概述
+ d6 D$ q! J. Q( b' O% T! \) w" `, NPIL库主要用途

• 图像存储
  % t/ H) H& G" n4 TPIL适合图像归档和图像批量处理，你可以使用它建立缩略图，转换格式，打印图片等。
  现在的版本可以识别和读取大量的图片格式，写入常用的转换和表示格式。
• 图像显示
  支持多个其他工具包的展示，提供了show() 方法，可以保存图像到磁盘并调用外显示。它将图像保存到磁盘，并调用外部显示工具。
• 图像处理（重点）
  包含了基本的图像处理功能，包括点操作，使用内置卷积内核过滤，色彩空间转换。
  8 M9 p! o0 A0 [7 j支持更改图像大小、旋转、任意仿射变换。
  

教程

注意：PIL导包是用的 from PIL import Image，但是安装的时候并不是这个库名，小伙伴执行下面的PIL安装命令即可，正确的包名为：Pillow，执行下面语句安装即可，出现版本号表示安装成功：

1. pip install Pillow

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1. 使用 Image 类
- W' V3 x3 {6 `- uImage 是 PIL 中最重要的类，用于从文件加载图像、处理其他图像、从 scratch 创建图形等：
2 W! I( D: o* q* p
1.1 加载图像
' I# A4 J6 o* M. q7 b. t6 L2 J; e4 B从文件加载图像，若打开错误返回 IOError：
6 @2 x& b. _3 ?) C7 j+ ]  }

1. from PIL import Image
   5 e- E: s! T4 ]0 y/ I& V
2. im = Image.open('lena.ppm')

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从打开的文件中读取

1. with open("hopper.ppm", "rb") as fp:
   ( ~% f+ m; x& }  N0 W
2.     im = Image.open(fp)

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如果是从二进制流中读取，则需要先通过 io 转换成文件流，或者使用 StringIO
# g, B( r* F* z# M4 d1 E

1. import io
   3 L! k0 A. U. X' x
2. im = Image.open(io.BytesIO(buffer))
   0 s0 }0 a* n, v: C$ ?$ X
3. import StringIO
   
4. im = Image.open(StringIO.StringIO(buffer))

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从tar档案中读取

1. from PIL import Image, TarIO
   
2. 
   4 I- \; f8 i6 k7 o. T# P( G
3. fp = TarIO.TarIO("Tests/images/hopper.tar", "hopper.jpg")
   * j! {  w) v  ]
4. im = Image.open(fp)

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1.2 图片属性
7 Y: e+ e: P4 m9 S# M成功加载后会返回一个 Image 对象，可观察以下属性：
format： 判断图片来源，即 ppm/png 等 (若不是从文件读取则返回 None)；
0 H! [: f% o% _6 M, v5 qsize： 查看宽度和高度(二元组 tuple，单位是 px )；
7 X& r/ }# F5 t6 C/ P, Imode： 定义图像波段数与名称(像素类型和深度)，常见有 L 灰度图像，RGP 真彩色图像， CMYK 出版图像

1. print(im.format, im.size, im.mode)
   % v8 h0 l. h. Y2 j* \1 B* V2 u
2. # PPM (512, 512) RGB

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1.3 图片显示

1. # 自带方法：
   6 P- a" \- _! _- I1 s
2. im.show()
   # s  ]4 g6 c: t0 p% L
3. # 使用 matplotlib 显示：
   " }' E  ?3 n, L1 u( ?* N( Y! a5 j
4. import matplotlib.pyplot as plt
   9 `$ f+ G: F3 X) ~
5. plt.imshow(im)
   % U, p# ]& F+ s# O9 M
6. plt.show()

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* I8 M2 H9 a) v4 y* V1.4 读写图像
. n1 X/ |3 Z5 d2 N! ~, @/ kPIL 库支持大量图片格式。使用 Image 模块的 open() 函数从磁盘读取文件。你不需要知道文件格式就能打开它，PIL 能够根据文件内容自动确定确定文件格式。
4 A1 @0 @" y+ u, H! M; f$ ~2 Y
5 s. ]; B( _' B+ U0 I保存文件时使用 Image 类的 save() 方法。此时文件名就变得重要，除非你指定格式，PIL 将会以文件名的扩展名作为格式保存。save() 方法的第二个参数可以指定文件格式，如果你使用非标准的扩展名你必须这样做。

1. # 转换文件为JPEG：
   
2. import os, sys
   1 t. N( t) Q( \5 e' k& o! K
3. from PIL import Image
   
4. 
   $ G. ?+ L1 b2 _5 I% ~& H
5. for infile in sys.argv[1:]:
   
6.     f, e = os.path.splitext(infile)
   " R4 `! c% T5 }( ^4 I2 p
7.     outfile = f + ".jpg"
   
8.     if infile != outfile:
   
9.         try:
   
10.             Image.open(infile).save(outfile)
    ! l3 g' F1 r3 @& [; ~# F, z, [
11.         except IOError:
    / o% S- q* \, R/ N6 ~
12.             print("cannot convert", infile)
    4 i* `5 ]4 A! A8 L& x6 N- E" s! J
13. 
    9 V4 [8 S1 [/ r$ Q1 G

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2. 图像处理
2.1 剪切、粘贴、合并图像
crop()：从图像中提取子矩形。box 坐标分别是(左，上，右，下)的位置，下例取出的是 300*300 像素的矩阵

1. box = (100, 100, 400, 400)
     X) _' k2 W. ^  Q' L
2. region = im.crop(box)

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paste()：粘贴；粘贴区域是大小必须完全匹配，但模式不需要匹配(模式在粘贴时会自动转换)。粘贴时可以选择透明度，0 对应完全透明，255 对应不透明(默认)。
4 W$ f. g  e) O% I4 B

1. region = region.transpose(Image.ROTATE_180)  # 旋转180度
   
2. im.paste(region, box)

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实例：滚动图像，使图像循环向左滚动（即将左边一小节一直粘贴到图像的右边）

1. from PIL import Image
   
2. 
   
3. def roll(image, delta):
   
4.     """Roll an image sideways."""
   : C  _( q& Y, k3 H5 B3 S- U
5.     xsize, ysize = image.size
   
6. 
   : y) p" b0 e6 ~( [
7.     delta = delta % xsize
   
8.     if delta == 0: return image
   8 ~% k- c  |, ?9 |' s  o: d6 W
9. 
   6 N  g+ s; f5 K0 j% v7 a, G8 p
10.     part1 = image.crop((0, 0, delta, ysize))
    % I+ x2 ^  i* o; E2 Q
11.     part2 = image.crop((delta, 0, xsize, ysize))
    6 O) k0 e* s9 P; F5 c  q- S
12.     part1.load()
      r2 {; l( @8 R* `% V
13.     part2.load()
    
14.     image.paste(part2, (0, 0, xsize-delta, ysize))
    
15.     image.paste(part1, (xsize-delta, 0, xsize, ysize))
    
16. 
      e+ Q" V4 W/ F
17.     return image
    
18. 
    
19. im = Image.open("demo.jpg")
    
20. im = roll(im,100)
    5 ?% p  P: Q2 Y; X* O/ L( z
21. im.show()

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split()：用于对图像进行波段拆分，如针对 RGB 图像，拆分后将生成3幅单波段图像，对单波段图像则返回本身。
: H, W* G: w. j/ y1 ]8 Omerge()：用于将多个波段图像合并成新图像。
: ^. Z$ S: c$ e" P

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

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2.2 几何变换
resize()：给定目标尺寸元组，对图像进行拉伸或压缩
0 x  I( K) |* }rotate()：给定旋转角度，对图像进行逆时针旋转

1. out = im.resize((128, 128))
   
2. out = im.rotate(45) # degrees counter-clockwise

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transpose()：使用一些固定方法对图像进行变换

1. out = im.transpose(Image.FLIP_LEFT_RIGHT)
   
2. out = im.transpose(Image.FLIP_TOP_BOTTOM)
   - U% \) ]3 A8 M# k4 x
3. out = im.transpose(Image.ROTATE_90)
   8 d3 ]! D6 _7 C' ~) l
4. out = im.transpose(Image.ROTATE_180)
   1 i+ T! a9 O3 Q
5. out = im.transpose(Image.ROTATE_270)

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2.3 颜色模式转换
% H' k5 B* m' X  Xconvert()：对图像进行不同颜色模型的转换，如常用的 L 与 RGB 之间的转换；
1 S( }* {# `2 V7 i0 d: n

1. im = Image.open("hopper.ppm").convert("L")

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* f3 c; w! k7 c6 B$ Q3. 图像增强
3.1 滤波器
ImageFilter 模块包含许多可以与 filter() 方法一起使用的预定义滤波器
5 M; m5 Q+ F/ U5 [. p+ u

1. from PIL import ImageFilter
   
2. out = im.filter(ImageFilter.DETAIL)

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可用滤波器一览，具体效果看

BLUR：模糊滤波
CONTOUR：轮廓滤波
DETAIL：细节滤波
. k, j& S! [0 H6 H5 MEDGE_ENHANCE：边界增强滤波
" Q, S/ f1 H: [1 bEDGE_ENHANCE_MORE：深度边缘增强滤波
EMBOSS：浮雕滤波
FIND_EDGES：寻找边界滤波（找寻图像的边界信息）
SMOOTH：平滑滤波
SMOOTH_MORE：深度平滑滤波
3 U2 \  v  l* n8 y* z  ESHARPEN：锐化滤波
2 ^( c8 \& i- i) C* qGaussianBlur：高斯模糊
UnsharpMask：反锐化掩码滤波
! [0 K5 c) x5 \' b+ c2 r4 x(radius：模糊半径；percent：反锐化强度（百分比）；threshold：被锐化的最小亮度)
Kernel：卷积核滤波
/ c& }: z" M" t% B(size：核的大小；kernel：核权值序列如33的为；scale：缩放因子；offset：偏移量)
RankFilter：排序滤波
(size：核的大小；rank：排序序号)
' d7 g2 C" o& ~Kernel：卷积核滤波
7 v4 F! P0 r+ @+ g; q( ^/ C: j(size：核的大小；kernel：核权值序列如33的为；scale：缩放因子；offset：偏移量)
MinFilter：最小值滤波器
MedianFilter：中值滤波
3 ?) p6 a5 _  T* Z" b3 D: o5 [MaxFilter：最大值滤波
ModeFilter：模式滤波

  s; D" x, g0 |# v' Q3.2 点操作
* H/ {; e+ ?8 Q5 _point() : 方法可用于转换图像的像素值(例如图像对比度操作)。在大多数情况下，期望一个参数的函数对象可以传递给此方法。每个像素都根据该功能进行处理：
" E: _2 a4 _: g; J$ N2 G

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

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实例：处理单个色带:
1. 将 red < 100 赋 0 否则 255；
2. green 变成原来 0.7 倍

1. # split the image into individual bands
   " ^) b- W' Y4 U2 i
2. source = im.split()
   
3. 
   
4. R, G, B = 0, 1, 2
   
5. 
   
6. # select regions where red is less than 100
   4 t% W" A+ P% V  h
7. mask = source[R].point(lambda i: i < 100 and 255)
   8 O: B# _- A0 g9 H( C
8. 
   
9. # process the green band
   ( f4 @' ?) w9 l; Q8 q0 Y& s: V& g
10. out = source[G].point(lambda i: i * 0.7)
    . S8 w5 S+ }$ m  V. s) a; X- ?& [+ D
11. 
    " D) ^' s; ^& q9 |0 D
12. # paste the processed band back, but only where red was < 100
    
13. source[G].paste(out, None, mask)
    
14. 
    , R1 W! ]$ |8 J# t1 [
15. # build a new multiband image
    
16. im = Image.merge(im.mode, source)
    

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3.3 增强
对于更高级的图像增强，您可以使用 ImageEnhance 模块中的类。从图像创建后，可以使用增强对象快速尝试不同的设置。您可以用这种方式调整对比度，亮度，色彩平衡和清晰度。

1. from PIL import ImageEnhance
   * m1 ]" j2 U3 C- y
2. 
   
3. enh = ImageEnhance.Contrast(im)
   
4. enh.enhance(1.3).show("30% more contrast")

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4. 图像序列
Python图像库包含对图像序列（也称为动画格式）的一些基本支持。支持的序列格式包括FLI/FLC, GIF和一些实验格式。 TIFF文件也可以包含多个帧。
当你打开一个序列文件时，PIL自动加载序列中的第一帧。您可以使用 seek 和 tell 方法在不同的帧之间移动。注意当前版本库中的大多数驱动程序只允许您寻找下一帧。要倒回文件，您可能必须重新打开它。
读序列：

1. from PIL import Image
   
2. 
   
3. im = Image.open("animation.gif")
   ' K9 ^9 ^5 p' m
4. im.seek(1) # skip to the second frame
   
5. 
   
6. try:
   
7.     while 1:
   
8.         im.seek(im.tell()+1)
   ) }4 T" G1 L& U% B0 x8 d% H
9.         # do something to im
   ( [; J$ u" Z7 u
10. except EOFError:
    
11.     pass # end of sequence

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使用 for 遍历：

1. from PIL import ImageSequence
   ( L! |3 @" b9 y$ x
2. for frame in ImageSequence.Iterator(im):
   $ ~8 O. N/ |/ `; c2 r
3.     # ...do something to frame...

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》》》待续 ~