PIL处理图像代码实现

最新推荐文章于 2024-10-11 16:36:36 发布

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#图像处理 #人工智能 #python

该博客主要介绍了使用Python进行图像处理的方法，涵盖拷贝、剪裁、翻转、旋转和图像平滑等操作。通过定义函数，利用PIL库对图像进行像素级处理，并给出了相应的测试代码，展示了如何实现这些图像处理功能。

1.拷贝图像

import PIL.Image
def copy(im):
"""返回拷贝后的图像对象"""
# 创建与原始图像相同模式和大小的新图像对象
im_new = PIL.Image.new(im.mode, im.size)
width, height = im.size
#使用嵌套循环,把旧图像位置(i,j)的像素复制到新图像的位置(i,j)
for i in range(0, width):
for j in range(0, height):
pix= im.getpixel((i,j))
im_new.putpixel((i,j), pix)
return im_new
# 测试代码
if __name__ == "__main__":
im = PIL.Image.open("C:/Users/86155/Pictures/new_photo/OIP-C.png")
copy(im).show()

2.剪裁图像

import PIL.Image
def crop(im, box):
"""返回使用矩形框剪切后的图像对象"""
# 剪切框定义左上角和右下角坐标位置
x1,y1,x2,y2 = box
# 计算新图像的宽度width 和高度height,并创建新图像
width,height = x2-x1, y2-y1
im_new = PIL.Image.new(im.mode, (width, height))
# 使用嵌套循环,把旧图像剪切框内的像素拷贝到新图像
for i in range(width):
for j in range(height):
pix = im.getpixel((x1+i,y1+j))
im_new.putpixel((i,j), pix)
return im_new
# 测试代码
if __name__ == "__main__":
im = PIL.Image.open("C:/Users/86155/Pictures/new_photo/OIP-C.png")
box = (10,10,200,200)
crop(im,box).show()

3.水平或垂直翻转图像

import PIL.Image
def flip(im, orient="H"):
    """返回水平或垂直翻转后的图像对象"""
    # 获取图像的宽度width和高度height,并创建新图像
    width, height = im.size
    im_new = PIL.Image.new(im.mode, im.size)
    # 使用嵌套循环,把旧图像的像素拷贝到新图像对应位置
    for i in range(width):
        for j in range(height):
            pix = im.getpixel((i, j))
            if orient == "H":  # 水平翻转时
                # 原始图像的像素(i.j)映射到目标图像的位置(width-i-1,j)
                im_new.putpixel((width - i - 1, j), pix)
            else:  # 垂直翻转时
                # 原始图像的像素(i,j)映射到目标图像的位置(i,height-j-1)
                im_new.putpixel((i, height - j - 1), pix)
    return im_new
# 测试代码
if __name__ == "__main__":
    im = PIL.Image.open(r"C:\\Users\21247\Pictures\images\alien.bmp.png")
    flip(im, orient="H").show()
    flip(im, orient="V").show()

4.逆时针或顺时针旋转图像90度

import PIL.Image
def rotate(im, orient="CC"):
"""返回逆时针或顺时针旋转90度后的图像对象"""

# 获取图像的宽度width和高度height,并创建新图像
width,height = im.size
im_new = PIL.Image.new(im.mode, (height,width))
# 使用嵌套循环,把旧图像的像素拷贝到新图像对应位置
for i in range(0, width):
for j in range(0, height):
pixel = im.getpixel((i,j))
if orient == "CC": # 逆时针旋转90度时
# 原始图像的像素(ij)映射到目标图像的位置(height-j-1,i)
im_new.putpixel((height-j-1, i), pixel)
else: # 顺时针旋转90度时
# 原始图像的像素(i.j)映射到目标图像的位置(j,width-i-1)
im_new.putpixel((j, width-i-1), pixel)
return im_new
# 测试代码
if __name__ == "__main__":
im = PIL.Image.open("C:/Users/86155/Pictures/new_photo/OIP-C.png")
#逆时针旋转90度
rotate(im, orient="CC").show()
#顺时针旋转90度
rotate(im, orient="CW").show()

5.平滑图像过滤器

import PIL.Image
def smooth(im):
"""返回平滑后的图像"""
# 获取图像的宽度width和高度height,并创建新图像
width,height = im.size
im_new = PIL.Image.new(im.mode, im.size)
# 使用嵌套循环,把旧图像的像素拷贝到新图像对应位置
for i in range(0, width):
for j in range(0, height):
I, g,b=0,0, 0 #初始化
numPixels = 0
for c in range(max(0, i-1), min(width, i+2)):
for r in range(max(0, j-1), min(height, j+2)):
numPixels +=1

pix = im.getpixel((c, r))
r += pix[0]
g += pix[1]
b += pix[2]
# 计算平均值
r = r // numPixels
g = g // numPixels
b = b // numPixels
im_new.putpixel((i, j), (r, g, b))
return im_new

# 测试代码
if __name__ == "__main__":
im = PIL.Image.open("C:/Users/86155/Pictures/new_photo/OIP-C.png")
smooth(im).show()