Python PIL中Image相关操作

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前言

一、安装

二、相关操作


前言

图片处理使用Image的一些相关操作。

学习中,通过对无背景图片进行处理。用PIL.Image代替OpenCV做相关操作,达到了我想要的效果。


一、安装

pip install pillow

二、相关操作

# 引入库:
from PIL import Image
# 读取图片:
img = Image.open(img_path)
# 图片信息:
img.size # 返回值(w, h),
img.mode()
# 显示图片
img.show()
# 保存图片
img.save(save_path)
# 创建新图片
new_img = Image.new(mode, size, color)  # [color]默认为0
# 图片粘贴
new_img.paste(img, box)
#  将img粘贴到new_img上。变量box可以是2元组(左上角坐标),或者是4元组(左,上,左+w, 上+h坐标),或者为空(与(0,0)一样)
### 使用PIL库的Image模块 #### 导入模块 为了使用`PIL`中的功能,首先需要导入`Image`模块。可以通过如下方式来简化命名空间以便更方便地调用函数: ```python from PIL import Image as img ``` 这使得后续代码更加简洁明了[^2]。 #### 打开图像文件 要加载一张图片到程序中,可以利用`open()`方法读取本地磁盘上的图像文件: ```python image = img.open('example.jpg') ``` 此命令会创建一个表示指定路径下的图像对象。 #### 显示图像 如果想要查看当前处理的图像,在支持图形界面的操作系统上可以直接调用`.show()`: ```python image.show() ``` 不过需要注意的是这种方法通常只适用于调试目的,因为它依赖于外部应用程序显示图像[^1]。 #### 图像属性获取 每张图像都有其固有的特性,如尺寸大小、颜色模式等,这些信息可通过访问相应属性获得: ```python width, height = image.size # 获取宽度和高度 mode = image.mode # 获取色彩模式 format = image.format # 获取文件格式 ``` 以上操作可以帮助开发者更好地理解所处理的数据集特点[^3]。 #### 基本变换操作 对于常见的几何转换需求,例如缩放和平移,`resize()` 和 `transpose()` 方法提供了便捷的支持;而当涉及到滤镜效果或是像素级别的调整,则有专门的方法可供选用,像是反色混合就可以借助`ImageOps.invert()`完成。 #### 处理直方图 除了基本编辑外,有时还需要分析图像内部特征,这时可运用内置工具——直方图统计。通过调用`histogram()`可以获得各灰度级出现频率的信息,这对于评估对比度或亮度很有帮助[^4]。 ```python hist_data = image.histogram() print(hist_data[:10]) # 输出前十个通道数值作为示例 ```
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