編輯推薦:

本文來自于jianshu，文章介紹了pil能處理的圖片類型,matplotlib標(biāo)準(zhǔn)模式以及圖像通道\幾何變換\裁剪等相關(guān)內(nèi)容

。

Image讀出來的是PIL的類型，而skimage.io讀出來的數(shù)據(jù)是numpy格式的

#Image和skimage讀圖片

import Image as img

import os

from matplotlib import pyplot as plot

from skimage import io,transform

img_file1 = img.open('./CXR_png/MCUCXR_0042_0.png')

img_file2 = io.imread('./CXR_png/MCUCXR_0042_0.png')

輸出可以看出Img讀圖片的大小是圖片的(width, height)；而skimage的是(height,width,

channel), [這也是為什么caffe在單獨測試時要要在代碼中設(shè)置：transformer.set_transpose('data',(2,0,1))，因為caffe可以處理的圖片的數(shù)據(jù)格式是(channel,height,width)，所以要轉(zhuǎn)換數(shù)據(jù)]

#讀圖片后數(shù)據(jù)的大小：

print "the picture's size: ", img_file1.size

print "the picture's shape: ", img_file2.shape

the picture's

size: (4892, 4020)

the picture's shape: (4020, 4892)

#得到像素：

print(img_file1.getpixel((500,1000)), img_file2[500][1000])

print(img_file1.getpixel((500,1000)), img_file2[1000][500])

print(img_file1.getpixel((1000,500)), img_file2[500][1000])

(0, 139)

(0, 0)

(139, 139)

Img讀出來的圖片獲得某點像素用getpixel((w,h))可以直接返回這個點三個通道的像素值

skimage讀出來的圖片可以直接img_file2[0][0]獲得，但是一定記住它的格式，并不是你想的(channel,height,width)

在圖片上面加文字

#新建繪圖對象

draw = ImageDraw.Draw(image)，

#獲取圖像的寬和高

width, height = image.size；

#** ImageFont模塊**

#選擇文字字體和大小

setFont = ImageFont.truetype('C:/windows/fonts/Dengl.ttf',

20)，

#設(shè)置文字顏色

fillColor = "#ff0000"

#寫入文字

draw.text((40, height - 100), u'廣告', font=setFont,

fill=fillColor)

圖片信息

如果我們想知道一些skimage圖片信息

from skimage

import io, data

img = data.chelsea()

io.imshow(img)

print(type(img)) #顯示類型

print(img.shape) #顯示尺寸

print(img.shape[0]) #圖片高度

print(img.shape[1]) #圖片寬度

print(img.shape[2]) #圖片通道數(shù)

print(img.size) #顯示總像素個數(shù)

print(img.max()) #最大像素值

print(img.min()) #最小像素值

print(img.mean()) #像素平均值

print(img[0][0])#圖像的像素值

PIL image 查看圖片信息，可用如下的方法

print type(img)

print img.size #圖片的尺寸

print img.mode #圖片的模式

print img.format #圖片的格式

print(img.getpixel((0,0)))#得到像素：

#img讀出來的圖片獲得某點像素用getpixel((w,h))可以直接返回這個點三個通道的像素值

# 獲取圖像的灰度值范圍

width = img.size[0]

height = img.size[1]

# 輸出圖片的像素值

count = 0

for i in range(0, width):

for j in range(0, height):

if img.getpixel((i, j))>=0 and img.getpixel((i,

j))<=255:

count +=1

print count

print(height*width)

使用python進行數(shù)字圖片處理，還得安裝Pillow包。雖然python里面自帶一個PIL（python

images library), 但這個庫現(xiàn)在已經(jīng)停止更新了，所以使用Pillow, 它是由PIL發(fā)展而來的。

pil能處理的圖片類型

pil可以處理光柵圖片(像素數(shù)據(jù)組成的的塊)。

通道

一個圖片可以包含一到多個數(shù)據(jù)通道，如果這些通道具有相同的維數(shù)和深度，Pil允許將這些通道進行疊加

模式

1 1位像素，黑和白，存成8位的像素

L 8位像素，黑白

P 8位像素，使用調(diào)色板映射到任何其他模式

RGB 3×8位像素，真彩

RGBA 4×8位像素，真彩+透明通道

CMYK 4×8位像素，顏色隔離

YCbCr 3×8位像素，彩色視頻格式

I 32位整型像素

F 32位浮點型像素

坐標(biāo)

Pil采取左上角為(0,0)的坐標(biāo)系統(tǒng)

圖片的打開與顯示

from PIL import

Image

img=Image.open('d:/dog.png')

img.show()

雖然使用的是Pillow，但它是由PIL fork而來，因此還是要從PIL中進行import. 使用open()函數(shù)來打開圖片，使用show()函數(shù)來顯示圖片。

這種圖片顯示方式是調(diào)用操作系統(tǒng)自帶的圖片瀏覽器來打開圖片，有些時候這種方式不太方便，因此我們也可以使用另上一種方式，讓程序來繪制圖片。

from PIL import

Image

import matplotlib.pyplot as plt

img=Image.open('d:/dog.png')

plt.figure("dog")

plt.figure(num=1, figsize=(8,5),)

plt.title('The image title')

plt.axis('off') # 不顯示坐標(biāo)軸

plt.imshow(img)

plt.show()

這種方法雖然復(fù)雜了些，但推薦使用這種方法，它使用一個matplotlib的庫來繪制圖片進行顯示。matplotlib是一個專業(yè)繪圖的庫，相當(dāng)于matlab中的plot,可以設(shè)置多個figure,設(shè)置figure的標(biāo)題，甚至可以使用subplot在一個figure中顯示多張圖片。matplotlib

可以直接安裝.

figure默認是帶axis的，如果沒有需要，我們可以關(guān)掉

plt.axis('off')

圖像加標(biāo)題

plt.title('The

image title')

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matplotlib標(biāo)準(zhǔn)模式

plt.figure(num=5,

figsize=(8,5),)

#plt.figure(num='newimage', figsize=(8,5),)

plt.title('The image title', color='#0000FF')

plt.imshow(lena) # 顯示圖片

plt.axis('off') # 不顯示坐標(biāo)軸

plt.show()

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PIL image 查看圖片信息，可用如下的方法

print type(img)

print img.size #圖片的尺寸

print img.mode #圖片的模式

print img.format #圖片的格式

圖片的保存

img.save('d:/dog.jpg')

就一行代碼，非常簡單。這行代碼不僅能保存圖片，還是轉(zhuǎn)換格式，如本例中，就由原來的png圖片保存為了jpg圖片。

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圖像通道\幾何變換\裁剪

PIL可以對圖像的顏色進行轉(zhuǎn)換，并支持諸如24位彩色、8位灰度圖和二值圖等模式，簡單的轉(zhuǎn)換可以通過Image.convert(mode)函數(shù)完

成，其中mode表示輸出的顏色模式，例如''L''表示灰度，''1''表示二值圖模式等。但是利用convert函數(shù)將灰度圖轉(zhuǎn)換為二值圖時，是采用

固定的閾 值127來實現(xiàn)的，即灰度高于127的像素值為1，而灰度低于127的像素值為0。

彩色圖像轉(zhuǎn)灰度圖

from PIL import

Image

import matplotlib.pyplot as plt

img=Image.open('d:/ex.jpg')

gray=img.convert('L')

plt.figure("beauty")

plt.imshow(gray,cmap='gray')

plt.axis('off')

plt.title('The color image to gray image')

plt.show()

使用函數(shù)convert()來進行轉(zhuǎn)換，它是圖像實例對象的一個方法，接受一個

mode 參數(shù)，用以指定一種色彩模式，mode 的取值可以是如下幾種：

· 1 (1-bit pixels,

black and white, stored with one pixel per byte)

· L (8-bit pixels, black and white)

· P (8-bit pixels, mapped to any other mode using

a colour palette)

· RGB (3x8-bit pixels, true colour)

· RGBA (4x8-bit pixels, true colour with transparency

mask)

· CMYK (4x8-bit pixels, colour separation)

· YCbCr (3x8-bit pixels, colour video format)

· I (32-bit signed integer pixels)

· F (32-bit floating point pixels)

通道分離與合并

from PIL import

Image

import matplotlib.pyplot as plt

img=Image.open('d:/ex.jpg') #打開圖像

gray=img.convert('L') #轉(zhuǎn)換成灰度

r,g,b=img.split() #分離三通道

pic=Image.merge('RGB',(r,g,b)) #合并三通道

plt.figure("beauty")

plt.subplot(2,3,1), plt.title('origin')

plt.imshow(img),plt.axis('off')

plt.subplot(2,3,2), plt.title('gray')

plt.imshow(gray,cmap='gray'),plt.axis('off')

plt.subplot(2,3,3), plt.title('merge')

plt.imshow(pic),plt.axis('off')

plt.subplot(2,3,4), plt.title('r')

plt.imshow(r,cmap='gray'),plt.axis('off')

plt.subplot(2,3,5), plt.title('g')

plt.imshow(g,cmap='gray'),plt.axis('off')

plt.subplot(2,3,6), plt.title('b')

plt.imshow(b,cmap='gray'),plt.axis('off')

plt.show()

裁剪圖片

從原圖片中裁剪感興趣區(qū)域（roi),裁剪區(qū)域由4-tuple決定，該tuple中信息為(left,

upper, right, lower)。 Pillow左邊系統(tǒng)的原點（0，0）為圖片的左上角。坐標(biāo)中的數(shù)字單位為像素點。

from PIL import

Image

import matplotlib.pyplot as plt

img=Image.open('d:/ex.jpg') #打開圖像

plt.figure("beauty")

plt.subplot(1,2,1), plt.title('origin')

plt.imshow(img),plt.axis('off')

#box變量是一個四元組(左，上，右，下)。

box=(80,100,260,300)

roi=img.crop(box)

plt.subplot(1,2,2)

plt.title('roi')

plt.imshow(roi)

plt.axis('off')

plt.show()

用plot繪制顯示出圖片后，將鼠標(biāo)移動到圖片上，會在右下角出現(xiàn)當(dāng)前點的坐標(biāo)，以及像素值。

**幾何變換 **

Image類有resize()、rotate()和transpose()方法進行幾何變換。

圖像的縮放和旋轉(zhuǎn)

dst = img.resize((128,

128))

dst = img.rotate(45) # 順時針角度表示

轉(zhuǎn)換圖像

dst = im.transpose(Image.FLIP_LEFT_RIGHT)

#左右互換

dst = im.transpose(Image.FLIP_TOP_BOTTOM) #上下互換

dst = im.transpose(Image.ROTATE_90) #順時針旋轉(zhuǎn)

dst = im.transpose(Image.ROTATE_180)

dst = im.transpose(Image.ROTATE_270)

transpose()和rotate()沒有性能差別。

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python圖像處理庫Image模塊

創(chuàng)建一個新的圖片

Image.new(mode,

size)

Image.new(mode, size, color)

層疊圖片

層疊兩個圖片，img2和img2,alpha是一個介于[0,1]的浮點數(shù)，如果為0，效果為img1，如果為1.0，效果為img2。當(dāng)然img1和img2的尺寸和模式必須相同。這個函數(shù)可以做出很漂亮的效果來，而圖形的算術(shù)加減后邊會說到。

Image.blend(img1,

img2, alpha)

composite可以使用另外一個圖片作為蒙板(mask)，所有的這三張圖片必須具備相同的尺寸，mask圖片的模式可以為“1”，“L”，“RGBA”

Image.composite(img1,

img2, mask)

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添加水印

添加文字水印

from PIL import

Image, ImageDraw,ImageFont

im = Image.open("d:/pic/lena.jpg").convert('RGBA')

txt=Image.new('RGBA', im.size, (0,0,0,0))

fnt=ImageFont.truetype("c:/Windows/fonts/Tahoma.ttf",

20)

d=ImageDraw.Draw(txt)

d.text((txt.size[0]-80,txt.size[1]-30), "cnBlogs",font=fnt,

fill=(255,255,255,255))

out=Image.alpha_composite(im, txt)

out.show()

添加小圖片水印

from PIL import

Image

im = Image.open("d:/pic/lena.jpg")

mark=Image.open("d:/logo_small.gif")

layer=Image.new('RGBA', im.size, (0,0,0,0))

layer.paste(mark, (im.size[0]-150,im.size[1]-60))

out=Image.composite(layer,im,layer)

out.show()

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PIL Image 圖像互轉(zhuǎn) numpy 數(shù)組

將 PIL Image 圖片轉(zhuǎn)換為 numpy 數(shù)組

im_array = np.array(im)

# 也可以用 np.asarray(im) 區(qū)別是 np.array() 是深拷貝，np.asarray()

是淺拷貝

更多細節(jié)見python中的深拷貝與淺拷貝

numpy image 查看圖片信息，可用如下的方法

print img.shape

print img.dtype

將 numpy 數(shù)組轉(zhuǎn)換為 PIL 圖片

這里采用 matplotlib.image 讀入圖片數(shù)組，注意這里讀入的數(shù)組是

float32 型的，范圍是 0-1，而 PIL.Image 數(shù)據(jù)是 uinit8 型的，范圍是0-255，所以要進行轉(zhuǎn)換：

import matplotlib.image

as mpimg

from PIL import Image

lena = mpimg.imread('lena.png') # 這里讀入的數(shù)據(jù)是 float32

型的，范圍是0-1

im = Image.fromarray(np.uinit8(lena*255))

im.show()

PIL image 查看圖片信息，可用如下的方法

print type(img)

print img.size #圖片的尺寸

print img.mode #圖片的模式

print img.format #圖片的格式

print(img.getpixel((0,0))[0])#得到像素：

#img讀出來的圖片獲得某點像素用getpixel((w,h))可以直接返回這個點三個通道的像素值

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圖像中的像素訪問

前面的一些例子中，我們都是利用Image.open（）來打開一幅圖像，然后直接對這個PIL對象進行操作。如果只是簡單的操作還可以，但是如果操作稍微復(fù)雜一些，就比較吃力了。因此，通常我們加載完圖片后，都是把圖片轉(zhuǎn)換成矩陣來進行更加復(fù)雜的操作。

打開圖像并轉(zhuǎn)化為矩陣，并顯示

from PIL import

Image

import numpy as np

import matplotlib.pyplot as plt

img=np.array(Image.open('d:/lena.jpg')) #打開圖像并轉(zhuǎn)化為數(shù)字矩陣

plt.figure("dog")

plt.imshow(img)

plt.axis('off')

plt.title('The image title')

plt.show()

調(diào)用numpy中的array（）函數(shù)就可以將PIL對象轉(zhuǎn)換為數(shù)組對象。

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查看圖片信息，可用如下的方法

PIL image 查看圖片信息，可用如下的方法

print type(img)

print img.size #圖片的尺寸

print img.mode #圖片的模式

print img.format #圖片的格式

print(img.getpixel((0,0))[0])#得到像素：

#img讀出來的圖片獲得某點像素用getpixel((w,h))可以直接返回這個點三個通道的像素

PIL image 查看圖片信息，可用如下的方法

print img.shape

print img.dtype

如果是RGB圖片，那么轉(zhuǎn)換為array之后，就變成了一個rowscolschannels的三維矩陣,因此，我們可以使用

img[i,j,k]

來訪問像素值。

例1：打開圖片，并隨機添加一些椒鹽噪聲

from PIL import

Image

import numpy as np

import matplotlib.pyplot as plt

img=np.array(Image.open('d:/ex.jpg'))

#隨機生成5000個椒鹽

rows,cols,dims=img.shape

for i in range(5000):

x=np.random.randint(0,rows)

y=np.random.randint(0,cols)

img[x,y,:]=255

plt.figure("beauty")

plt.imshow(img)

plt.axis('off')

plt.show()

例2：將lena圖像二值化，像素值大于128的變?yōu)?，否則變?yōu)?

from PIL import

Image

import numpy as np

import matplotlib.pyplot as plt

img=np.array(Image.open('d:/pic/lena.jpg').convert('L'))

rows,cols=img.shape

for i in range(rows):

for j in range(cols):

if (img[i,j]<=128):

img[i,j]=0

else:

img[i,j]=1

plt.figure("lena")

plt.imshow(img,cmap='gray')

plt.axis('off')

plt.show()

如果要對多個像素點進行操作，可以使用數(shù)組切片方式訪問。切片方式返回的是以指定間隔下標(biāo)訪問

該數(shù)組的像素值。下面是有關(guān)灰度圖像的一些例子：

img[i,:] = im[j,:]

# 將第 j 行的數(shù)值賦值給第 i 行

img[:,i] = 100 # 將第 i 列的所有數(shù)值設(shè)為 100

img[:100,:50].sum() # 計算前 100 行、前 50 列所有數(shù)值的和

img[50:100,50:100] # 50~100 行，50~100 列（不包括第 100

行和第 100 列）

img[i].mean() # 第 i 行所有數(shù)值的平均值

img[:,-1] # 最后一列

img[-2,:] (or im[-2]) # 倒數(shù)第二行

直接操作像素點

不但可以對每個像素點進行操作，而且，每一個通道都可以獨立的進行操作。比如，將每個像素點的亮度(不知道有沒有更專業(yè)的詞)增大20%

out = img.point(lambda

i : i * 1.2)

#注意這里用到一個匿名函數(shù)(那個可以把i的1.2倍返回的函數(shù))

argument * scale

+ offset

e.g

out = img.point(lambda i: i*1.2 + 10)

圖像直方圖

我們先來看兩個函數(shù)reshape和flatten:

假設(shè)我們先生成一個一維數(shù)組：

vec=np.arange(15)

print vec

如果我們要把這個一維數(shù)組，變成一個3*5二維矩陣，我們可以使用reshape來實現(xiàn)

mat= vec.reshape(3,5)

print mat

現(xiàn)在如果我們返過來，知道一個二維矩陣，要變成一個一維數(shù)組，就不能用reshape了，只能用flatten.

我們來看兩者的區(qū)別

a1=mat.reshape(1,-1)

#-1表示為任意，讓系統(tǒng)自動計算

print a1

a2=mat.flatten()

print a2

可以看出，用reshape進行變換，實際上變換后還是二維數(shù)組，兩個方括號，因此只能用flatten.

我們要對圖像求直方圖，就需要先把圖像矩陣進行flatten操作，使之變?yōu)橐痪S數(shù)組，然后再進行統(tǒng)計

畫灰度圖直方圖

繪圖都可以調(diào)用matplotlib.pyplot庫來進行，其中的hist函數(shù)可以直接繪制直方圖。

調(diào)用方式：

n, bins, patches

= plt.hist(arr, bins=50, normed=1, facecolor='green',

alpha=0.75)

hist的參數(shù)非常多，但常用的就這五個，只有第一個是必須的，后面四個可選

arr: 需要計算直方圖的一維數(shù)組

bins: 直方圖的柱數(shù)，可選項，默認為10

normed: 是否將得到的直方圖向量歸一化。默認為0

facecolor: 直方圖顏色

alpha: 透明度

返回值 ：

n: 直方圖向量，是否歸一化由參數(shù)設(shè)定

bins: 返回各個bin的區(qū)間范圍

patches: 返回每個bin里面包含的數(shù)據(jù)，是一個list

from PIL import

Image

import numpy as np

import matplotlib.pyplot as plt

img=np.array(Image.open('d:/pic/lena.jpg').convert('L'))

plt.figure("lena")

arr=img.flatten()

n, bins, patches = plt.hist(arr, bins=256, normed=1,

facecolor='green', alpha=0.75)

plt.title('The image title')

plt.show()

彩色圖片直方圖

實際上是和灰度直方圖一樣的，只是分別畫出三通道的直方圖，然后疊加在一起。

from PIL import

Image

import numpy as np

import matplotlib.pyplot as plt

src=Image.open('d:/ex.jpg')

r,g,b=src.split()

plt.figure("lena")

ar=np.array(r).flatten()

plt.hist(ar, bins=256, normed=1,facecolor='r',edgecolor='r',hold=1)

ag=np.array(g).flatten()

plt.hist(ag, bins=256, normed=1, facecolor='g',edgecolor='g',hold=1)

ab=np.array(b).flatten()

plt.hist(ab, bins=256, normed=1, facecolor='b',edgecolor='b')

plt.title('The image title')

plt.show()

由此可見，matplotlib的畫圖功能是非常強大的，直方圖只是其中非常小的一部分，更多的請參看官方文檔：

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Python如何讀取指定文件夾下的所有圖像

'''

Load the image files form the folder

input:

imgDir: the direction of the folder

imgName:the name of the folder

output:

data:the data of the dataset

label:the label of the datset

'''

def load_Img(imgDir,imgFoldName):

imgs = os.listdir(imgDir+imgFoldName)

imgNum = len(imgs)

data = np.empty((imgNum,1,12,12),dtype="float32")

label = np.empty((imgNum,),dtype="uint8")

for i in range (imgNum):

img = Image.open(imgDir+imgFoldName+"/"+imgs[i])

arr = np.asarray(img,dtype="float32")

data[i,:,:,:] = arr

label[i] = int(imgs[i].split('.')[0])

return data,label

調(diào)用方式

craterDir = "./data/CraterImg/Adjust/"

foldName = "East_CraterAdjust12"

data, label = load_Img(craterDir,foldName)

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Python圖形圖像處理庫ImageEnhance模塊圖像增強

可以使用ImageEnhance模塊，其中包含了大量的預(yù)定義的圖片加強方式

加強器包括，色彩平衡，亮度平衡，對比度，銳化度等。通過使用這些加強器，可以很輕松的做到圖片的色彩調(diào)整，亮度調(diào)整，銳化等操作，google

picasa中提供的一些基本的圖片加強功能都可以實現(xiàn)。

顏色加強color用于調(diào)整圖片的色彩平衡，相當(dāng)于彩色電視機的色彩調(diào)整。這個類實現(xiàn)了上邊提到的接口的enhance方法。

ImageEnhance.Color(img)#獲得色彩加強器實例

然后即可使用enhance(factor)方法進行調(diào)整。

亮度加強brightness用于調(diào)整圖片的明暗平衡。

ImageEnhance.Brightness(img)#獲得亮度加強器實例

factor=1返回一個黑色的圖片對象，0返回原始圖片對象

對比度加強contrast用于調(diào)整圖片的對比度，相當(dāng)于彩色電視機的對比度調(diào)整。

ImageEnhance.Contrast(image)

#獲得對比度加強器實例

import ImageEnhance

enh = ImageEnhance.Contrast(im)

enh.ehhance(1.5).show("50% more contrast")

銳化度加強sharpness用于銳化/鈍化圖片。

ImageEnhance.Sharpness(image)

#返回銳化加強器實例

應(yīng)該注意的是銳化操作的factor是一個0-2的浮點數(shù)，當(dāng)factor=0時，返回一個完全模糊的圖片對象，當(dāng)factor=1時，返回一個完全銳化的圖片對象，factor=1時，返回原始圖片對象

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Python圖像處理庫ImageChops模塊

這個模塊主要包括對圖片的算術(shù)運算，叫做通道運算(channel operations)。這個模塊可以用于多種途徑，包括一些特效制作，圖片整合，算數(shù)繪圖等等方面。

Invert:

ImageChops.invert(image)

圖片反色，類似于集合操作中的求補集，最大值為Max，每個像素做減法，取出反色.

公式

out = MAX - image

lighter:

ImageChops.lighter(image1,

image2)

darker:

ImageChops.darker(image1,

image2)

difference:

ImageChops.difference(image1,

image2)

求出兩張圖片的絕對值，逐像素的做減法

multiply:

ImageChops.multiply(image1,

image2)

將兩張圖片互相疊加，如果用純黑色與某圖片進行疊加操作，會得到一個純黑色的圖片。如果用純白色與圖片作疊加，圖片不受影響。

計算的公式如下公式

out = img1 *

img2 / MAX

screen:

ImageChops.screen(image1,

image2)

先反色，后疊加。

公式

out = MAX -

((MAX - image1) * (MAX - image2) / MAX)

add:

ImageChops.add(img1,

img2, scale, offset)

對兩張圖片進行算術(shù)加法，按照一下公式進行計算

公式

out = (img1+img2)

/ scale + offset

如果尺度和偏移被忽略的化，scale=1.0, offset=0.0即

out = img1 + img2

subtract:

ImageChops.subtract(img1,

img2, scale, offset)

對兩張圖片進行算術(shù)減法：

公式

out = (img1-img2)

/ scale + offset

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Python圖形圖像處理庫ImageFilter模塊圖像濾鏡

ImageFilter是PIL的濾鏡模塊，通過這些預(yù)定義的濾鏡，可以方便的對圖片進行一些過濾操作，從而去掉圖片中的噪音(部分的消除)，這樣可以降低將來處理的復(fù)雜度(如模式識別等)。

濾鏡名稱 含義

ImageFilter.BLUR 模糊濾鏡

ImageFilter.CONTOUR 輪廓

ImageFilter.EDGE_ENHANCE 邊界加強

ImageFilter.EDGE_ENHANCE_MORE 邊界加強(閥值更大)

ImageFilter.EMBOSS 浮雕濾鏡

ImageFilter.FIND_EDGES 邊界濾鏡

ImageFilter.SMOOTH 平滑濾鏡

ImageFilter.SMOOTH_MORE 平滑濾鏡(閥值更大)

ImageFilter.SHARPEN 銳化濾鏡

要使用PIL的濾鏡功能，需要引入ImageFilter模塊

import Image,

ImageFilter

def inHalf(img):

w,h = img.size

return img.resize((w/2, h/2))

def filterDemo():

img = Image.open("sandstone_half.jpg")

#img = inHalf(img)

imgfilted = img.filter(ImageFilter.SHARPEN)

#imgfilted.show()

imgfilted.save("sandstone_sharpen.jpg")

if __name__ == "__main__":

filterDemo()

總結(jié)

以上是生活随笔為你收集整理的python pil_python PIL 图像处理的全部內(nèi)容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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