Pillow学习之ImageOps

最新推荐文章于 2025-04-10 08:30:00 发布

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#Python #Pillow #图片处理

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本文介绍了Python Imaging Library (PIL)中多种图像处理方法，包括对比度调整(autocontrast)、上色(colorize)、裁剪(crop)、直方图均衡(equalize)等。这些方法可以帮助开发者实现图像的基本编辑和特殊效果。

摘要生成于 C知道，由 DeepSeek-R1 满血版支持，前往体验 >

导入ImageOps

from PIL import ImageOps

autocontrast方法

#函数原型
#PIL.ImageOps.autocontrast(image, cutoff=0, ignore=None)
#函数计算输入图像的直方图，将暗部cutoff变成0，亮部变成255

colorize方法

#函数原型
#PIL.ImageOps.colorize(image, black, white)
#函数获取一张L型黑白图image，给其上色，白色部分用black指定的RGB颜色，黑色部分用white指定的RGB颜色
#设image某点数值大小为x，以R通道为例，设black颜色R通道数值b，white颜色R通道数值w，则最终输出的RGB图像R通道数值大小为
x/255*w + （255-x）/255*b

crop方法

#函数原型
#PIL.ImageOps.crop(image, border=0)
#将image四周border像素的周边去除

equalize方法

#函数原型
#PIL.ImageOps.equalize(image, mask=None)
#图像的直方图均衡

expand方法

#函数原型
#PIL.ImageOps.expand(image, border=0, fill=0)
#扩展图像边界，宽度为border，填充用fill

fit方法

#函数原型
#PIL.ImageOps.fit(image, size, method=0, bleed=0.0, centering=(0.5, 0.5))
#用method方法将image改成size大小，去除bleed边界

flip方法

#函数原型
#PIL.ImageOps.flip(image)
#垂直翻转图片

grayscale方法

#函数原型
#PIL.ImageOps.grayscale(image)
#将图像变为灰度图

invert方法

#函数原型
#PIL.ImageOps.invert(image)
#图片取反，和ImageChops的invert方法相同

mirror方法

#函数原型
#PIL.ImageOps.mirror(image)
#左右翻转图片

posterize方法

#函数原型
#PIL.ImageOps.posterize(image, bits)
#保留Image各通道像素点数值的高bits位

solarize方法

#函数原型
#PIL.ImageOps.solarize(image, threshold=128)
#将高于threshold的值取反