python学习_PIL的Image模块初步使用

木宥于林

基本介绍：

Pillow 是 Python 中较为基础的图像处理库，主要用于图像的基本处理，比如裁剪图像、调整图像大小和图像颜色处理等。与 Pillow 相比，OpenCV 和 Scikit-image 的功能更为丰富，所以使用起来也更为复杂，主要应用于机器视觉、图像分析等领域，比如众所周知的“人脸识别”应用 。
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。
本文只是初步学习了一些用法与实际操作。
基础函数：

函数名简介open()打开图片save("test.gif","GIF")保存（新图片路径和名称，保存格式）show()显示图片size是img图片对象的成员数据，是一个元组，包含了像素宽度和像素高度Image.new()生成新的图片getpixel((1,1))获取像素点（1，1）三通道信息putpixel()设置像素点三通道信息基础运用：

加载图片

1. from PIL import Image       
2. pic=Image.open('test.jpg')        #打开图片:打开'test.jpg'，将文件数据返给img图片对象
3. pic.show()        #显示pic中的图片内容
5. x,y=pic.size  #获取图片的像素宽度与高度
6. print(x*y)        #获取图片的像素点数

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遍历img图片的每一个像素并操作的程序框架

1. x,y = img.size
2. for i in range(x):
3.     for j in range(y):

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img图片对象是三通道的，每个像素点包含红、绿、蓝三种通道的信息。
img.getpixel()接受一个包含像素点坐标的元组作为传入参数，并传回该点的三通道值。注意传入的是元组，所以不要漏写函数接口括号和元组本身的括号
例如img.getpixel((12,12))就代表了(12,12)的像素点的三通道信息
编辑图片

pic = Image.new() 生成新的图片对象pic（传入两个参数，第一个是模式字符串(‘L’是8位像素黑白灰色，'RGB'是真彩色)，第二个是大小元组）

1. pic = Image.new('L', (80, 100))
3. pic=Image.new("RGB",(MAX,MAX))

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pic.putpixel()设置像素点的三通道信息（传入两个参数，第一个是坐标元组，第二个是颜色，单通道颜色是一个数值(0是黑色)，多通道颜色是一个元组）

1. L: pic.putpixel((i, j), 0)
3. RGB: pic.putpixel([x,y],(0,0,0))

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实例：

0 1转化为二维码

1. from PIL import Image
2. MAX = 25        #数字的长度为一个整数的平方(如25^2=625，因为01的总数量为625)
3. pic = Image.new("RGB",(MAX, MAX))
4. str = "1111111000100001101111111100000101110010110100000110111010100000000010111011011101001000000001011101101110101110110100101110110000010101011011010000011111111010101010101111111000000001011101110000000011010011000001010011101101111010101001000011100000000000101000000001001001101000100111001111011100111100001110111110001100101000110011100001010100011010001111010110000010100010110000011011101100100001110011100100001011111110100000000110101001000111101111111011100001101011011100000100001100110001111010111010001101001111100001011101011000111010011100101110100100111011011000110000010110001101000110001111111011010110111011011"
5. i=0
6. for y in range(MAX):
7.     for x in range(MAX):
8.         if str[i]=='1':
9.             pic.putpixel([x,y],(0,0,0))
10.         else:
11.             pic.putpixel([x,y],(255,255,255))
12.         i+=1
13. pic.save('out.png')

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像素点三通道信息转二维码

同样的思想，先转01，再转图片

1. qr.txt部分内容
3. (0, 0, 0)
4. (0, 0, 0)
5. (0, 0, 0)
6. (255, 255, 255)
7. (255, 255, 255)

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1. from PIL import Image
3. pixel = open('qr.txt','r').readlines();
4. res = "";
5. for i in pixel:
6.     i = i.strip('\n')   #strip()方法用于移除字符串头部、尾部指定字符
7.     # print(i)
8.     if i == "(255, 255, 255)":
9.         res += '1';
10.     elif i == "(0, 0, 0)":
11.         res += '0';
12. n=0
13. MAX=200
14. pic = Image.new("RGB",(MAX, MAX))
15. for y in range(MAX):
16.     for x in range(MAX):
17.         if res[n]=='1':
18.             pic.putpixel([x,y],(255,255,255))
19.         else:
20.             pic.putpixel([x,y],(0,0,0))
21.         n+=1
22. pic.save('input.png','png')

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结合itertools更便捷

1. import itertools
2. from PIL import Image
5. max = 200
6. file = open("qr.txt", "r")
8. img = Image.new("RGB", (max, max))
9. for y, x in itertools.product(range(max), range(max)):
10.     pixel = eval(file.readline())        #将字符串当成有效的表达式来求值，并返回计算结果
11.     img.putpixel([x, y], pixel)
13. img.save('input.png','png')

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解释：

1. itertools.product():以元组的形式，根据输入的可遍历对象生成笛卡尔积
3. 实例：
4. import itertools
5. max=3
6. for x,y in itertools.product(range(max),range(max)):
7.     print(x,y)
9. result:
10. 0 0
11. 0 1
12. 0 2
13. 1 0
14. 1 1
15. 1 2
16. 2 0
17. 2 1
18. 2 2

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来源:https://www.cnblogs.com/Mar10/p/17044844.html
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