一、PIL库概述
PIL库支持图像存储、显示和处理，它能够处理几乎所有图片格式，可以完成对图像的缩放、剪裁、叠加以及向图像添加线条、图像和文字等操作。
1、功能：
（1）图像归档：对图像进行批处理、生成图像预览、图像格式转换等；
（2）图像处理：图像基本处理、像素处理、颜色处理等。
2、分类：
Ⅰ、Image类：from PIL import Image
(1)图像读取和创建方法
| 方法 | 描述 |
|
Image.open(filename) |
根据参数加载图像文件 |
|
Image.new(mode, size, color) |
根据给定参数创建一个新的图像 |
|
Image.open(StringIO.StringIO(buffer)) |
从字符串中获取图像 |
例：
from PIL import Image
im = Image.open("D:\我爱学习\python3\photos\image1.jpg")
（2）处理图片常用属性：
| 方法 | 描述 |
| Image.format |
标识图像格式或来源，如果图像不是从文件读取，值是None |
|
Image.mode |
图像的色彩模式，"L"灰度图像、"RGB"真彩色图像、"CMYK"出版图像 |
|
Image.size |
图像宽度和高度，单位是像素（px），返回值是二元元组（tuple） |
|
Image.palette |
调色板属性，返回一个ImagePalette类型 |
（3）图像转换和保存方法：
| 方法 | 描述 |
| Image.save（filename,format） | 将图像保存为filename文件名，format是文件格式 |
| Image.convert（mode） | 使用不同的参数，转换图像为新的模式 |
| Image.thumbnail(size) | 创建图像的缩略图，size是缩略尺寸的二元元组 |
例：
from PIL import Image
im = Image.open("D:\我爱学习\python3\photos\image1.jpg")
im.thumbnail((128,128))
im.save("D:\我爱学习\python3\photos\imagechange1.jpg")
效果对比图如下：
（4）像素点和RGB：
| 方法 | 描述 |
| Image.point(func) |
根据函数func功能对每个元素进行运算，返回图像副本 |
| Image.split() | 提取RGB图像的每个颜色通道，返回图像副本 |
| Image.merge(mode，bands) | 合并通道 ，采用mode色彩，bands是新色的色彩通道 |
| Image.blend(im1,im2,alpha) |
将两幅图片im1和im2按照如下公式插值后生成新的图像： im1 * (1.0-alpha) + im2 * alpha |
例：
from PIL import Image
im = Image.open("D:\我爱学习\python3\photos\image1.jpg")
r,g,b = im.split()
om = Image.merge("RGB",(b,g,r))
om.save("D:\我爱学习\python3\photos\imagechange2.jpg")
效果对比如下：
Ⅱ、ImageFilter类：from PIL import ImageFilter
| 方法 | 描述 |
|
ImageFilter.BLUR |
图像的模糊效果 |
|
ImageFilter.CONTOUR |
图像的轮廓效果 |
|
ImageFilter.DETAIL |
图像的细节效果 |
|
ImageFilter.EMBOSS |
图像的浮雕效果 |
| ImageFilter.SMOOTH |
图像的平滑效果 |
| ImageFilter.SHARPEN |
图像的锐化效果 |
Ⅲ、ImageEnhance类：from PIL import ImageEnhance
| 方法 | 描述 |
|
ImageEnhance.enhance(factor) |
对选择属性的数值增强factor倍 |
|
ImageEnhance.Color(im) |
调整图像的颜色平衡 |
| ImageEnhance.Contrast(im) |
调整图像的对比度 |
| ImageEnhance.Brightness(im) |
调整图像的亮度 |
|
ImageEnhance.Sharpness(im) |
调整图像的锐度 |
Ⅳ、图像字符画绘制：位图图片是由不同颜色像素点组成的规则分布，如果采用字符串代替像素，图像就成为了字符画。
二、实例展现
1、以下图为例，进行缩略，变色，提取轮廓和浮雕：
（原图 image6.jpg）
from PIL import Image
from PIL import ImageFilter
im = Image.open("D:\我爱学习\python3\photos\image6.jpg")
r,g,b = im.split() #变色
newr = b.point(lambda i: i * 0.7)
bm = Image.merge("RGB",(b,g,r))
bm.save("D:\我爱学习\python3\photos\imageaa2.jpg")
cm = im.filter(ImageFilter.CONTOUR) #轮廓
cm.save("D:\我爱学习\python3\photos\imageaa3.jpg")
dm = im.filter(ImageFilter.EMBOSS) #浮雕
dm.save("D:\我爱学习\python3\photos\imageaa4.jpg")
im.thumbnail((120,120)) #缩略
im.save("D:\我爱学习\python3\photos\imageaa1.jpg")
效果比较如下：
(顺序依次为：原图，缩略，变色，轮廓，浮雕）
2、以下图为例，进行gif图提取：
注：
（1）f.seek（）函数：用于移动文件读取指针到文件指定的位置
（2）f.tell （）函数：返回当前文件指针在文件中的位置
（原gif tianxianbabe.gif）
from PIL import Image
im = Image.open('D:\我爱学习\python3\photos\tianxianbabe.gif')
try:
im.save('picframe{:02d}.png'.format(im.tell()))
while True:
im.seek(im.tell()+1)
im.save('picframe{:02d}.png'.format(im.tell()))
except:
print("处理结束")
得到图片62张。以下为随机抽取出来的图片。
3、以下图为例，进行图片锐度，磨皮和美白：
（原图 Image.jpg ）
拓展：
import cv2 源自 opencv库，可用镜像网站下载安装包，再到cmd窗口下载：https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/pypi/web/simple/opencv-python
我下载的是：opencv_python-3.4.9.33-cp36-cp36m-win_amd64.whl 下载路径是 D:
安装时执行命令为：pip install “绝对路径”+whl文件名 e.g, pip install D:opencv_python-3.4.9.33-cp36-cp36m-win_amd64.whl
| 函数 | 描述 |
| cv2.imread(filepath，flags) | 读入图像，filepath：要读入图片的完整路径，flags：读入图片的标志 |
| cv2.imshow(wname,img) | 显示图像,wname:显示图像的窗口的名字,img:要显示的图像（即读入的图像） |
| cv2.waitKey() | 等待键盘输入,参数为0时，表示无限等待 |
| cv2.imwrite(file,img,num) | 保存图像,file:要保存的文件名，img:要保存的图像，num:可选，针对特定格式 |
|
cv2.flip(img,flipcode) |
翻转图像，flipcode = 0：沿x轴翻转， > 0：沿y轴翻转，< 0：x,y轴同时翻转 |
| img.copy() | 复制图像 |
| cv2.destroyAllWindow() | 销毁所有窗口 |
np.uint8()表示无符号整数（从0 到255）
numpy.clip(a, a_min, a_max, out=None)中a是一维数组，a_min表示a中最小值， a_max表示a中最大值。
from PIL import Image
from PIL import ImageEnhance
import cv2
import numpy as np
def Sharpen(sharpness):
im = Image.open(filename)
om = ImageEnhance.Sharpness(im)
im_sharpen = om.enhance(sharpness)
im_sharpen.save('D:\我爱学习\python3\photos\sharpen.jpg')
def Whiten(image,whi):
import cv2
image = cv2.imread(filename)
white = np.uint8(np.clip((whi * image) + 10, 0, 255))
cv2.imshow('Her',white)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()
cv2.imwrite('Hermione','Her')
if __name__ =="__main__":
filename = 'D:\我爱学习\python3\photos\Image.jpg'
sharpness=30
Sharpen(sharpness)
whi = 1.2
image = cv2.imread('D:\我爱学习\python3\photos\Image.jpg')
Whiten(image,whi)
效果如下：
（从左至右依次为：原图，锐化，美白）
4、生成gif:
import PIL.Image as Image
def get_gif(pics_dir,n,t=300):
imgs = []
for i in range(n):
pic_name = '{}/{}.jpg'.format(pics_dir,i)
temp = Image.open(pic_name)
imgs.append(temp)
save_name = '{}.gif'.format(pics_dir)
imgs[0].save(save_name, save_all=True, append_images=imgs, duration=t)
return save_name
if __name__ == '__main__':
pics_dir = 'D:\我爱学习\python3\photos\crazy2'
save_name = get_gif(pics_dir,32,300)
print('制作完成。所属文件:{}'.format(save_name))
效果如下：
