Python实现Pillow处理图像文件

快来打我* 2023-06-02 09:14 37阅读 0赞

*  推荐自己的专栏：[分享一些Python案例，将所学用出来][Python]
 *  **使用Python图像处理库Pillow处理图像文件**

>  *  使用Python处理实际问题时，往往需要使用由第三方开发的开源Python软件库
>  *  Pillow位于PyPI中的图像处理库（PIL：Python Image Library），提供了广泛的文件格式转化，强大的图像处理能力（图像存储，图像显示，格式转化以及基本的图像处理操作等）
>  *  有关Pillow的信息，可以查阅在线文档[https://pillow.readthedocs.org][https_pillow.readthedocs.org]

# 使用pip安装Pillow #

--------------------

> 我的Python版本：python3.7

打开cmd，输入

pip3 install Pillow

> 1.  查看用pip安装了多少pytho包（及其版本）`pip list`
> 2.  **pip安装的python包，在python安装路径/Lib/site-packages下**

注意哦：  
Pillow库包含几十个模块，组织在名为PIL的包（可以理解为：文件夹）中

![在这里插入图片描述][20190927105857242.png]  
PIL包中有一个模块：Image  
![在这里插入图片描述][20190927110046383.png]

> PIL.Image提供了一些包括从文件加载图像和创建新图像的函数，其中的Image用来表示图像对象

# 打开和显示图像 #

--------------------

from PIL import Image
    
    im = Image.open("D:\zgh\picture\zgh.jpg")  #读入图片
    im.show()  #展示图片
    print(im.format,im.size,im.mode)

*  im.format返回包含图像格式的字符串（JPEG、GIF、TIFF、BMP、PNG…）
 *  im.size返回包含图像宽度和高度的元组，单位为像素
 *  im.mode返回包含图像模式的字符串（RGB、CYMK、Grayscale…）

运行：

1.  显示图片  
    ![在这里插入图片描述][20190927111530283.png]
2.  打印图片信息  
    ![在这里插入图片描述][20190927111449882.png]

# 图像的基本操作 #

--------------------

1.  `copy()`拷贝图像
2.  `crop()`剪裁图像
3.  `paste()`将一个图像粘贴（覆盖）在另一个图像上面
4.  `resize()`用于调整图像大小
5.  `rotate()`用于旋转和翻转图像
6.  `filter()`用于图像过滤
7.  `new()`可以创建一个给定模式和大小的新图像对象

**把一幅图像的4个副本排列成2×2网格；在左上方的副本是原始图像，而画面右上方、左下方、右下方则分别使用模块PIL.ImageFilter中定义的内置过滤器CONTOUR、EMBOSS、FIND\_EDGES进行过滤**

> 我选择操作的图片：  
> 路径：`D:\zgh\picture\zgh.jpg`  
> ![在这里插入图片描述][20190927231442116.png]

import sys
    import os
    import PIL.Image
    import PIL.ImageFilter
    
    im = PIL.Image.open(sys.argv[1])
    width,height = im.size
    
    #创建新图像，大小为原始图像的4倍
    newIm = PIL.Image.new(im.mode,(2*width,2*height))
    
    #左上角：原始图像
    newIm.paste(im,(0,0,width,height))
    
    #右上角：轮廓过滤
    contour = im.filter(PIL.ImageFilter.CONTOUR)
    newIm.paste(contour,(width,0,2*width,height))
    
    #左下角：浮雕过滤
    emboss = im.filter(PIL.ImageFilter.EMBOSS)
    newIm.paste(emboss,(0,height,width,2*height))
    
    #右下角：边缘过滤
    edges = im.filter(PIL.ImageFilter.FIND_EDGES)
    newIm.paste(edges,(width,height,2*width,2*height))
    
    #显示结果图像
    newIm.show()

在控制台中输入：  
![在这里插入图片描述][20190927231327257.png]  
运行结果：  
![在这里插入图片描述][watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L1poYW5nZ3VvaGFvNjY2_size_16_color_FFFFFF_t_70_pic_center]

# 批量图像格式转换 #

--------------------

**使用PIL.Image模块的open()函数打开图像文件时，会根据文件内容自动确定文件格式。使用Image对象的save()方法保存图像时，可以指定格式，从而实现格式转换**

1.  glob模块可以使用通配符匹配文件名。  
    例如：`glob.glob( "D:\zgh\desktop\Python\*.jpg")`可以返回`D:\zgh\desktop\Python`下的所有后缀为jpg的文件列表
2.  os.path.splitext()可以拆分文件名和后缀

import sys
    import glob
    import os
    import PIL.Image
    
    img_path = sys.argv[1] + "/*." +sys.argv[2]
    
    for file in glob.glob(img_path):
        f,s = os.path.splitext(file)
        outfile = f + "." + sys.argv[3]
        PIL.Image.open(file).save(outfile)

在控制台中输入：  
![在这里插入图片描述][20190927233310649.png]  
运行  
转换后的png文件就在`D:\zgh\desktop\Python`这个路径下

# 批量调整图片大小 #

--------------------

> 调整图片大小也是网络开发或图像软件预览常用的一种基本技术

**使用Image对象的resize()方法可以调整图像大小**

import sys
    import os
    import glob
    from PIL import Image
    
    img_path = sys.argv[1] + "/*." +sys.argv[2]
    img_width = int(sys.argv[3])
    img_height = int(sys.argv[4])
    
    for file in glob.glob(img_path):
        f,s = os.path.splitext(file)
        outfile = f + "_" + sys.argv[3] + "~" + sys.argv[4] + "." + sys.argv[2]
        img = Image.open(file)
        img_out = img.resize((img_width,img_height))
        img_out.save(outfile)

在控制台输入：  
![在这里插入图片描述][20190928130229149.png]

# 批量创建略所图 #

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> 略缩图是网络开发或图像软件预览常用的一种基本技术

**使用Python的Pillow图像库中Image模块中的Image对象的thumbnail()方法，可以很方便的建立略缩图**

import sys
    import os
    import glob
    import PIL.Image
    
    img_path = sys.argv[1] + "/*." +sys.argv[2]
    
    size = (128,128)
    
    for file in glob.glob(img_path):
        f,s = os.path.splitext(file)
        outfile = f + "_tn." + sys.argv[3]
        img = PIL.Image.open(file)
        img.thumbnail(size,PIL.Image.ANTIALIAS)
        img.save(outfile)

在控制台中输入：  
![在这里插入图片描述][201909272348171.png]  
运行  
转换后的略缩图文件就在`D:\zgh\desktop\Python`这个路径下

# 批量图像加文字水印 #

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> 图片加水印是防止盗版的有效方式之一

**首先使用Python的Pillow图像库中Image模块的new函数可以创建水印图像对象，并使用ImageDraw模块在水印图像上绘制文字，最后通过Image模块的composite函数合成水印图像和原图像**

> 我在在`D:\zgh\desktop\Python`这个路径下有四个jpg文件：  
> ![在这里插入图片描述][20190928001039557.png]

import sys
    import os
    import glob
    from PIL import Image,ImageDraw,ImageFont
    
    img_path = sys.argv[1] + "/*." +sys.argv[2]
    
    for file in glob.glob(img_path):
        f,s = os.path.splitext(file)
        outfile = f + "_watermark." + sys.argv[2]
        img = Image.open(file)
        img_watermark = Image.new('RGBA', img.size)
        fnt = ImageFont.truetype("c:/Windows/fonts/Tahoma.ttf", 100)
        draw = ImageDraw.Draw(img_watermark)
        draw.text((0,0), sys.argv[3], font=fnt)
        img_out = Image.composite(img_watermark, img, img_watermark)
        img_out.save(outfile)

在控制台输入：  
![在这里插入图片描述][20190928001258572.png]  
运行结果（以其中一张图片为例：水印在左上角）  
![20190928002854583.png][]

# 批量图片加图片水印 #

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**加图片水印的原理和加文字水印相同，首先使用Python的Pillow图像库中的Image模块的new函数可以创建水印图像对象，并使用图像对象的paste方法把log图像粘贴到水印图像，最后通过Image模块的composite函数合成水印图像和原图像**

import sys
    import os
    import glob
    from PIL import Image
    
    img_path = sys.argv[1] + "/*." +sys.argv[2]
    
    for file in glob.glob(img_path):
        f,s = os.path.splitext(file)
        outfile = f + "_log." + sys.argv[2]
        img = Image.open(file)
        img_log = Image.open(sys.argv[3])
        img_mark = Image.new('RGBA', img.size)
        img_mark.paste(img_log,(0,0))
        img_out = Image.composite(img_mark, img, img_mark)
        img_out.save(outfile)

在控制台输入：  
![在这里插入图片描述][20190928124334519.png]

> 在`D:\zgh\desktop\Python`路径下的其中一张图片：  
> ![20190928124423150.png][]  
> 水印图片：  
> ![20190928124452885.png][]  
> 运行结果：  
> ![20190928124534652.png][]

[Python]: https://blog.csdn.net/zhangguohao666/category_9939572.html
[https_pillow.readthedocs.org]: https://pillow.readthedocs.org
[20190927105857242.png]: /images/20230601/85982977c14e4af782315a7a3e240ddb.png
[20190927110046383.png]: /images/20230601/a509b62a43b742739997d49e22ecc218.png
[20190927111530283.png]: /images/20230601/adb17e7f1bcf40919f9bb5cb42a50696.png
[20190927111449882.png]: /images/20230601/6c3bfa1fac154e038b8a4b46fc190c18.png
[20190927231442116.png]: /images/20230601/33c2b4c68e544730887454f6e6beae45.png
[20190927231327257.png]: /images/20230601/15cd13f158bf4aa88ee507e3de39ab0c.png
[watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L1poYW5nZ3VvaGFvNjY2_size_16_color_FFFFFF_t_70_pic_center]: /images/20230601/83e002442c38447f85a371a7e822f328.png
[20190927233310649.png]: /images/20230601/af39003fc1c445e5b68f555bf2162fb2.png
[20190928130229149.png]: /images/20230601/9d15380c94ae4bcbab71648a1336b1a5.png
[201909272348171.png]: /images/20230601/cd2c0a3af17042be872047b7b6a4a620.png
[20190928001039557.png]: /images/20230601/2e7d1e5251af4817b102d3f39d3101da.png
[20190928001258572.png]: /images/20230601/aa29cdde6e944e278a410c78650e44c6.png
[20190928002854583.png]: /images/20230601/57de4c65cba74715981c5ea542c0f5f0.png
[20190928124334519.png]: /images/20230601/7d0527ee9fd049678546bf74c2c8172d.png
[20190928124423150.png]: /images/20230601/58b60d50f9d0443fa789848a6f53daad.png
[20190928124452885.png]: /images/20230601/2e385ed925324d90a84d9d68279a8367.png
[20190928124534652.png]: /images/20230601/0bc8a78d8fa247009400c676845c5be4.png