‘壹’ python的pillow库怎么使用
Pillow是Python里的图像处理库（PIL：Python Image Library），提供了了广泛的文件格式支持，强大的图像处理能力，主要包括图像储存、图像显示、格式转换以及基本的图像处理操作等。
1）使用 Image 类
PIL最重要的类是 Image class, 你可以通过多种方法创建这个类的实例；你可以从文件加载图像，或者处理其他图像, 或者从 scratch 创建。
要从文件加载图像，可以使用open( )函数，在Image模块中：
[python]view plain
>>>fromPILimportImage
>>>im=Image.open("E:/photoshop/1.jpg")
加载成功后，将返回一个Image对象，可以通过使用示例属性查看文件内容：
[python]view plain
>>>print(im.format,im.size,im.mode)
('JPEG',(600,351),'RGB')
>>>
format这个属性标识了图像来源。如果图像不是从文件读取它的值就是None。size属性是一个二元tuple，包含width和height（宽度和高度，单位都是px）。mode属性定义了图像bands的数量和名称，以及像素类型和深度。常见的modes 有 “L” (luminance) 表示灰度图像, “RGB” 表示真彩色图像, and “CMYK” 表示出版图像。
如果文件打开错误，返回IOError错误。
只要你有了 Image 类的实例，你就可以通过类的方法处理图像。比如，下列方法可以显示图像：
[python]view plain
im.show()
2）读写图像
PIL 模块支持大量图片格式。使用在 Image 模块的 open() 函数从磁盘读取文件。你不需要知道文件格式就能打开它，这个库能够根据文件内容自动确定文件格式。要保存文件，使用 Image 类的 save() 方法。保存文件的时候文件名变得重要了。除非你指定格式，否则这个库将会以文件名的扩展名作为格式保存。
加载文件，并转化为png格式：
[python]view plain
"PythonImageLibraryTest"
fromPILimportImage
importos
importsys
forinfileinsys.argv[1:]:
f,e=os.path.splitext(infile)
outfile=f+".png"
ifinfile!=outfile:
try:
Image.open(infile).save(outfile)
exceptIOError:
print("Cannotconvert",infile)
save() 方法的第二个参数可以指定文件格式。
3）创建缩略图
缩略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图像库可以很方便的建立缩略图，如下：
[python]view plain
#createthumbnail
size=(128,128)
forinfileinglob.glob("E:/photoshop/*.jpg"):
f,ext=os.path.splitext(infile)
img=Image.open(infile)
img.thumbnail(size,Image.ANTIALIAS)
img.save(f+".thumbnail","JPEG")
上段代码对photoshop下的jpg图像文件全部创建缩略图，并保存，glob模块是一种智能化的文件名匹配技术，在批图像处理中经常会用到。
注意：Pillow库不会直接解码或者加载图像栅格数据。当你打开一个文件，只会读取文件头信息用来确定格式，颜色模式，大小等等，文件的剩余部分不会主动处理。这意味着打开一个图像文件的操作十分快速，跟图片大小和压缩方式无关。
4）图像的剪切、粘贴与合并操作
Image 类包含的方法允许你操作图像部分选区，PIL.Image.Image.crop 方法获取图像的一个子矩形选区，如：
[python]view plain
#crop,pasteandmerge
im=Image.open("E:/photoshop/lena.jpg")
box=(100,100,300,300)
region=im.crop(box)
矩形选区有一个4元元组定义，分别表示左、上、右、下的坐标。这个库以左上角为坐标原点，单位是px，所以上诉代码复制了一个 200x200 pixels 的矩形选区。这个选区现在可以被处理并且粘贴到原图。
[python]view plain
region=region.transpose(Image.ROTATE_180)
im.paste(region,box)
当你粘贴矩形选区的时候必须保证尺寸一致。此外，矩形选区不能在图像外。然而你不必保证矩形选区和原图的颜色模式一致，因为矩形选区会被自动转换颜色。
5）分离和合并颜色通道
对于多通道图像，有时候在处理时希望能够分别对每个通道处理，处理完成后重新合成多通道，在Pillow中，很简单，如下：
[python]view plain
r,g,b=im.split()
im=Image.merge("RGB",(r,g,b))
对于split（ ）函数，如果是单通道的，则返回其本身，否则，返回各个通道。
6）几何变换
对图像进行几何变换是一种基本处理，在Pillow中包括resize( )和rotate( )，如用法如下：
[python]view plain
out=im.resize((128,128))
out=im.rotate(45)#degreeconter-clockwise
其中，resize( )函数的参数是一个新图像大小的元祖，而rotate( )则需要输入顺时针的旋转角度。在Pillow中，对于一些常见的旋转作了专门的定义：
[python]view plain
out=im.transpose(Image.FLIP_LEFT_RIGHT)
out=im.transpose(Image.FLIP_TOP_BOTTOM)
out=im.transpose(Image.ROTATE_90)
out=im.transpose(Image.ROTATE_180)
out=im.transpose(Image.ROTATE_270)
7）颜色空间变换
在处理图像时，根据需要进行颜色空间的转换，如将彩色转换为灰度：
[python]view plain
cmyk=im.convert("CMYK")
gray=im.convert("L")
8）图像滤波
图像滤波在ImageFilter 模块中，在该模块中，预先定义了很多增强滤波器，可以通过filter( )函数使用，预定义滤波器包括：
BLUR、CONTOUR、DETAIL、EDGE_ENHANCE、EDGE_ENHANCE_MORE、EMBOSS、FIND_EDGES、SMOOTH、SMOOTH_MORE、SHARPEN。其中BLUR就是均值滤波，CONTOUR找轮廓，FIND_EDGES边缘检测，使用该模块时，需先导入，使用方法如下：
[python]view plain
fromPILimportImageFilter
imgF=Image.open("E:/photoshop/lena.jpg")
outF=imgF.filter(ImageFilter.DETAIL)
conF=imgF.filter(ImageFilter.CONTOUR)
edgeF=imgF.filter(ImageFilter.FIND_EDGES)
imgF.show()
outF.show()
conF.show()
edgeF.show()
除此以外，ImageFilter模块还包括一些扩展性强的滤波器：
classPIL.ImageFilter.GaussianBlur(radius=2)
Gaussian blur filter.
参数:
radius– Blur radius.classPIL.ImageFilter.UnsharpMask(radius=2,percent=150,threshold=3)
Unsharp mask filter.
See Wikipedia’s entry ondigital unsharp maskingfor an explanation of the parameters.
classPIL.ImageFilter.Kernel(size,kernel,scale=None,offset=0)
Create a convolution kernel. The current version only supports 3x3 and 5x5 integer and floating point kernels.
In the current version, kernels can only be applied to “L” and “RGB” images.
参数:
size– Kernel size, given as (width, height). In the current version, this must be (3,3) or (5,5).
kernel– A sequence containing kernel weights.
scale– Scale factor. If given, the result for each pixel is divided by this value. the default is the sum of the kernel weights.
offset– Offset. If given, this value is added to the result, after it has been divided by the scale factor.
classPIL.ImageFilter.RankFilter(size,rank)
Create a rank filter. The rank filter sorts all pixels in a window of the given size, and returns therank‘th value.
参数:
size– The kernel size, in pixels.
rank– What pixel value to pick. Use 0 for a min filter,size*size/2for a median filter,size*size-1for a max filter, etc.
classPIL.ImageFilter.MedianFilter(size=3)
Create a median filter. Picks the median pixel value in a window with the given size.
参数:
size– The kernel size, in pixels.classPIL.ImageFilter.MinFilter(size=3)
Create a min filter. Picks the lowest pixel value in a window with the given size.
参数:
size– The kernel size, in pixels.classPIL.ImageFilter.MaxFilter(size=3)
Create a max filter. Picks the largest pixel value in a window with the given size.
参数:
size– The kernel size, in pixels.classPIL.ImageFilter.ModeFilter(size=3)
Create a mode filter. Picks the most frequent pixel value in a box with the given size. Pixel values that occur only once or twice are ignored; if no pixel value occurs more than twice, the original pixel value is preserved.
参数:
size– The kernel size, in pixels.更多详细内容可以参考：PIL/ImageFilter
9）图像增强
图像增强也是图像预处理中的一个基本技术，Pillow中的图像增强函数主要在ImageEnhance模块下，通过该模块可以调节图像的颜色、对比度和饱和度和锐化等：
[python]view plain
fromPILimportImageEnhance
imgE=Image.open("E:/photoshop/lena.jpg")
imgEH=ImageEnhance.Contrast(imgE)
imgEH.enhance(1.3).show("30%morecontrast")
图像增强：
classPIL.ImageEnhance.Color(image)
Adjust image color balance.
This class can be used to adjust the colour balance of an image, in a manner similar to the controls on a colour TV set. An enhancement factor of 0.0 gives a black and white image. A factor of 1.0 gives the original image.
classPIL.ImageEnhance.Contrast(image)
Adjust image contrast.
This class can be used to control the contrast of an image, similar to the contrast control on a TV set. An enhancement factor of 0.0 gives a solid grey image. A factor of 1.0 gives the original image.
classPIL.ImageEnhance.Brightness(image)
Adjust image brightness.
This class can be used to control the brighntess of an image. An enhancement factor of 0.0 gives a black image. A factor of 1.0 gives the original image.
classPIL.ImageEnhance.Sharpness(image)
Adjust image sharpness.
This class can be used to adjust the sharpness of an image. An enhancement factor of 0.0 gives a blurred image, a factor of 1.0 gives the original image, and a factor of 2.0 gives a sharpened image.
图像增强的详细内容可以参考：PIL/ImageEnhance
除了以上介绍的内容外，Pillow还有很多强大的功能：
PIL.Image.alpha_composite(im1,im2)
PIL.Image.blend(im1,im2,alpha)
PIL.Image.composite(image1,image2,mask)
PIL.Image.eval(image,*args)
PIL.Image.fromarray(obj,mode=None)
PIL.Image.frombuffer(mode,size,data,decoder_name='raw',*args)
‘贰’ Python图像处理
创建一个简单的图像与图像混合
1.1 在Image模块中，提供了创建图像的方法。主要是通过**Image.new(mode, size, color)**实现，该方法传入三个参数：
mode：图像的创建模式
size：图像的大小
color：图像的颜色
用该方法可以创建一个简单的图像，之后我们可以通过save方法将图像保存：
1.2生成图片如下
1.3 图像混合
透明度混合
透明度混合主要是使用**Image中的blend(im1, im2, alpha)**方法，对该方法的解释如下：
im1：Image对象，在混合的过程中，透明度设置为（1-apha）
im2：Image对象，在混合的过程中，透明度设置为（apha）
alpha：透明度，取值是0-1。当透明度为0是，显示im1对象；当透明度为1时，显示im2对象
代码实现如下
1.4原图和混合图的对比
1.5 遮罩混合
通过Image.composite(im1, im2, mask)方法实现遮罩混合。三个参数都是Image对象，该方法的作用就是使用mask来混合im1和im2。
1.6im1、im2和遮罩混合效果对比如下
‘叁’ python：PIL图像处理
PIL (Python Imaging Library)
Python图像处理库，该库支持多种文件格式，提供强大的图像处理功能。
PIL中最重要的类是Image类，该类在Image模块中定义。
从文件加载图像：
如果成功，这个函数返回一个Image对象。现在你可以使用该对象的属性来探索文件的内容。
format 属性指定了图像文件的格式，如果图像不是从文件中加载的则为 None 。
size 属性是一个2个元素的元组，包含图像宽度和高度（像素）。
mode 属性定义了像素格式，常用的像素格式为：“L” (luminance) - 灰度图, “RGB” , “CMYK”。
如果文件打开失败, 将抛出IOError异常。
一旦你拥有一个Image类的实例，你就可以用该类定义的方法操作图像。比如：显示
( show() 的标准实现不是很有效率，因为它将图像保存到一个临时文件，然后调用外部工具（比如系统的默认图片查看软件）显示图像。该函数将是一个非常方便的调试和测试工具。)
接下来的部分展示了该库提供的不同功能。
PIL支持多种图像格式。从磁盘中读取文件，只需使用 Image 模块中的 open 函数。不需要提供文件的图像格式。PIL库将根据文件内容自动检测。
如果要保存到文件，使用 Image 模块中的 save 函数。当保存文件时，文件名很重要，除非指定格式，否则PIL库将根据文件的扩展名来决定使用哪种格式保存。
** 转换文件到JPEG **
save 函数的第二个参数可以指定使用的文件格式。如果文件名中使用了一个非标准的扩展名，则必须通过第二个参数来指定文件格式。
** 创建JPEG缩略图 **
需要注意的是，PIL只有在需要的时候才加载像素数据。当你打开一个文件时，PIL只是读取文件头获得文件格式、图像模式、图像大小等属性，而像素数据只有在需要的时候才会加载。
这意味着打开一个图像文件是一个非常快的操作，不会受文件大小和压缩算法类型的影响。
** 获得图像信息 **
Image 类提供了某些方法，可以操作图像的子区域。提取图像的某个子区域，使用 crop() 函数。
** 复制图像的子区域 **
定义区域使用一个包含4个元素的元组，(left, upper, right, lower)。坐标原点位于左上角。上面的例子提取的子区域包含300x300个像素。
该区域可以做接下来的处理然后再粘贴回去。
** 处理子区域然后粘贴回去 **
当往回粘贴时，区域的大小必须和参数匹配。另外区域不能超出图像的边界。然而原图像和区域的颜色模式无需匹配。区域会自动转换。
** 滚动图像 **
paste() 函数有个可选参数，接受一个掩码图像。掩码中255表示指定位置为不透明，0表示粘贴的图像完全透明，中间的值表示不同级别的透明度。
PIL允许分别操作多通道图像的每个通道，比如RGB图像。 split() 函数创建一个图像集合，每个图像包含一个通道。 merge() 函数接受一个颜色模式和一个图像元组，然后将它们合并为一个新的图像。接下来的例子交换了一个RGB图像的三个通道。
** 分离和合并图像通道 **
对于单通道图像， split() 函数返回图像本身。如果想处理各个颜色通道，你可能需要先将图像转为RGB模式。
resize() 函数接受一个元组，指定图像的新大小。
rotate() 函数接受一个角度值，逆时针旋转。
** 基本几何变换 **
图像旋转90度也可以使用 transpose() 函数。 transpose() 函数也可以水平或垂直翻转图像。
** transpose **
transpose() 和 rotate() 函数在性能和结果上没有区别。
更通用的图像变换函数为 transform() 。
PIL可以转换图像的像素模式。
** 转换颜色模式 **
PIL库支持从其他模式转为“L”或“RGB”模式，其他模式之间转换，则需要使用一个中间图像，通常是“RGB”图像。
ImageFilter 模块包含多个预定义的图像增强过滤器用于 filter() 函数。
** 应用过滤器 **
point() 函数用于操作图像的像素值。该函数通常需要传入一个函数对象，用于操作图像的每个像素：
** 应用点操作 **
使用以上技术可以快速地对图像像素应用任何简单的表达式。可以结合 point() 函数和 paste 函数修改图像。
** 处理图像的各个通道 **
注意用于创建掩码图像的语法：
Python计算逻辑表达式采用短路方式，即：如果and运算符左侧为false，就不再计算and右侧的表达式，而且返回结果是表达式的结果。比如 a and b 如果a为false则返回a，如果a为true则返回b，详见Python语法。
对于更多高级的图像增强功能，可以使用 ImageEnhance 模块中的类。
可以调整图像对比度、亮度、色彩平衡、锐度等。
** 增强图像 **
PIL库包含对图像序列（动画格式）的基本支持。支持的序列格式包括 FLI/FLC 、 GIF 和一些实验性的格式。 TIFF 文件也可以包含多个帧。
当打开一个序列文件时，PIL库自动加载第一帧。你可以使用 seek() 函数 tell() 函数在不同帧之间移动。
** 读取序列 **
如例子中展示的，当序列到达结尾时，将抛出EOFError异常。
注意当前版本的库中多数底层驱动只允许seek到下一帧。如果想回到前面的帧，只能重新打开图像。
以下迭代器类允许在for语句中循环遍历序列：
** 一个序列迭代器类 **
PIL库包含一些函数用于将图像、文本打印到Postscript打印机。以下是一个简单的例子。
** 打印到Postscript **
如前所述，可以使用 open() 函数打开图像文件，通常传入一个文件名作为参数：
如果打开成功，返回一个Image对象，否则抛出IOError异常。
也可以使用一个file-like object代替文件名（暂可以理解为文件句柄）。该对象必须实现read，seek，tell函数，必须以二进制模式打开。
** 从文件句柄打开图像 **
如果从字符串数据中读取图像，使用StringIO类：
** 从字符串中读取 **
如果图像文件内嵌在一个大文件里，比如 tar 文件中。可以使用ContainerIO或TarIO模块来访问。
** 从tar文档中读取 **
** 该小节不太理解，请参考原文 **
有些解码器允许当读取文件时操作图像。通常用于在创建缩略图时加速解码（当速度比质量重要时）和输出一个灰度图到激光打印机时。
draft() 函数。
** Reading in draft mode **
输出类似以下内容：
注意结果图像可能不会和请求的模式和大小匹配。如果要确保图像不大于指定的大小，请使用 thumbnail 函数。
Python2.7 教程 PIL
http://www.liaoxuefeng.com/wiki//
Python 之 使用 PIL 库做图像处理
http://www.cnblogs.com/way_testlife/archive/2011/04/17/2019013.html
来自 http://effbot.org/imagingbook/introction.htm
‘肆’ 10 个 Python 图像编辑工具
以下提到的这些 Python 工具在编辑图像、操作图像底层数据方面都提供了简单直接的方法。
-- Parul Pandey
当今的世界充满了数据，而图像数据就是其中很重要的一部分。但只有经过处理和分析，提高图像的质量，从中提取出有效地信息，才能利用到这些图像数据。
常见的图像处理操作包括显示图像，基本的图像操作，如裁剪、翻转、旋转；图像的分割、分类、特征提取；图像恢复；以及图像识别等等。Python 作为一种日益风靡的科学编程语言，是这些图像处理操作的最佳选择。同时，在 Python 生态当中也有很多可以免费使用的优秀的图像处理工具。
下文将介绍 10 个可以用于图像处理任务的 Python 库，它们在编辑图像、查看图像底层数据方面都提供了简单直接的方法。
scikit-image 是一个结合 NumPy 数组使用的开源 Python 工具，它实现了可用于研究、教育、工业应用的算法和应用程序。即使是对于刚刚接触 Python 生态圈的新手来说，它也是一个在使用上足够简单的库。同时它的代码质量也很高，因为它是由一个活跃的志愿者社区开发的，并且通过了 同行评审(peer review)。
scikit-image 的 文档 非常完善，其中包含了丰富的用例。
可以通过导入 skimage 使用，大部分的功能都可以在它的子模块中找到。
图像滤波(image filtering)：
使用 match_template() 方法实现 模板匹配(template matching)：
在 展示页面 可以看到更多相关的例子。
NumPy 提供了对数组的支持，是 Python 编程的一个核心库。图像的本质其实也是一个包含像素数据点的标准 NumPy 数组，因此可以通过一些基本的 NumPy 操作（例如切片、 掩膜(mask)、 花式索引(fancy indexing)等），就可以从像素级别对图像进行编辑。通过 NumPy 数组存储的图像也可以被 skimage 加载并使用 matplotlib 显示。
在 NumPy 的 官方文档 中提供了完整的代码文档和资源列表。
使用 NumPy 对图像进行 掩膜(mask)操作：
像 NumPy 一样， SciPy 是 Python 的一个核心科学计算模块，也可以用于图像的基本操作和处理。尤其是 SciPy v1.1.0 中的 scipy.ndimage 子模块，它提供了在 n 维 NumPy 数组上的运行的函数。SciPy 目前还提供了 线性和非线性滤波(linear and non-linear filtering)、 二值形态学(binary morphology)、 B 样条插值(B-spline interpolation)、 对象测量(object measurements)等方面的函数。
在 官方文档 中可以查阅到 scipy.ndimage 的完整函数列表。
使用 SciPy 的 高斯滤波 对图像进行模糊处理：
PIL (Python Imaging Library) 是一个免费 Python 编程库，它提供了对多种格式图像文件的打开、编辑、保存的支持。但在 2009 年之后 PIL 就停止发布新版本了。幸运的是，还有一个 PIL 的积极开发的分支 Pillow ，它的安装过程比 PIL 更加简单，支持大部分主流的操作系统，并且还支持 Python 3。Pillow 包含了图像的基础处理功能，包括像素点操作、使用内置卷积内核进行滤波、颜色空间转换等等。
Pillow 的 官方文档 提供了 Pillow 的安装说明自己代码库中每一个模块的示例。
使用 Pillow 中的 ImageFilter 模块实现图像增强：
OpenCV（Open Source Computer Vision 库）是计算机视觉领域最广泛使用的库之一， OpenCV-Python 则是 OpenCV 的 Python API。OpenCV-Python 的运行速度很快，这归功于它使用 C/C++ 编写的后台代码，同时由于它使用了 Python 进行封装，因此调用和部署的难度也不大。这些优点让 OpenCV-Python 成为了计算密集型计算机视觉应用程序的一个不错的选择。
入门之前最好先阅读 OpenCV2-Python-Guide 这份文档。
使用 OpenCV-Python 中的 金字塔融合(Pyramid Blending)将苹果和橘子融合到一起：
SimpleCV 是一个开源的计算机视觉框架。它支持包括 OpenCV 在内的一些高性能计算机视觉库，同时不需要去了解 位深度(bit depth)、文件格式、 色彩空间(color space)之类的概念，因此 SimpleCV 的学习曲线要比 OpenCV 平缓得多，正如它的口号所说，“将计算机视觉变得更简单”。SimpleCV 的优点还有：
官方文档 简单易懂，同时也附有大量的学习用例。
文档 包含了安装介绍、示例以及一些 Mahotas 的入门教程。
Mahotas 力求使用少量的代码来实现功能。例如这个 Finding Wally 游戏 ：
ITK （Insight Segmentation and Registration Toolkit）是一个为开发者提供普适性图像分析功能的开源、跨平台工具套件， SimpleITK 则是基于 ITK 构建出来的一个简化层，旨在促进 ITK 在快速原型设计、教育、解释语言中的应用。SimpleITK 作为一个图像分析工具包，它也带有 大量的组件 ，可以支持常规的滤波、图像分割、 图像配准(registration)功能。尽管 SimpleITK 使用 C++ 编写，但它也支持包括 Python 在内的大部分编程语言。
有很多 Jupyter Notebooks 用例可以展示 SimpleITK 在教育和科研领域中的应用，通过这些用例可以看到如何使用 Python 和 R 利用 SimpleITK 来实现交互式图像分析。
使用 Python + SimpleITK 实现的 CT/MR 图像配准过程：
pgmagick 是使用 Python 封装的 GraphicsMagick 库。 GraphicsMagick 通常被认为是图像处理界的瑞士军刀，因为它强大而又高效的工具包支持对多达 88 种主流格式图像文件的读写操作，包括 DPX、GIF、JPEG、JPEG-2000、PNG、PDF、PNM、TIFF 等等。
pgmagick 的 GitHub 仓库 中有相关的安装说明、依赖列表，以及详细的 使用指引 。
图像缩放：
边缘提取：
Cairo 是一个用于绘制矢量图的二维图形库，而 Pycairo 是用于 Cairo 的一组 Python 绑定。矢量图的优点在于做大小缩放的过程中不会丢失图像的清晰度。使用 Pycairo 可以在 Python 中调用 Cairo 的相关命令。
Pycairo 的 GitHub 仓库 提供了关于安装和使用的详细说明，以及一份简要介绍 Pycairo 的 入门指南 。
使用 Pycairo 绘制线段、基本图形、 径向渐变(radial gradients)：
以上就是 Python 中的一些有用的图像处理库，无论你有没有听说过、有没有使用过，都值得试用一下并了解它们。
via: https://opensource.com/article/19/3/python-image-manipulation-tools
作者： Parul Pandey 选题： lujun9972 译者： HankChow 校对： wxy
‘伍’ 怎样使用Python图像处理
Python图像处理是一种简单易学，功能强大的解释型编程语言，它有简洁明了的语法，高效率的高层数据结构，能够简单而有效地实现面向对象编程，下文进行对Python图像处理进行说明。
当然，首先要感谢“恋花蝶”，是他的文章“用Python图像处理 ” 帮我坚定了用Python和PIL解决问题的想法，对于PIL的一些介绍和基本操作，可以看看这篇文章。我这里主要是介绍点我在使用过程中的经验。
PIL可以对图像的颜色进行转换，并支持诸如24位彩色、8位灰度图和二值图等模式，简单的转换可以通过Image.convert(mode)函数完 成，其中mode表示输出的颜色模式。例如''L''表示灰度，''1''表示二值图模式等。
但是利用convert函数将灰度图转换为二值图时，是采用固定的阈 值127来实现的，即灰度高于127的像素值为1，而灰度低于127的像素值为0。为了能够通过自定义的阈值实现灰度图到二值图的转换，就要用到 Image.point函数。
深度剖析Python语法功能
深度说明Python应用程序特点
对Python数据库进行学习研究
Python开发人员对Python经验之谈
对Python动态类型语言解析
Image.point函数有多种形式，这里只讨论Image.point(table, mode)，利用该函数可以通过查表的方式实现像素颜色的模式转换。其中table为颜色转换过程中的映射表，每个颜色通道应当有256个元素，而 mode表示所输出的颜色模式，同样的，''L''表示灰度，''1''表示二值图模式。
可见，转换过程的关键在于设计映射表，如果只是需要一个简单的箝位值，可以将table中高于或低于箝位值的元素分别设为1与0。当然，由于这里的table并没有什么特殊要求，所以可以通过对元素的特殊设定实现（0, 255）范围内，任意需要的一对一映射关系。
示例代码如下：
import Image # load a color image im = Image.open(''fun.jpg'') # convert to grey level image Lim = im.convert(''L'') Lim.save(''fun_Level.jpg'') # setup a converting table with constant threshold threshold = 80 table = [] for i in range(256): if i < threshold: table.append(0) else: table.append(1) # convert to binary image by the table bim = Lim.point(table, ''1'') bim.save(''fun_binary.jpg'')
IT部分通常要完成的任务相当繁重但支撑这些工作的资源却很少，这已经成为公开的秘密。任何承诺提高编码效率、降低软件总成本的IT解决方案都应该进行 周到的考虑。Python图像处理所具有的一个显着优势就是可以在企业的软件创建和维护阶段节约大量资金，而这两个阶段的软件成本占到了软件整个生命周期中总成本 的50%到95%。
Python清晰可读的语法使得软件代码具有异乎寻常的易读性，甚至对那些不是最初接触和开发原始项目的程序员都 能具有这样的强烈感觉。虽然某些程序员反对在Python代码中大量使用空格。
不过，几乎人人都承认Python图像处理的可读性远胜于C或者Java，后两 者都采用了专门的字符标记代码块结构、循环、函数以及其他编程结构的开始和结束。提倡Python的人还宣称，采用这些字符可能会产生显着的编程风格差 异，使得那些负责维护代码的人遭遇代码可读性方面的困难。转载
‘陆’ 常用的十大python图像处理工具
原文标题：10 Python image manipulation tools.
作者 | Parul Pandey
翻译 | 安其罗乔尔、JimmyHua
今天，在我们的世界里充满了数据，图像成为构成这些数据的重要组成部分。但无论是用于何种用途，这些图像都需要进行处理。图像处理就是分析和处理数字图像的过程，主要旨在提高其质量或从中提取一些信息，然后可以将其用于某种用途。
图像处理中的常见任务包括显示图像，基本操作如裁剪、翻转、旋转等，图像分割，分类和特征提取，图像恢复和图像识别。Python成为这种图像处理任务是一个恰当选择，这是因为它作为一种科学编程语言正在日益普及，并且在其生态系统中免费提供许多最先进的图像处理工具供大家使用。
让我们看一下可以用于图像处理任务中的常用 Python 库有哪些吧。
1.scikit-image
scikit-image是一个开源的Python包，适用于numpy数组。它实现了用于研究，教育和工业应用的算法和实用工具。即使是那些刚接触Python生态系统的人，它也是一个相当简单直接的库。此代码是由活跃的志愿者社区编写的，具有高质量和同行评审的性质。
资源
文档里记录了丰富的例子和实际用例，阅读下面的文档：
http://scikit-image.org/docs/stable/user_guide.html
用法
该包作为skimage导入，大多数功能都在子模块中找的到。下面列举一些skimage的例子：
图像过滤
使用match_template函数进行模板匹配
你可以通过此处查看图库找到更多示例。
2. Numpy
Numpy是Python编程的核心库之一，并为数组提供支持。图像本质上是包含数据点像素的标准Numpy数组。因此，我们可以通过使用基本的NumPy操作，例如切片、掩膜和花式索引，来修改图像的像素值。可以使用skimage加载图像并使用matplotlib显示图像。
资源
Numpy的官方文档页面提供了完整的资源和文档列表：
http://www.numpy.org/
用法
使用Numpy来掩膜图像.
3.Scipy
scipy是Python的另一个类似Numpy的核心科学模块，可用于基本的图像操作和处理任务。特别是子模块scipy.ndimage，提供了在n维NumPy数组上操作的函数。该包目前包括线性和非线性滤波，二值形态学，B样条插值和对象测量等功能函数。
资源
有关scipy.ndimage包提供的完整功能列表，请参阅下面的链接：
https://docs.scipy.org/doc/scipy/reference/tutorial/ndimage.html#correlation-and-convolution
用法
使用SciPy通过高斯滤波器进行模糊：
4. PIL/ Pillow
PIL( Python图像库 )是Python编程语言的一个免费库，它支持打开、操作和保存许多不同的文件格式的图像。然而， 随着2009年的最后一次发布，它的开发停滞不前。但幸运的是还有有Pillow，一个PIL积极开发的且更容易安装的分支，它能运行在所有主要的操作系统，并支持Python3。这个库包含了基本的图像处理功能，包括点运算、使用一组内置卷积核的滤波和色彩空间的转换。
资源
文档中有安装说明，以及涵盖库的每个模块的示例：
https://pillow.readthedocs.io/en/3.1.x/index.html
用法
在 Pillow 中使用 ImageFilter 增强图像：
5. OpenCV-Python
OpenCV( 开源计算机视觉库 )是计算机视觉应用中应用最广泛的库之一 。OpenCV-Python 是OpenCV的python版API。OpenCV-Python的优点不只有高效，这源于它的内部组成是用C/C++编写的，而且它还容易编写和部署（因为前端是用Python包装的）。这使得它成为执行计算密集型计算机视觉程序的一个很好的选择。
资源
OpenCV-Python-Guide指南可以让你使用OpenCV-Python更容易：
https://github.com/abidrahmank/OpenCV2-Python-Tutorials
用法
下面是一个例子，展示了OpenCV-Python使用金字塔方法创建一个名为“Orapple”的新水果图像融合的功能。
6. SimpleCV
SimpleCV 也是一个用于构建计算机视觉应用程序的开源框架。有了它，你就可以访问几个高性能的计算机视觉库，如OpenCV，而且不需要先学习了解位深度、文件格式、颜色空间等。
它的学习曲线大大小于OpenCV，正如它们的口号所说“计算机视觉变得简单”。一些支持SimpleCV的观点有：
即使是初学者也可以编写简单的机器视觉测试摄像机、视频文件、图像和视频流都是可互操作的资源
官方文档非常容易理解，而且有大量的例子和使用案例去学习：
https://simplecv.readthedocs.io/en/latest/
用法
7. Mahotas
Mahotas 是另一个计算机视觉和图像处理的Python库。它包括了传统的图像处理功能例如滤波和形态学操作以及更现代的计算机视觉功能用于特征计算，包括兴趣点检测和局部描述符。该接口是Python语言，适合于快速开发，但是算法是用C语言实现的，并根据速度进行了调优。Mahotas库速度快，代码简洁，甚至具有最小的依赖性。通过原文阅读它们的官方论文以获得更多的了解。
资源
文档包括安装指导，例子，以及一些教程，可以更好的帮助你开始使用mahotas。
https://mahotas.readthedocs.io/en/latest/install.html
用法
Mahotas库依赖于使用简单的代码来完成任务。关于‘Finding Wally’的问题，Mahotas做的很好并且代码量很少。下面是源码：
https://mahotas.readthedocs.io/en/latest/wally.html
8. SimpleITK
ITK 或者 Insight Segmentation and Registration Toolkit是一个开源的跨平台系统，为开发人员提供了一套广泛的图像分析软件工具 。其中, SimpleITK是建立在ITK之上的简化层，旨在促进其在快速原型设计、教育、解释语言中的应用。SimpleITK 是一个图像分析工具包，包含大量支持一般过滤操作、图像分割和匹配的组件。SimpleITK本身是用C++写的，但是对于包括Python以内的大部分编程语言都是可用的。
资源
大量的Jupyter Notebooks 表明了SimpleITK在教育和研究领域已经被使用。Notebook展示了用Python和R编程语言使用SimpleITK来进行交互式图像分析。
http://insightsoftwareconsortium.github.io/SimpleITK-Notebooks/
用法
下面的动画是用SimpleITK和Python创建的刚性CT/MR匹配过程的可视化 。点击此处可查看源码！
9. pgmagick
pgmagick是GraphicsMagick库的一个基于python的包装。 GraphicsMagick图像处理系统有时被称为图像处理的瑞士军刀。它提供了一个具有强大且高效的工具和库集合，支持以88种主要格式(包括重要格式，如DPX、GIF、JPEG、JPEG-2000、PNG、PDF、PNM和TIFF)读取、写入和操作图像。
资源
有一个专门用于PgMagick的Github库 ，其中包含安装和需求说明。还有关于这个的一个详细的用户指导：
https://github.com/hhatto/pgmagick
用法
使用pgmagick可以进行的图像处理活动很少，比如：
图像缩放
边缘提取
10. Pycairo
Pycairo是图像处理库cairo的一组Python捆绑。Cairo是一个用于绘制矢量图形的2D图形库。矢量图形很有趣，因为它们在调整大小或转换时不会失去清晰度 。Pycairo是cairo的一组绑定，可用于从Python调用cairo命令。
资源
Pycairo的GitHub库是一个很好的资源，有关于安装和使用的详细说明。还有一个入门指南，其中有一个关于Pycairo的简短教程。
库：https://github.com/pygobject/pycairo指南：https://pycairo.readthedocs.io/en/latest/tutorial.html用法
使用Pycairo绘制线条、基本形状和径向梯度：
总结
有一些有用且免费的Python图像处理库可以使用，有的是众所周知的，有的可能对你来说是新的，试着多去了解它们。
‘柒’ 怎么样在Python编程中使用Pillow来处理图像
安装
刚接触Pillow的朋友先来看一下Pillow的安装方法，在这里我们以Mac OS环境为例： （1）、使用 pip 安装 Python 库。pip 是 Python 的包管理工具，安装后就可以直接在命令行一站式地安装/管理各种库了（pip 文档）。
$ wget http://pypi.python.org/packages/source/p/pip/pip-0.7.2.tar.gz$ tar xzf pip-0.7.2.tar.gz$ cd pip-0.7.2$ python setup.py install
（2）、使用 pip 下载获取 Pillow：
$ pip install pillow
（3）、安装过程中命令行出现错误提示：”error: command ‘clang' failed with exit status
1”。上网查阅，发现需要通过 Xcode 更新 Command Line Tool。于是打开
Xcode->Preferences->Downloads-Components选项卡。咦？竟然没了 Command Line
Tools。再查，发现 Xcode 5 以上现在需要用命令行安装：
$ xcode-select —install
系统会弹出安装命令行工具的提示，点击安装即可。
此时再 pip install pillow，就安装成功了。
pip freeze 命令查看已经安装的 Python 包，Pillow 已经乖乖躺那儿了。
好了，下面开始进入教程~
Image类
Pillow中最重要的类就是Image，该类存在于同名的模块中。可以通过以下几种方式实例化：从文件中读取图片，处理其他图片得到，或者直接创建一个图片。
使用Image模块中的open函数打开一张图片：
>>> from PIL import Image>>> im = Image.open("lena.ppm")
如果打开成功，返回一个Image对象，可以通过对象属性检查文件内容
>>> from __future__ import print_function>>> print(im.format, im.size, im.mode)
PPM (512, 512) RGB
format属性定义了图像的格式，如果图像不是从文件打开的，那么该属性值为None；size属性是一个tuple，表示图像的宽和高（单位为像素）；mode属性为表示图像的模式，常用的模式为：L为灰度图，RGB为真彩色，CMYK为pre-press图像。
如果文件不能打开，则抛出IOError异常。
当有一个Image对象时，可以用Image类的各个方法进行处理和操作图像，例如显示图片：
>>> im.show()
ps：标准版本的show()方法不是很有效率，因为它先将图像保存为一个临时文件，然后使用xv进行显示。如果没有安装xv，该函数甚至不能工作。但是该方法非常便于debug和test。（windows中应该调用默认图片查看器打开）
读写图片
Pillow库支持相当多的图片格式。直接使用Image模块中的open()函数读取图片，而不必先处理图片的格式，Pillow库自动根据文件决定格式。
Image模块中的save()函数可以保存图片，除非你指定文件格式，那么文件名中的扩展名用来指定文件格式。
图片转成jpg格式
from __future__ import print_functionimport os, sysfrom PIL import Imagefor infile in sys.argv[1:]: f, e = os.path.splitext(infile) outfile = f + ".jpg" if infile != outfile: try: Image.open(infile).save(outfile) except IOError: print("cannot convert", infile)
save函数的第二个参数可以用来指定图片格式，如果文件名中没有给出一个标准的图像格式，那么第二个参数是必须的。
创建缩略图
from __future__ import print_functionimport os, sysfrom PIL import Imagesize = (128, 128)for infile in sys.argv[1:]: outfile = os.path.splitext(infile)[0] + ".thumbnail" if infile != outfile: try: im = Image.open(infile) im.thumbnail(size) im.save(outfile, "JPEG") except IOError: print("cannot create thumbnail for", infile)
必须指出的是除非必须，Pillow不会解码或raster数据。当你打开一个文件，Pillow通过文件头确定文件格式，大小，mode等数据，余下数据直到需要时才处理。
这意味着打开文件非常快，与文件大小和压缩格式无关。下面的程序用来快速确定图片属性：
确定图片属性
from __future__ import print_functionimport sysfrom PIL import Imagefor infile in sys.argv[1:]: try: with Image.open(infile) as im: print(infile, im.format, "%dx%d" % im.size, im.mode) except IOError: pass
裁剪、粘贴、与合并图片
Image类包含还多操作图片区域的方法。如crop()方法可以从图片中提取一个子矩形
从图片中复制子图像
box = im.() #直接复制图像box = (100, 100, 400, 400)region = im.crop(box)
区域由4-tuple决定，该tuple中信息为(left, upper, right, lower)。 Pillow左边系统的原点（0，0）为图片的左上角。坐标中的数字单位为像素点，所以上例中截取的图片大小为300*300像素^2。
处理子图，粘贴回原图
region = region.transpose(Image.ROTATE_180)im.paste(region, box)
将子图paste回原图时，子图的region必须和给定box的region吻合。该region不能超过原图。而原图和region的mode不需要匹配，Pillow会自动处理。
另一个例子
Rolling an imagedef roll(image, delta): "Roll an image sideways" image = image.() #复制图像 xsize, ysize = image.size delta = delta % xsize if delta == 0: return image part1 = image.crop((0, 0, delta, ysize)) part2 = image.crop((delta, 0, xsize, ysize)) image.paste(part2, (0, 0, xsize-delta, ysize)) image.paste(part1, (xsize-delta, 0, xsize, ysize)) return image
分离和合并通道
r, g, b = im.split()im = Image.merge("RGB", (b, g, r))
对于单通道图片，split()返回图像本身。为了处理单通道图片，必须先将图片转成RGB。
几何变换
Image类有resize()、rotate()和transpose()、transform()方法进行几何变换。
简单几何变换
out = im.resize((128, 128))out = im.rotate(45) # 顺时针角度表示
置换图像
out = im.transpose(Image.FLIP_LEFT_RIGHT)out = im.transpose(Image.FLIP_TOP_BOTTOM)out = im.transpose(Image.ROTATE_90)out = im.transpose(Image.ROTATE_180)out = im.transpose(Image.ROTATE_270)
transpose()和象的rotate()没有性能差别。
更通用的图像变换方法可以使用transform()
模式转换
convert()方法
模式转换
im = Image.open('lena.ppm').convert('L')
图像增强
Filter ImageFilter模块包含很多预定义的增强filters，通过filter()方法使用
应用filters
from PIL import ImageFilterout = im.filter(ImageFilter.DETAIL)
像素点处理
point()方法通过一个函数或者查询表对图像中的像素点进行处理（例如对比度操作）。
像素点变换
# multiply each pixel by 1.2out = im.point(lambda i: i * 1.2)
上述方法可以利用简单的表达式进行图像处理，通过组合point()和paste()还能选择性地处理图片的某一区域。
处理单独通道
# split the image into indivial bandssource = im.split()R, G, B = 0, 1, 2# select regions where red is less than 100mask = source[R].point(lambda i: i < 100 and 255)# process the green bandout = source[G].point(lambda i: i * 0.7)# paste the processed band back, but only where red was < 100source[G].paste(out, None, mask)# build a new multiband imageim = Image.merge(im.mode, source)
注意到创建mask的语句：
mask = source[R].point(lambda i: i < 100 and 255)
该句可以用下句表示
imout = im.point(lambda i: expression and 255)
如果expression为假则返回expression的值为0（因为and语句已经可以得出结果了），否则返回255。（mask参数用法：当为0时，保留当前值，255为使用paste进来的值，中间则用于transparency效果）
高级图片增强
对其他高级图片增强，应该使用ImageEnhance模块 。一旦有一个Image对象，应用ImageEnhance对象就能快速地进行设置。 可以使用以下方法调整对比度、亮度、色平衡和锐利度。
图像增强
from PIL import ImageEnhanceenh = ImageEnhance.Contrast(im)enh.enhance(1.3).show("30% more contrast")
动态图
Pillow支持一些动态图片的格式如FLI/FLC，GIF和其他一些处于实验阶段的格式。TIFF文件同样可以包含数帧图像。
当读取动态图时，PIL自动读取动态图的第一帧，可以使用seek和tell方法读取不同郑
from PIL import Imageim = Image.open("animation.gif")im.seek(1) # skip to the second frametry: while 1: im.seek(im.tell()+1) # do something to imexcept EOFError: pass # end of sequence
当读取到最后一帧时，Pillow抛出EOFError异常。
当前版本只允许seek到下一郑为了倒回之前，必须重新打开文件。
或者可以使用下述迭代器类
动态图迭代器类
class ImageSequence: def __init__(self, im): self.im = im def __getitem__(self, ix): try: if ix: self.im.seek(ix) return self.im except EOFError: raise IndexError # end of sequencefor frame in ImageSequence(im): # ...do something to frame...Postscript Printing
Pillow允许通过Postscript Printer在图片上添加images、text、graphics。
Drawing Postscriptfrom PIL import Imagefrom PIL import PSDrawim = Image.open("lena.ppm")title = "lena"box = (1*72, 2*72, 7*72, 10*72) # in pointsps = PSDraw.PSDraw() # default is sys.stdoutps.begin_document(title)# draw the image (75 dpi)ps.image(box, im, 75)ps.rectangle(box)# draw centered titleps.setfont("HelveticaNarrow-Bold", 36)w, h, b = ps.textsize(title)ps.text((4*72-w/2, 1*72-h), title)ps.end_document()
更多读取图片方法
之前说到Image模块的open()函数已经足够日常使用。该函数的参数也可以是一个文件对象。
从string中读取
import StringIOim = Image.open(StringIO.StringIO(buffer))
从tar文件中读取
from PIL import TarIOfp = TarIO.TarIO("Imaging.tar", "Imaging/test/lena.ppm")im = Image.open(fp)
草稿模式
draft()方法允许在不读取文件内容的情况下尽可能（可能不会完全等于给定的参数）地将图片转成给定模式和大小，这在生成缩略图的时候非常有效（速度要求比质量高的场合）。
draft模式
from __future__ import print_functionim = Image.open(file)print("original =", im.mode, im.size)im.draft("L", (100, 100))print("draft =", im.mode, im.size)
‘捌’ 如何采用Python读取一个图像
我们可以用python实现很多功能，那么如何用python读取一个图像呢？下面我给大家分享一下。
CMD命令行
首先按下Win+R组合键打开运行界面，输入CMD，如下图所示
接下来在弹出的CMD界面中导入Python的图像处理模块PIL,如下图所示
接下来利用PIL模块的open方法读取图像，只要在括号里传入图像地址即可，如下图所示
最后执行程序我们就可以看到程序自动调用图像识别软件进行图像的读取了，如下图所示
‘玖’ python可以用来处理图像吗
可以的，
PythonWare公司提供了免费的Python图像处理工具包PIL(Python Image Library),该软件包提供了基本的图像处理功能，如：
改变图像大小，旋转图像，图像格式转换，色场空间转换，图像增强，直方图处理，插值和滤波等等。虽然在这个软件包上要实现类似MATLAB中的复杂的图像处理算法并不太适合，但是Python的快速开发能力以及面向对象等等诸多特点使得它非常适合用来进行原型开发。
在PIL中，任何一副图像都是用一个Image对象表示，而这个类由和它同名的模块导出，因此，最简单的形式是这样的：
import Image img = Image.open(“dip.jpg”)
注意：第一行的Image是模块名；第二行的img是一个Image对象；
Image类是在Image模块中定义的。关于Image模块和Image类，切记不要混淆了。现在，我们就可以对img进行各种操作了，所有对img的
操作最终都会反映到到dip.img图像上。
PIL提供了丰富的功能模块：Image,ImageDraw,ImageEnhance,ImageFile等等。最常用到的模块是
Image,ImageDraw,ImageEnhance这三个模块。下面我对此分别做一介绍。关于其它模块的使用请参见说明文档.有关PIL软件包和
相关的说明文档可在PythonWare的站点www.Pythonware.com上获得。
Image模块：
Image模块是PIL最基本的模块，其中导出了Image类，一个Image类实例对象就对应了一副图像。同时，Image模块还提供了很多有用的函数。
（1）打开一文件：
import Image img = Image.open(“dip.jpg”)
这将返回一个Image类实例对象，后面的所有的操作都是在img上完成的。
（2）调整文件大小:
import Image img = Image.open("img.jpg") new_img = img.resize
((128,128),Image.BILINEAR) new_img.save("new_img.jpg")
原来的图像大小是256x256,现在，保存的new_img.jpg的大小是128x128。
就是这么简单，需要说明的是Image.BILINEAR指定采用双线性法对像素点插值。
在批处理或者简单的Python图像处理任务中，采用Python和PIL（Python Image Library）的组合来完成图像处理任务是一个很不错的选择。设想有一个需要对某个文件夹下的所有图像将对比度提高2倍的任务。用Python来做将是十分简单的。当然，我也不得不承认Python在图像处理方面的功能还比较弱，显然还不适合用来进行滤波、特征提取等等一些更为复杂的应用。我个人的观点是，当你要实现这些“高级”的算法的时候，好吧，把它交给MATLAB去完成。但是，如果你面对的只是一个通常的不要求很复杂算法的图像处理任务，那么，Python图像处理应该才是你的最佳搭档。
‘拾’ python有哪些图像处理库
Python Imaging Library (PIL):Python图片库
作用:提供Python图片处理API函数调用