PIL中设计的几个基本概念
1.通道（bands）：即使图像的波段数，RGB图像，灰度图像
以RGB图像为例：
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>>>from PIL import Image>>>im = Image.open('*.jpg') # 打开一张RGB图像>>>im_bands = im.getbands() # 获取RGB三个波段>>>len(im_bands)>>>print im_bands[0,1,2] # 输出RGB三个值 |
2.模式（mode）：定义了图像的类型和像素的位宽。共计9种模式：
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>>> im.mode |
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① 1：1位像素，表示黑和白，但是存储的时候每个像素存储为8bit。② L：8位像素，表示黑和白。③ P：8位像素，使用调色板映射到其他模式。④ RGB：3x8位像素，为真彩色。⑤ RGBA：4x8位像素，有透明通道的真彩色。⑥ CMYK：4x8位像素，颜色分离。⑦ YCbCr：3x8位像素，彩色视频格式。⑧ I：32位整型像素。⑨ F：32位浮点型像素。 |
3.尺寸（size）：获取图像水平和垂直方向上的像素数
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>>> im.size() |
4.坐标系统（coordinate system）：
PIL使用笛卡尔像素坐标系统，坐标(0，0)位于左上角。
注意：坐标值表示像素的角；位于坐标（0，0）处的像素的中心实际上位于（0.5，0.5）。
5.调色板（palette）：
调色板模式（"P"）适用一个颜色调色板为每一个像素定义具体的颜色值。
6.信息（info）
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>>> im.info() # 返回值为字典对象 |
7.滤波器（filters）：将多个输入像素映射为一个输出像素的几何操作
PIL提供了4种不同的采样滤波器：
① NEAREST：最近滤波。从输入图像中选取最近的像素作为输出像素。
② BILINEAR：双线性内插滤波。在输入图像的2*2矩阵上进行线性插值。
③ BICUBIC：双立方滤波。在输入图像的4*4矩阵上进行立方插值。
④ ANTIALIAS：平滑滤波。对所有可以影响输出像素的输入像素进行高质量的重采样滤波，以计算输出像素值。
im.resize()和im.thumbnail()用到了滤波器
方法一：resize(size,filter = None)
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>>> from PIL import Image >>> im = Image.open('*.jpg')>>> im.size>>> im_resize = im.resize((256,256)) #default 情况下是NEAREST插值方法>>> im_resize0 = im.resize((256,256), Image.BILINEAR)>>> im_resize0.size>>> im_resize1 = im.resize((256,256), Image.BICUBIC)>>> im_resize2 = im.resize((256,256), Image.ANTIALIAS) |
方法二：im.thumbnail(size,filter = None)
对于pil的相关介绍就到这里了，下面分享一个使用pil进行图像处理(等比例压缩、裁剪)实例代码，如下：
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#coding:utf-8''' python图片处理 @author:fc_lamp @blog:http://fc-lamp.blog.163.com/'''import Image as image#等比例压缩图片def resizeImg(**args): args_key = {'ori_img':'','dst_img':'','dst_w':'','dst_h':'','save_q':75} arg = {} for key in args_key: if key in args: arg[key] = args[key] im = image.open(arg['ori_img']) ori_w,ori_h = im.size widthRatio = heightRatio = None ratio = 1 if (ori_w and ori_w > arg['dst_w']) or (ori_h and ori_h > arg['dst_h']): if arg['dst_w'] and ori_w > arg['dst_w']: widthRatio = float(arg['dst_w']) / ori_w #正确获取小数的方式 if arg['dst_h'] and ori_h > arg['dst_h']: heightRatio = float(arg['dst_h']) / ori_h if widthRatio and heightRatio: if widthRatio < heightRatio: ratio = widthRatio else: ratio = heightRatio if widthRatio and not heightRatio: ratio = widthRatio if heightRatio and not widthRatio: ratio = heightRatio newWidth = int(ori_w * ratio) newHeight = int(ori_h * ratio) else: newWidth = ori_w newHeight = ori_h im.resize((newWidth,newHeight),image.ANTIALIAS).save(arg['dst_img'],quality=arg['save_q']) ''' image.ANTIALIAS还有如下值： NEAREST: use nearest neighbour BILINEAR: linear interpolation in a 2x2 environment BICUBIC:cubic spline interpolation in a 4x4 environment ANTIALIAS:best down-sizing filter '''#裁剪压缩图片def clipResizeImg(**args): args_key = {'ori_img':'','dst_img':'','dst_w':'','dst_h':'','save_q':75} arg = {} for key in args_key: if key in args: arg[key] = args[key] im = image.open(arg['ori_img']) ori_w,ori_h = im.size dst_scale = float(arg['dst_h']) / arg['dst_w'] #目标高宽比 ori_scale = float(ori_h) / ori_w #原高宽比 if ori_scale >= dst_scale: #过高 width = ori_w height = int(width*dst_scale) x = 0 y = (ori_h - height) / 3 else: #过宽 height = ori_h width = int(height*dst_scale) x = (ori_w - width) / 2 y = 0 #裁剪 box = (x,y,width+x,height+y) #这里的参数可以这么认为：从某图的(x,y)坐标开始截，截到(width+x,height+y)坐标 #所包围的图像，crop方法与php中的imagecopy方法大为不一样 newIm = im.crop(box) im = None #压缩 ratio = float(arg['dst_w']) / width newWidth = int(width * ratio) newHeight = int(height * ratio) newIm.resize((newWidth,newHeight),image.ANTIALIAS).save(arg['dst_img'],quality=arg['save_q'])#水印(这里仅为图片水印)def waterMark(**args): args_key = {'ori_img':'','dst_img':'','mark_img':'','water_opt':''} arg = {} for key in args_key: if key in args: arg[key] = args[key] im = image.open(arg['ori_img']) ori_w,ori_h = im.size mark_im = image.open(arg['mark_img']) mark_w,mark_h = mark_im.size option ={'leftup':(0,0),'rightup':(ori_w-mark_w,0),'leftlow':(0,ori_h-mark_h), 'rightlow':(ori_w-mark_w,ori_h-mark_h) } im.paste(mark_im,option[arg['water_opt']],mark_im.convert('RGBA')) im.save(arg['dst_img'])#Demon#源图片ori_img = 'D:/tt.jpg'#水印标mark_img = 'D:/mark.png'#水印位置(右下)water_opt = 'rightlow'#目标图片dst_img = 'D:/python_2.jpg'#目标图片大小dst_w = 94dst_h = 94#保存的图片质量save_q = 35#裁剪压缩clipResizeImg(ori_img=ori_img,dst_img=dst_img,dst_w=dst_w,dst_h=dst_h,save_q = save_q)#等比例压缩#resizeImg(ori_img=ori_img,dst_img=dst_img,dst_w=dst_w,dst_h=dst_h,save_q=save_q)#水印#waterMark(ori_img=ori_img,dst_img=dst_img,mark_img=mark_img,water_opt=water_opt) |
总结
以上就是本文关于python使用pil进行图像处理(等比例压缩、裁剪)实例代码的全部内容，希望对大家有所帮助。如有不足之处，欢迎留言指出。感谢朋友们对本站的支持！
原文链接：http://outofmemory.cn/code-snippet/12264/python-PIL-image-process-kind-pack--pack--scheme
