PIL是python中的圖像處理類庫，為python提供了基本的圖像處理和基本操作。而PIL中最重要的就是Image模塊，下面給出具體的例子來理解此模塊。

讀取一幅圖像

• 我們用Image模塊中的open（）來實現.
  對于PNG,JPG和BMP等不同格式的彩色圖像之間的轉換都可以通過Image模塊來完成，具體地說，在打開這些圖像時，PIL會將他們解碼為三通道的'RGB'圖像，人們可以基于'RGB'圖像進行處理。

from PIL import Image import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np image=Image.open('D:/test.jpg')#讀取圖像 plt.imshow(image) plt.show()#需要調用show()方法，不然圖像只會在內存中而不顯示出來

轉化為灰度圖像

• 我們用convert（）方法來實現圖像的灰度轉化。
  Convert()會根據傳入參數的不同將圖像變成不同的模式。PIL中有九種不同模式。分別為1，L,P,RGB,RGBA,CMYK,YCbCr,I,F。
  其中，模式‘1’為二值圖像，非黑即白。但是它每個像素用8個bit表示，0表示黑，255表示白。
  模式‘L’為灰色圖像它的每個像素用8個bit表示，0表示黑，255表示白，其他數字表示不同的灰度。在PIL中，從模式“RGB”轉換為“L”模式是按照下面的公式轉換的：
  L = R * 299/1000 + G * 587/1000+ B * 114/1000
  模式“P”為8位彩色圖像，它的每個像素用8個bit表示，其對應的彩色值是按照調色板查詢出來的。

模式“RGBA”為32位彩色圖像，它的每個像素用32個bit表示，其中24bit表示紅色、綠色和藍色三個通道，另外8bit表示alpha通道，即透明通道。

模式“CMYK”為32位彩色圖像，它的每個像素用32個bit表示。模式“CMYK”就是印刷四分色模式，它是彩色印刷時采用的一種套色模式，利用色料的三原色混色原理，加上黑色油墨，共計四種顏色混合疊加，形成所謂“全彩印刷”。

模式“YCbCr”為24位彩色圖像，它的每個像素用24個bit表示。YCbCr其中Y是指亮度分量，Cb指藍色色度分量，而Cr指紅色色度分量。人的肉眼對視頻的Y分量更敏感，因此在通過對色度分量進行子采樣來減少色度分量后，肉眼將察覺不到的圖像質量的變化。

模式“RGB”轉換為“YCbCr”的公式如下：
Y= 0.257R+0.504G+0.098B+16
Cb = -0.148R-0.291G+0.439B+128
Cr = 0.439R-0.368G-0.071*B+128

模式“I”為32位整型灰色圖像，它的每個像素用32個bit表示，0表示黑，255表示白，(0,255)之間的數字表示不同的灰度。在PIL中，從模式“RGB”轉換為“I”模式是按照下面的公式轉換的：
I = R * 299/1000 + G * 587/1000 + B * 114/1000

模式“F”為32位浮點灰色圖像，它的每個像素用32個bit表示，0表示黑，255表示白，(0,255)之間的數字表示不同的灰度。在PIL中，從模式“RGB”轉換為“F”模式是按照下面的公式轉換的：
F = R * 299/1000+ G * 587/1000 + B * 114/1000

• 我們以灰度圖像為例，將目標圖像轉換成灰度圖像，由上可知，我們要給convert()方法傳入參數“L”,具體代碼如下：

from PIL import Image import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np import matplotlib.cm as cm #cm是colormap的縮寫 image_gray=Image.open('D:/test.jpg').convert("L") data=np.array(image_gray) #在顯示灰度圖像時array()方法將圖像轉換成Numpy的數組對象，圖片得以顯式，否則會出現錯誤 plt.imshow(data,cmap=cm.gray)# cmap:代表顏色圖譜，默認繪制為RGB(A)顏色空間。 plt.show()

轉換圖像的格式

• 通過save()方法，PIL可以將圖像保存成多種格式的文件，當傳入不同的擴展名時，它會根據擴展名自動轉換圖像的格式。

from PIL import Image image=Image.open('D:/test.jpg')#打開jpg圖像文件 image.save('D:/train.jpg')#保存圖像，并轉換成png格式 #讀取轉換的train.png圖像 from PIL import Image import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np image=Image.open('D:/train.png') plt.imshow(image) plt.show()

創建縮略圖

• thumbnail()方法接受一個一元組參數，分別對應著縮略圖的寬高，在縮略時，函數會保持圖片的寬高比例，如果輸入的參數寬高和原圖寬高比不同，則會依據最小對應邊進行于按比例縮放。
  比如：一張圖片為300*420大小的圖片，當參數為（200，200）時，生成的縮略圖大小為71*100，保持原圖的寬高比

裁剪圖像區域

• 使用PIL中的crop()方法可以從一幅圖像中裁剪指定區域，該區域使用四元組來指定，四元組的坐標依次是（左，上，右，下）PIL中指定坐標系的左上角坐標為（0，0）.

from PIL import Image import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np image=Image.open('D:/test.jpg') box=(500,500,2500,2500) region=image.crop(box) data=np.array(region) plt.imshow(data) plt.show()

調整尺寸和旋轉

• 我們用resize()方法來調整一幅圖像的尺寸，該方法的參數是一個元組，用來指定新圖像的大小：例如 out=image.resize((32,32))
  
• 要旋轉一幅圖像，可以使用逆時針方式表示旋轉角度，然后用rotate()方法

from PIL import Image import matplotlib.pyplot as plt image=Image.open('D:/test.jpg')#讀取圖像 plt.imshow(image.rotate(180))#逆時針旋轉180度 plt.show()#需要調用show()方法，不然圖像只會在內存中而不顯示出來

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出處：https://www.cnblogs.com/LouieZhang/p/8529241.html

轉載于:https://www.cnblogs.com/mq0036/p/8547594.html

總結

以上是生活随笔為你收集整理的python做基本的图像处理的全部內容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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