1. Introduction
PIL(Python Image Library)是python的第三方图像处理库，但是由于其强大的功能与众多的使用人数，几乎已经被认为是python官方图像处理库了。其官方主页为:PIL。 PIL历史悠久，原来是只支持python2.x的版本的，后来出现了移植到python3的库pillow,pillow号称是friendly fork for PIL,其功能和PIL差不多，但是支持python3。本文主要介绍PIL那些最常用的特性与用法,主要参考自:http://www.effbot.org/imagingbook。
2. What PIL can do?
PIL可以做很多和图像处理相关的事情:
- 图像归档(Image Archives)。PIL非常适合于图像归档以及图像的批处理任务。你可以使用PIL创建缩略图，转换图像格式，打印图像等等。
- 图像展示(Image Display)。PIL较新的版本支持包括Tk PhotoImage，BitmapImage还有Windows DIB等接口。PIL支持众多的GUI框架接口，可以用于图像展示。
- 图像处理(Image Processing)。PIL包括了基础的图像处理函数，包括对点的处理，使用众多的卷积核(convolution kernels)做过滤(filter),还有颜色空间的转换。PIL库同样支持图像的大小转换，图像旋转，以及任意的仿射变换。PIL还有一些直方图的方法，允许你展示图像的一些统计特性。这个可以用来实现图像的自动对比度增强，还有全局的统计分析等。
3. How to use PIL?
3.1 Image class
Image类是PIL中的核心类，你有很多种方式来对它进行初始化，比如从文件中加载一张图像，处理其他形式的图像，或者是从头创造一张图像等。下面是PIL Image类中常用的方法:
- open(filename,mode)(打开一张图像)。下面的代码演示了如何从文件打开一张图像:
>>> from PIL import Image
>>> Image.open("dog.jpg","r")
<PIL.JpegImagePlugin.JpegImageFile image mode=RGB size=296x299 at 0x7F62BDB5B0F0
>
>>> im = Image.open("dog.jpg","r")
>>> print(im.size,im.format,im.mode)
(296, 299) JPEG RGBImage.open返回一个Image对象，该对象有size,format,mode等属性，其中size表示图像的宽度和高度(像素表示);format表示图像的格式,常见的包括JPEG,PNG等格式;mode表示图像的模式，定义了像素类型还有图像深度等，常见的有RGB,HSV等。一般来说'L'(luminance)表示灰度图像,'RGB'表示真彩图像,'CMYK'表示预先压缩的图像。一旦你得到了打开的Image对象之后，就可以使用其众多的方法对图像进行处理了，比如使用im.show()可以展示上面得到的图像。
- save(filename,format)(保存指定格式的图像)
>>> im.save("dog.png",'png')上面的代码将图像重新保存成png格式。
- thumbnail(size,resample)(创建缩略图)
>>> im.thumbnail((50,50),resample=Image.BICUBIC)
>>> im.show()上面的代码可以创建一个指定大小(size)的缩略图,需要注意的是，thumbnail方法是原地操作，返回值是None。第一个参数是指定的缩略图的大小，第二个是采样的，有Image.BICUBIC，PIL.Image.LANCZOS，PIL.Image.BILINEAR，PIL.Image.NEAREST这四种采样方法。默认是Image.BICUBIC。
- crop(box)(裁剪矩形区域)
>>> im = Image.open("dog.jpg","r")
>>> box = (100,100,200,200)
>>> region = im.crop(box)
>>> region.show()
im.crop()上面的代码在im图像上裁剪了一个box矩形区域，然后显示出来。box是一个有四个数字的元组(upper_left_x,upper_left_y,lower_right_x,lower_right_y),分别表示裁剪矩形区域的左上角x,y坐标,右下角的x,y坐标,规定图像的最左上角的坐标为原点(0,0),宽度的方向为x轴，高度的方向为y轴，每一个像素代表一个坐标单位。crop()返回的仍然是一个Image对象。
- transpose(method)(图像翻转或者旋转)
>>> im_rotate_180 = im.transpose(Image.ROTATE_180)
>>> im_rotate_180.show()上面的代码将im逆时针旋转180°，然后显示出来,method是transpose的参数，表示选择什么样的翻转或者旋转方式，可以选择的值有:
- Image.FLIP_LEFT_RIGHT,表示将图像左右翻转
- Image.FLIP_TOP_BOTTOM,表示将图像上下翻转
- Image.ROTATE_90,表示将图像逆时针旋转90°
- Image.ROTATE_180,表示将图像逆时针旋转180°
- Image.ROTATE_270,表示将图像逆时针旋转270°
- Image.TRANSPOSE,表示将图像进行转置(相当于顺时针旋转90°)
- Image.TRANSVERSE,表示将图像进行转置,再水平翻转
- paste(region,box,mask)(将一个图像粘贴到另一个图像)
>>> im.paste(region,(100,100),None)
>>> im.show()上面的代码将region图像粘贴到左上角为(100,100)的位置。region是要粘贴的Image对象,box是要粘贴的位置，可以是一个两个元素的元组，表示粘贴区域的左上角坐标,也可以是一个四个元素的元组，表示左上角和右下角的坐标。如果是四个元素元组的话,box的size必须要和region的size保持一致，否则将会被convert成和region一样的size。
- split()(颜色通道分离)
>>> r,g,b = im.split()
>>> r.show()
>>> g.show()
>>> b.show()split()方法可以原来图像的各个通道分离,比如对于RGB图像，可以将其R,G,B三个颜色通道分离。
- merge(mode,channels)(颜色通道合并)
>>> im_merge = Image.merge("RGB",[b,r,g])
>>> im_merge.show()merge方法和split方法是相对的，其将多个单一通道的序列合并起来，组成一个多通道的图像，mode是合并之后图像的模式，比如"RGB",channels是多个单一通道组成的序列。
- resize(size,resample,box)
>>> im_resize = im.resize((200,200))
>>> im_resize
<PIL.Image.Image image mode=RGB size=200x200 at 0x7F62B9E23470>
>>> im_resize.show()
>>> im_resize_box = im.resize((100,100),box = (0,0,50,50))
>>> im_resize_box.show()resize方法可以将原始的图像转换大小,size是转换之后的大小,resample是重新采样使用的方法，仍然有Image.BICUBIC，PIL.Image.LANCZOS，PIL.Image.BILINEAR，PIL.Image.NEAREST这四种采样方法，默认是PIL.Image.NEAREST,box是指定的要resize的图像区域，是一个用四个元组指定的区域(含义和上面所述box一致)。
- convert(mode,matrix,dither,palette,colors)(mode转换)
>>> im_L = im.convert("L")
>>> im_L.show()
>>> im_rgb = im_L.convert("RGB")
>>> im_rgb.show()
>>> im_L.mode
'L'
>>> im_rgb.mode
'RGB'convert方法可以改变图像的mode,一般是在'RGB'(真彩图)、'L'(灰度图)、'CMYK'(压缩图)之间转换。上面的代码就是首先将图像转化为灰度图，再从灰度图转化为真彩图。值得注意的是,从灰度图转换为真彩图，虽然理论上确实转换成功了，但是实际上是很难恢复成原来的真彩模式的(不唯一)。
- filter(filter)(应用过滤器)
>>> im = Image.open("dog.jpg","r")
>>> from PIL import ImageFilter
>>> im_blur = im.filter(ImageFilter.BLUR)
>>> im_blur.show()
>>> im_find_edges = im.filter(ImageFilter.FIND_EDGES)
>>> im_find_edges.show()
>>> im_find_edges.save("find_edges.jpg")
>>> im_blur.save("blur.jpg")filter方法可以将一些过滤器操作应用于原始图像，比如模糊操作，查找边、角点操作等。filter是过滤器函数，在PIL.ImageFilter函数中定义了大量内置的filter函数，比如BLUR(模糊操作),GaussianBlur(高斯模糊),MedianFilter(中值过滤器)，FIND_EDGES(查找边)等。上面得到原始图像dog.jpg,find_edges.jpg以及blur.jpg从左到右如下图1所示:
- point(lut,mode)(对图像像素操作)
>>> im_point = im.point(lambda x:x*1.5)
>>> im_point.show()
>>> im_point.save("im_point.jpg")point方法可以对图像进行单个像素的操作，上面的代码对point方法传入了一个匿名函数,表示将图像的每个像素点大小都乘以1.5,mode是返回的图像的模式，默认是和原来图像的mode是一样的。图2是原来的dog.jpg和point操作之后的im_point.jpg之间的对比。
下面是一个结合了
point函数,split函数,paste函数以及merge函数的小例子。
>>> source = im.split()
>>> R,G,B = 0,1,2
>>> mask = source[R].point(lambda x: x<100 and 255)
>>> # x<100,return 255,otherwise return 0
>>> out_G = source[G].point(lambda x:x*0.7)
>>> # 将out_G粘贴回来，但是只保留'R'通道像素值<100的部分
>>> source[G].paste(out_G,None,mask)
>>> # 合并成新的图像
>>> im_new = Image.merge(im.mode,source)
>>> im_new.show()
>>> im.show()- ImageEnhance()(图像增强)
>>> from PIL import ImageEnhance
>>> brightness = ImageEnhanBce.Brightness(im)
>>> im_brightness = brightness.enhance(1.5)
>>> im_brightness.show()
>>> im_contrast = ImageEnhance.Contrast(im)
>>> im_contrast.enhance(1.5)
<PIL.Image.Image image mode=RGB size=296x299 at 0x7F62AE271AC8>
>>> im_contrast.enhance(1.5).show()ImageEnhance是PIL下的一个子类，主要用于图像增强，比如增加亮度(Brightness),增加对比度(Contrast)等。上面的代码将原来图像的亮度增加50%,将对比度也增加了50%。
- ImageSequence()(处理图像序列)
下面的代码可以遍历gif图像中的所有帧，并分别保存为图像
>>> from PIL import ImageSequence
>>> from PIL import Image
>>> gif = Image.open("pipixia.gif")
>>> for i,frame in enumerate(ImageSequence.Iterator(gif),1):
... if frame.mode == 'JPEG':
... frame.save("%d.jpg" %i)
... else:
... frame.save("%d.png" % i)除了上面使用迭代器的方式以外，还可以一帧一帧读取gif,比如下面的代码:
>>> index = 0
>>> while 1:
... try:
... gif.seek(index)
... gif.save("%d.%s" %(index,'jpg' if gif.mode == 'JPEG' else 'png'))
... index += 1
... except EOFError:
... print("Reach the end of gif sequence!")
... break上面的代码在读取到gif的最后一帧之后，会throw 一个 EOFError,所以我们只要捕获这个异常就可以了。