python图像处理函数 python 处理图像

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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

Python 之使用 PIL 库做图像处理

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相关问答

Q1: python中plt.post是什么函数

2018-05-04 11:11:36

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matplotlib

1、plt.plot(x,y)

plt.plot(x,y,format_string,**kwargs)

x轴数据，y轴数据，format_string控制曲线的格式字串

format_string 由颜色字符，风格字符，和标记字符

import matplotlib.pyplot as plt

plt.plot([1,2,3,6],[4,5,8,1],’g-s’)

plt.show()

结果

**kwards：

color 颜色

linestyle 线条样式

marker 标记风格

markerfacecolor 标记颜色

markersize 标记大小等等

plt.plot([5,4,3,2,1])

plt.show()

结果

plt.plot([20,2,40,6,80]) #缺省x为[0,1,2,3,4,...]

plt.show()

结果

plt.plot()参数设置

Property Value Type

alpha 控制透明度，0为完全透明，1为不透明

animated [True False]

antialiased or aa [True False]

clip_box a matplotlib.transform.Bbox instance

clip_on [True False]

clip_path a Path instance and a Transform instance, a Patch

color or c 颜色设置

contains the hit testing function

dash_capstyle [‘butt’ ‘round’ ‘projecting’]

dash_joinstyle [‘miter’ ‘round’ ‘bevel’]

dashes sequence of on/off ink in points

data 数据(np.array xdata, np.array ydata)

figure 画板对象a matplotlib.figure.Figure instance

label 图示

linestyle or ls 线型风格[‘-’ ‘–’ ‘-.’ ‘:’ ‘steps’ …]

linewidth or lw 宽度float value in points

lod [True False]

marker 数据点的设置[‘+’ ‘,’ ‘.’ ‘1’ ‘2’ ‘3’ ‘4’]

markeredgecolor or mec any matplotlib color

markeredgewidth or mew float value in points

markerfacecolor or mfc any matplotlib color

markersize or ms float

markevery [ None integer (startind, stride) ]

picker used in interactive line selection

pickradius the line pick selection radius

solid_capstyle [‘butt’ ‘round’ ‘projecting’]

solid_joinstyle [‘miter’ ‘round’ ‘bevel’]

transform a matplotlib.transforms.Transform instance

visible [True False]

xdata np.array

ydata np.array

zorder any number

确定x，y值，将其打印出来

x=np.linspace(-1,1,5)

y=2*x+1

plt.plot(x,y)

plt.show()

2、plt.figure()用来画图，自定义画布大小

fig1 = plt.figure(num='fig111111', figsize=(10, 3), dpi=75, facecolor='#FFFFFF', edgecolor='#0000FF')

plt.plot(x,y1) #在变量fig1后进行plt.plot操作，图形将显示在fig1中

fig2 = plt.figure(num='fig222222', figsize=(6, 3), dpi=75, facecolor='#FFFFFF', edgecolor='#FF0000')

plt.plot(x,y2) #在变量fig2后进行plt.plot操作，图形将显示在fig2中

plt.show()

plt.close()

结果

fig1 = plt.figure(num='fig111111', figsize=(10, 3), dpi=75, facecolor='#FFFFFF', edgecolor='#0000FF')

plt.plot(x,y1)

plt.plot(x,y2)

fig2 = plt.figure(num='fig222222', figsize=(6, 3), dpi=75, facecolor='#FFFFFF', edgecolor='#FF0000')

plt.show()

plt.close()

结果：

3、plt.subplot(222)

将figure设置的画布大小分成几个部分，参数‘221’表示2(row)x2(colu),即将画布分成2x2，两行两列的4块区域，1表示选择图形输出的区域在第一块，图形输出区域参数必须在“行x列”范围，此处必须在1和2之间选择——如果参数设置为subplot(111)，则表示画布整个输出，不分割成小块区域，图形直接输出在整块画布上

plt.subplot(222)

plt.plot(y,xx) #在2x2画布中第二块区域输出图形

plt.show()

plt.subplot(223) #在2x2画布中第三块区域输出图形

plt.plot(y,xx)

plt.subplot(224) # 在在2x2画布中第四块区域输出图形

plt.plot(y,xx)

4、plt.xlim设置x轴或者y轴刻度范围

如

plt.xlim(0,1000) # 设置x轴刻度范围，从0~1000 #lim为极限，范围

plt.ylim(0,20) # 设置y轴刻度的范围，从0~20

5、plt.xticks()：设置x轴刻度的表现方式

fig2 = plt.figure(num='fig222222', figsize=(6, 3), dpi=75, facecolor='#FFFFFF', edgecolor='#FF0000')

plt.plot(x,y2)

plt.xticks(np.linspace(0,1000,15,endpoint=True)) # 设置x轴刻度

plt.yticks(np.linspace(0,20,10,endpoint=True))

结果

6、ax2.set_title('xxx')设置标题，画图

#产生[1,2,3,...,9]的序列

x = np.arange(1,10)

y = x

fig = plt.figure()

ax1 = fig.add_subplot(221)

#设置标题

ax1.set_title('Scatter Plot1')

plt.xlabel('M')

plt.ylabel('N')

ax2 = fig.add_subplot(222)

ax2.set_title('Scatter Plot2clf')

#设置X轴标签

plt.xlabel('X') #设置X/Y轴标签是在对应的figure后进行操作才对应到该figure

#设置Y轴标签

plt.ylabel('Y')

#画散点图

ax1.scatter(x,y,c = 'r',marker = 'o') #可以看出画散点图是在对figure进行操作

ax2.scatter(x,y,c = 'b',marker = 'x')

#设置图标

plt.legend('show picture x1 ')

#显示所画的图

plt.show()

结果

7、plt.hist（）绘制直方图（可以将高斯函数这些画出来）

绘图都可以调用matplotlib.pyplot库来进行，其中的hist函数可以直接绘制直方图

调用方式：

n, bins, patches = plt.hist(arr, bins=10, normed=0, facecolor='black', edgecolor='black',alpha=1，histtype='bar')

hist的参数非常多，但常用的就这六个，只有第一个是必须的，后面四个可选

arr: 需要计算直方图的一维数组

bins: 直方图的柱数，可选项，默认为10

normed: 是否将得到的直方图向量归一化。默认为0

facecolor: 直方图颜色

edgecolor: 直方图边框颜色

alpha: 透明度

histtype: 直方图类型，‘bar’, ‘barstacked’, ‘step’, ‘stepfilled’

返回值：

n: 直方图向量，是否归一化由参数normed设定

bins: 返回各个bin的区间范围

patches: 返回每个bin里面包含的数据，是一个list

from skimage import data

import matplotlib.pyplot as plt

img=data.camera()

plt.figure("hist")

arr=img.flatten()

n, bins, patches = plt.hist(arr, bins=256, normed=1,edgecolor='None',facecolor='red')

plt.show()

例：

mu, sigma = 0, .1

s = np.random.normal(loc=mu, scale=sigma, size=1000)

a,b,c = plt.hist(s, bins=3)

print("a: ",a)

print("b: ",b)

print("c: ",c)

plt.show()

结果：

a: [ 85. 720. 195.] #每个柱子的值

b: [-0.36109509 -0.1357318 0.08963149 0.31499478] #每个柱的区间范围

c: a list of 3 Patch objects #总共多少柱子

8、ax1.scatter(x,y,c = 'r',marker = 'o')

使用注意：确定了figure就一定要确定象限，然后用scatter，或者不确定象限，直接使用plt.scatter

x = np.arange(1,10)

y = x

fig = plt.figure()

a=plt.subplot() #默认为一个象限

# a=fig.add_subplot(222)

a.scatter(x,y,c='r',marker='o')

plt.show()

结果

x = np.arange(1,10)

y = x

plt.scatter(x,y,c='r',marker='o')

plt.show()

结果

import numpy as np

import matplotlib.pyplot as plt

x = np.arange(1,10)

y = x

plt.figure()

plt.scatter(x,y,c='r',marker='o')

plt.show()

结果

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Python入门技能树基础语法函数

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