im2按照第一张80%的透明度，第二张20%的透明度，合成为一张。

Split

im.split() ⇒ sequence

返回当前图像各个通道组成的一个元组。例如，分离一个“RGB”图像将产生三个新的图像，分别对应原始图像的每个通道（红，绿，蓝）。

from PIL import Image
im = Image.open("E:\mywife.jpg")
r,g,b = im.split()
print(r.mode)
print(r.size)
print(im.size)

Composite类

Image.composite(image1,image2, mask) ⇒ image

复合类使用给定的两张图像及mask图像作为透明度，插值