Python图形图像处理库的介绍之Image模块

　Image模块的介绍

　　创建一个新的图片

　　Python代码

 

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1 2	Image.new(mode, size) Image.new(mode, size, color)

层叠图片

 

　　层叠两个图片，img2和img2,alpha是一个介于[0,1]的浮点数，如果为0，效果为img1，如果为1.0，效果为img2。当然img1和img2的尺寸和模式必须相同。这个函数可以做出很漂亮的效果来，而图形的算术加减后边会说到。

　　Python代码

 

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1	Image.blend(img1, img2, alpha)

 

　　composite可以使用另外一个图片作为蒙板(mask)，所有的这三张图片必须具备相同的尺寸，mask图片的模式可以为“1”，“L”，“RGBA”(关于模式请参看前一篇)

　　Python代码

 

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1	Image.composite(img1, img2, mask)

 

　　转换图形模式

　　下面看一个比较牛的方法convert，这个方法可以将图片在不同的模式间进行转换，在将灰度图转换成二值图时，所有的非零值被设置为255(白色)。灰度图的转换方式采用的是这个算法：

　　写道

　　L = R*299/1000 + G*587/1000 + B*114/1000

　　(此为ITU-R 610-2 亮度转换方程)

　　

　　

　　

　　

　　点操作

　　img.point(function),这个function接受一个参数，且对图片中的每一个点执行这个函数，这个函数是一个匿名函数，在python之类的函数式编程语言中，可以使用

　　lambda表达式来完成，如

　　Python代码

 

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1	out = img.point(lambda i : i*1.2)#对每个点进行20%的加强

 

 

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1

如果图片是“I”或者“F”模式，那么这个lambda必须使用这样的形式

 

　　Python代码

 

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argument * scale + offset e.g out = img.point(lambda i: i*1.2 + 10)

　

 

　　透明通道的使用

　　putalpha(alpha)

　　这个方法是一个神奇的方法，你可以将一个图片(与原图尺寸相同)写入到原图片的透明通道中，而不影响原图片的正常显示，可以用于信息隐藏哦。当然，前提是原

　　始图片有透明通道。不过就算不是也没有多大关系，因为有PIL提供的convert功能，可以把一个图片先转换成RGBA模式，然后把要隐藏的信息文件转成“L”或者“1”模

　　式，最后使用这个putalpha将其叠加。而在图片的使用方，只需要简单的抽取其中的透明通道就可以看到隐藏信息了，哈哈。

　　Python代码

 

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def hideInfoInImage(img, info): 　　if img.mode != "RGBA": 　　　　img = img.convert("RGBA") 　　if info.mode != "L" and info.mode != "1": 　　　　info = info.convert("L") 　　img.putalpha(info) 　　return img

测试之

 

　　Python代码

 

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if __name__ == "__main__": 　　img = Image.open("green.png") 　　band = Image.open("antelope_inhalf.jpg") 　　img = hideInfoInImage(img, band) 　　img.show()#可以看到，原图片没有显式变化 　　img.split()[3].show()#抽取出透明通道中的图片并显示

 

　　

　　在windows系统中，默认的图片浏览器会把透明通道附加，可能会影响效果，可以用别的图片浏览器查看。

　　Python代码

 

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1 2	def randomPalette(length, min, max): 　　return [ randint(min, max) for x in xrange(length)]

调色板的使用

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putpalette(palette)

　　img = Image.open("green.png").convert("L")

　　#img.show()

　　l = randomPalette(768, 0, 255)

　　img.putpalette(l)

　　img.show()

 

　　现将green.png转成灰度图，然后自定义一个随机调色板着色，可以看到这个效果。可能有人在想这个图形处理的作用，其实作用还是比较大的，做模式识别，人脸检

　　测等等操作事，真彩的图片往往很难处理，一个解决方案就是处理成灰度图或者二值图，一来可以去掉部分干扰，二来可以减少需要处理的数据量(提高效率)。

　　图片转换(扭曲，映射)

　　transform()方法的使用

　　Python代码

 

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1	transform(size, method, data)

 

 

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method参数:

 

　　

EXTENT	剪一个矩形出来(用以剪切，拉伸，压缩等操作)
AFFINE	几何防射转换
QUAD	将一个四边形映射到一个矩形
MESH	将多个四边形映射到一个操作

在EXTENT参数的情况下，data是一个四元组(x0,y0,x1,y1)，表示输入图片中需要处理的区域，size为新图片的尺寸，是一个二元组(width, height)

　　用途：剪贴，拉伸，压缩等操作

　　

　　在AFFINE参数的情况下，data是一个六元组(a,b,c, d,e,f),其中包含affine转置矩阵的前两行。对于输出图片的每个像素(x,y)，会被新值(ax+by+c, dx+ey+f)替换。

　　用途：反转，旋转，剪切等

　　

　　在QUAD参数的情况下，data是一个八元组(x0,y0,x1,y1,x2,y2,x3,y3)表示源四边形的四个定点的坐标值.MESH方式跟QUAD的效果相当，不过是对多个四边形进行映射操作.

　　

　　transpose

　　Python代码

 

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1	im.transpose(method)

 

　　method参数:

　　

FLIP_LEFT_RIGHT	左右倒置
FLIP_TOP_BOTTOM	上下倒置
ROTATE_90	旋转90度(逆时针)
ROTATE_180	旋转180度(逆时针)
ROTATE_270	旋转270度(逆时针)

(360度?这个就不用转了吧，呵呵)

　　关于Image模块就介绍到这里，还有一部分属性，函数和方法没有在此做分析，这部分比较简单，如果想了解更多，可以参看pil的handbook。