教程文档【免费下载链接】Python-100-DaysPython - 100天从新手到大师项目地址https://gitcode.com/capable-ai/Python-100-Days点击查看免费下载本篇技术指南以 Python-100-Days 项目 Day21-30/28.Python处理图像.md 为核心系统讲解使用 Python 标准三方库Pillow完成图像读取、剪裁、缩放、旋转、像素操作、滤镜处理与图像绘制的完整方法论。读完本文你将掌握Image类与ImageDraw模块的全部核心 API 用法并能独立完成缩略图批量生成、图像合成、加滤镜、加文字等常见实战任务。入门知识先理解图像是什么在用代码处理图像之前需要先建立两个基础概念颜色与像素。它们是理解 Pillow 所有 API 的前提。颜色RGB 与 RGBA 色彩模型如果你有用颜料画画的经历一定知道混合红、黄、蓝三种颜料可以得到其他颜色——这三种颜色是美术中的三原色减色模型。而在计算机系统中恰恰相反我们将红、绿、蓝三种色光以不同的比例叠加来组合成其他颜色因此这三种颜色是色光三原色加色模型。在计算机系统中一个颜色通常被表示为一个RGB 值或RGBA 值其中RRed红色通道取值范围 0255GGreen绿色通道取值范围 0255BBlue蓝色通道取值范围 0255AAlphaAlpha 通道决定透过该图像像素的程度也就是透明度。下表给出了几种常见颜色的 RGB 值可以作为手工操作像素时的参考名称RGB 值名称RGB 值White白(255, 255, 255)Red红(255, 0, 0)Green绿(0, 255, 0)Blue蓝(0, 0, 255)Gray灰(128, 128, 128)Yellow黄(255, 255, 0)Black黑(0, 0, 0)Purple紫(128, 0, 128)像素图像的最小不可分割单位对于一个由数字序列表示的图像来说最小的单位是图像上单一颜色的小方格。这些小方格都有明确的位置和被分配的色彩数值其颜色和位置共同决定了图像最终呈现的样子它们是不可分割的单位通常被称为像素pixel。每一个图像都包含了一定量的像素这些像素决定图像在屏幕上所呈现的大小。数码照片中常说的XX 万像素指的就是图像包含的像素总量。用 Pillow 处理图像Pillow是从著名的 Python 图像处理库PILPython Imaging Library发展出来的一个分支。PIL 曾是 Python 平台事实上的图像处理标准库但仅支持到 Python 2.7 且多年无人维护一群志愿者在 PIL 的基础上创建了兼容版本即 Pillow——它支持 Python 3.x并加入了许多有用且有趣的新特性。通过 Pillow 可以实现图像压缩和图像处理等各种操作。安装只需要一条命令pip install pillow说明若你的环境存在多个 Python 版本也可以使用pip3 install pillow。在 Jupyter Notebook 环境中则可以使用%pip install pillow魔法指令安装例如仓库中的 Day66-80/code/day02.ipynb 就给出了这样的安装方式。Pillow 中最为重要的是Image类可以通过Image模块的open函数来读取图像并获得Image类型的对象。下面逐一演示基于Image对象的七类核心操作。1. 读取和显示图像from PIL import Image # 读取图像获得Image对象 image Image.open(guido.jpg) # 通过Image对象的format属性获得图像的格式 print(image.format) # JPEG # 通过Image对象的size属性获得图像的尺寸 print(image.size) # (500, 750) # 通过Image对象的mode属性获取图像的模式 print(image.mode) # RGB # 通过Image对象的show方法显示图像 image.show()format属性图像的原始格式常见取值如JPEG、PNG、GIF、BMP等size属性返回(width, height)元组即图像宽高单位是像素mode属性图像的颜色模式常见取值包括RGB、RGBA、L灰度、CMYK、P调色板模式等show()方法调用操作系统默认的图片查看器显示图像适合快速预览调试。实战提示在服务器或无图形界面的环境中show()无法弹出窗口此时应改用image.save(output.jpg)将结果写入文件后查看。2. 剪裁图像使用Image对象的crop方法传入一个四元组(left, top, right, bottom)指定剪裁区域的边界坐标左、上、右、下即可从原图中切出矩形区域# 通过Image对象的crop方法指定剪裁区域剪裁图像 image.crop((80, 20, 310, 360)).show()注意right和bottom是开区间边界即剪裁区域实际包含的像素横坐标范围是left x right。3. 生成缩略图使用Image对象的thumbnail方法传入目标尺寸元组(width, height)会保持原始宽高比将图像缩小到不超过该尺寸的缩略图并直接修改原Image对象# 通过Image对象的thumbnail方法生成指定尺寸的缩略图 image.thumbnail((128, 128)) image.show()thumbnail与resize的关键区别在于thumbnail是等比例缩放且就地修改不会变形而resize是严格按给定尺寸拉伸可能产生比例失真。批量缩略图与并发实战仓库源码印证缩略图生成是典型的 I/O 密集任务非常适合配合多线程/线程池加速。在 Python-100-Days 的进阶章节 Day31-35/31.Python语言进阶.md 中给出了使用threading.Thread为每个图片文件生成(32, 32)、(64, 64)、(128, 128)三种尺寸缩略图的示例在 Day31-35/code/example19.py 中进一步展示了用ThreadPoolExecutor(max_workers30)并发处理images/*目录下所有图片的完整实现其核心处理函数如下def gen_thumbnail(infile): file, ext os.path.splitext(infile) filename file[file.rfind(/) 1:] for size in (32, 64, 128): outfile fthumbnails/{filename}_{size}_{size}.png image Image.open(infile) image.thumbnail((size, size)) image.save(outfile, formatPNG)可以看到实际项目中thumbnail通常与save(outfile, formatPNG)组合使用将缩略图批量落盘——这正是thumbnail最典型的应用场景如电商商品图、头像裁剪。4. 缩放和黏贴图像综合使用resize修改图像尺寸和paste将一张图粘贴到另一张图上可以实现图像合成# 读取骆昊的照片获得Image对象 luohao_image Image.open(luohao.png) # 读取吉多的照片获得Image对象 guido_image Image.open(guido.jpg) # 从吉多的照片上剪裁出吉多的头 guido_head guido_image.crop((80, 20, 310, 360)) width, height guido_head.size # 使用Image对象的resize方法修改图像的尺寸 # 使用Image对象的paste方法将吉多的头粘贴到骆昊的照片上 luohao_image.paste(guido_head.resize((int(width / 1.5), int(height / 1.5))), (172, 40)) luohao_image.show()resize(new_size)返回一个按新尺寸宽、高重新采样后的新图像不改动原图paste(im, box)将图像im粘贴到目标图像的指定位置box可传入左上角坐标二元组也可传入四元组区域。如果im带有 Alpha 通道paste会进行透明混合。5. 旋转和翻转image Image.open(guido.jpg) # 使用Image对象的rotate方法实现图像的旋转 image.rotate(45).show() # 使用Image对象的transpose方法实现图像翻转 # Image.FLIP_LEFT_RIGHT - 水平翻转 # Image.FLIP_TOP_BOTTOM - 垂直翻转 image.transpose(Image.FLIP_TOP_BOTTOM).show()rotate(angle)按给定角度度逆时针旋转图像expandTrue时可以扩展画布避免边缘被裁剪transpose(method)支持两种内置翻转模式——Image.FLIP_LEFT_RIGHT水平翻转即左右镜像和Image.FLIP_TOP_BOTTOM垂直翻转即上下倒置。水平翻转镜像在公开课 公开课/第04次公开课-好玩的Python/code/example01.py 中也有应用用于生成图片的镜像副本chiling.transpose(Image.FLIP_LEFT_RIGHT).show()6. 操作像素putpixel方法可以直接修改图像指定坐标点的颜色是 Pillow 中粒度最细的操作。下面的代码把x在 80309、y在 20359 范围内的所有像素统一改成灰色(128, 128, 128)for x in range(80, 310): for y in range(20, 360): # 通过Image对象的putpixel方法修改图像指定像素点 image.putpixel((x, y), (128, 128, 128)) image.show()与之配套的还有getpixel((x, y))方法用于读取指定像素的颜色值。逐像素遍历虽然直观但由于 Python 循环开销较大不适合对超大图像做全图遍历——当需要高性能批量像素处理时更推荐结合 NumPy 数组见 Day66-80/code/day02.ipynb 中通过Image.fromarray在 NumPy 数组与Image对象之间转换的做法或使用下面的滤镜方案。7. 滤镜效果filter方法配合PIL.ImageFilter模块可以一键为图像套用各种预设滤镜from PIL import ImageFilter # 使用Image对象的filter方法对图像进行滤镜处理 # ImageFilter模块包含了诸多预设的滤镜也可以自定义滤镜 image.filter(ImageFilter.CONTOUR).show()ImageFilter模块内置了多种预设滤镜除示例中的CONTOUR轮廓描边外常用的还有BLUR/GaussianBlur(radius)模糊 / 高斯模糊可指定半径EMBOSS浮雕效果EDGE_ENHANCE边缘增强SHARPEN锐化SMOOTH平滑。公开课 公开课/第04次公开课-好玩的Python/code/example01.py 给出了更丰富的滤镜组合示例from PIL import Image, ImageFilter chiling.filter(ImageFilter.GaussianBlur(4)).show() chiling.filter(ImageFilter.EMBOSS).show()filter也支持传入自定义滤镜基于ImageFilter.BuiltinFilter或卷积核从而在预设滤镜之外实现定制化的图像增强效果。使用 Pillow 绘图处理现有图像之外Pillow 还能从零创建图像并绘制图形和文字。Pillow 中名为ImageDraw的模块其Draw函数会返回一个ImageDraw对象通过该对象的arc、line、rectangle、ellipse、polygon等方法可以在图像上绘制出圆弧、线条、矩形、椭圆、多边形等形状也可以通过text方法在图像上添加文字。要绘制如上图所示的图像完整代码如下import random from PIL import Image, ImageDraw, ImageFont def random_color(): 生成随机颜色 red random.randint(0, 255) green random.randint(0, 255) blue random.randint(0, 255) return red, green, blue width, height 800, 600 # 创建一个800*600的图像背景色为白色 image Image.new(modeRGB, size(width, height), color(255, 255, 255)) # 创建一个ImageDraw对象 drawer ImageDraw.Draw(image) # 通过指定字体和大小获得ImageFont对象 font ImageFont.truetype(Kongxin.ttf, 32) # 通过ImageDraw对象的text方法绘制文字 drawer.text((300, 50), Hello, world!, fill(255, 0, 0), fontfont) # 通过ImageDraw对象的line方法绘制两条对角直线 drawer.line((0, 0, width, height), fill(0, 0, 255), width2) drawer.line((width, 0, 0, height), fill(0, 0, 255), width2) xy width // 2 - 60, height // 2 - 60, width // 2 60, height // 2 60 # 通过ImageDraw对象的rectangle方法绘制矩形 drawer.rectangle(xy, outline(255, 0, 0), width2) # 通过ImageDraw对象的ellipse方法绘制椭圆 for i in range(4): left, top, right, bottom 150 i * 120, 220, 310 i * 120, 380 drawer.ellipse((left, top, right, bottom), outlinerandom_color(), width8) # 显示图像 image.show() # 保存图像 image.save(result.png)这段示例代码覆盖了 Pillow 绘图的完整流程逐步拆解如下创建画布Image.new(modeRGB, size(800, 600), color(255, 255, 255))创建一个 800×600、白色背景的新图像。mode参数决定画布的色彩模式color为背景色获取画笔ImageDraw.Draw(image)基于图像对象创建ImageDraw画笔设置字体ImageFont.truetype(Kongxin.ttf, 32)从字体文件加载 TrueType 字体并指定字号绘制文字drawer.text((300, 50), Hello, world!, fill(255, 0, 0), fontfont)fill指定文字颜色绘制线条drawer.line((x1, y1, x2, y2), fillcolor, widthw)这里用两条对角直线构成X形交叉绘制矩形drawer.rectangle((left, top, right, bottom), outlinecolor, widthw)outline指定描边颜色绘制椭圆drawer.ellipse((left, top, right, bottom), outlinerandom_color(), width8)传入的是外接矩形区域配合循环和random_color()生成四个不同颜色的椭圆输出结果image.show()预览、image.save(result.png)保存到文件。save方法会根据扩展名自动推断输出格式。注意上面代码中使用的字体文件Kongxin.ttf需要根据自己的环境准备可以选择自己喜欢的字体文件并放置在代码目录下。若系统字体目录中不存在该文件可改用系统自带字体路径如 Linux 下的/usr/share/fonts/...或 Windows 下的C:/Windows/Fonts/...ImageFont.truetype支持直接传入字体文件的绝对路径。从 Pillow 到 OpenCV图像处理能力的下一步使用 Python 语言做开发除了可以用 Pillow 来处理图像外还可以使用更为强大的OpenCV库来完成图形图像的处理。OpenCVOpenSourceComputerVision Library开放源代码计算机视觉库是一个跨平台的计算机视觉库可以用来开发实时图像处理、计算机视觉和模式识别程序。选择建议轻量、快速上手的日常图像操作缩放、剪裁、格式转换、加水印、批量缩略图、简单绘图优先使用 Pillow——API 简单、文档友好、无需编译实时图像处理、人脸检测、特征提取、视频流分析等计算机视觉任务则更适合 OpenCV——它提供大量内置算法与高性能实现。总结本篇文章完整梳理了 Python-100-Days 项目 Day28 图像处理 的核心内容从颜色与像素的底层概念出发掌握了Image.open读取图像、crop剪裁、thumbnail缩略图、resize/paste缩放合成、rotate/transpose旋转翻转、putpixel像素操作、filter滤镜这七类图像处理手段以及基于Image.newImageDrawImageFont从零绘图的完整流程。在 Python-100-Days 仓库中你还可以进一步看到 Pillow 的实际工程化用法在 Day31-35/code/example19.py 中它被用来配合线程池批量生成缩略图在 Day31-35/31.Python语言进阶.md 中缩略图生成被用作多线程编程的教学案例在 公开课/第04次公开课-好玩的Python/code/example01.py 中它与滤镜、翻转组合实现用代码 P 图的趣味玩法。在我们的日常工作中有很多繁琐乏味的任务批量改名、批量加滤镜、批量生成缩略图、自动添加水印等其实都可以通过 Python 程序来处理。编程的目的就是让计算机帮助我们解决问题减少重复乏味的劳动。通过本章节的学习相信大家已经感受到了使用 Python 程序绘图改图的乐趣——而 Python 能做的事情还远不止这些继续你的学习吧。赞分享教程文档【免费下载链接】Python-100-DaysPython - 100天从新手到大师项目地址https://gitcode.com/capable-ai/Python-100-Days点击查看免费下载相关推荐Pillow图像处理库完全指南Python图像处理的终极解决方案Pillow图像处理库完全指南Python图像处理的终极解决方案 Pillow是Python生态中最强大的图像处理库为开发者提供了简单易用的图像操作接口。无图像处理计算机视觉Python Imaging Library (Pillow) 图像处理教程Python Imaging Library Pillow 图像处理教程 核心概念Image类 Python Imaging Library Pillow 中图像处理计算机视觉Python-Pillow图像处理库全平台支持指南Python Pillow图像处理库全平台支持指南 前言 Python Pillow简称Pillow作为Python生态中最流行的图像处理库之一其跨平台兼图像处理计算机视觉上一篇Qwen-Image模型大小分析从7GB到轻量化版本的存储策略下一篇Zen Browser多语言界面设置切换与自定义语言包教程创作声明：本文部分内容由AI辅助生成（AIGC），仅供参考