Python常用库之Pilow

基本用法

静态方法
  PIL.Image.open(fp, mode=’r’)
  传入文件路径(str)，返回一个image对象
  PIL.Image.alpha_composite(im1, im2)
  混合两个图片
  PIL.Image.blend(im1, im2, alpha)
  通过对两个图片插值生成新的图片
  PIL.Image.composite(image1, image2, mask)
  混合两个图片
  PIL.Image.eval(image, *args)
  PIL.Image.merge(mode, bands)
  PIL.Image.new(mode, size, color=0)
  创建新的图片
  PIL.Image.fromarray(obj, mode=None)
  从数组中创建图片
  PIL.Image.frombytes(mode, size, data, decoder_name=’raw’, *args)
  从二进制文件中创建图片
  PIL.Image.fromstring(*args, **kw)
  从字符串中创建文件
  PIL.Image.frombuffer(mode, size, data, decoder_name=’raw’, *args)
  从buffer中创建文件
对象方法
class PIL.Image.Image
1.创建图片对象
open(),new(),frombytes()
2.方法
  Image.alpha_composite(im, dest=(0, 0), source=(0, 0))
  复合图片
  Image.convert(mode=None, matrix=None, dither=None, palette=0, colors=256)
  返回修改之后的副本
  Image.copy()
  复制该图片
  Image.crop(box=None)
  返回矩形的区域
  Image.draft(mode, size)
  Image.filter(filter)
  使用过滤器过滤图片  
 
  Image.getbands()
  返回图片的类型
  Image.getbbox()
  计算非0的区域
  Image.getcolors(maxcolors=256)
  计算图片中的出现的颜色
  Image.getdata(band=None)
  返回这个图片的像素值
  Image.getextrema()
  获得最小和最大的像素值
  Image.getpalette()
  返回这个图片的调色板
  Image.getpixel(xy)
  返回指定像素的值
  Image.histogram(mask=None, extrema=None)
  染回图片的柱状图
  Image.offset(xoffset, yoffset=None)
  Image.paste(im, box=None, mask=None)
  粘贴其他图片
  Image.point(lut, mode=None)
  Image.putalpha(alpha)
  添加alpha层
  Image.putdata(data, scale=1.0, offset=0.0)
  复制像素
  Image.putpalette(data, rawmode=’RGB’)
  添加调色板
  Image.putpixel(xy, value)
  更改指定位置的像素
  Image.quantize(colors=256, method=None, kmeans=0, palette=None)
  Image.resize(size, resample=0, box=None)
  返回调整大小的图片
  Image.remap_palette(dest_map, source_palette=None)
  重新调色
  Image.rotate(angle, resample=0, expand=0, center=None, translate=None)
  旋转图像
  Image.save(fp, format=None, **params)
  保存图片
  Image.seek(frame)
  Image.show(title=None, command=None)
  展示图片
  Image.split()
  分割成不同的bands
  Image.getchannel(channel)
  返回单通道的图片
  Image.tell()
  返回当前框架的数字

  Image.thumbnail(size, resample=3)
  Image.tobitmap(name=’image’)
  Image.tobytes(encoder_name=’raw’, *args)
  转化为二进制文件
  Image.tostring(*args, **kw)
  转化为字符串文件
  Image.transform(size, method, data=None, resample=0, fill=1, fillcolor=None)
  变形图片
  Image.transpose(method)
  Image.verify()
  Image.fromstring(*args, **kw)
  从字符串读取图片
  Image.load()
  Image.close()
  关闭图片

PIL：Python Imaging Library，已经是Python平台事实上的图像处理标准库了。PIL功能非常强大，但API却非常简单易用。

由于PIL仅支持到Python 2.7，加上年久失修，于是一群志愿者在PIL的基础上创建了兼容的版本，名字叫Pillow，支持最新Python 3.x，又加入了许多新特性，因此，我们可以直接安装使用Pillow。

操作图像

来看看最常见的图像缩放操作，只需三四行代码：

from PIL import Image

# 打开一个jpg图像文件，注意是当前路径:
im = Image.open('test.jpg')
# 获得图像尺寸:
w, h = im.size
print('Original image size: %sx%s' % (w, h))
# 缩放到50%:
im.thumbnail((w//2, h//2))
print('Resize image to: %sx%s' % (w//2, h//2))
# 把缩放后的图像用jpeg格式保存:
im.save('thumbnail.jpg', 'jpeg')

其他功能如切片、旋转、滤镜、输出文字、调色板等一应俱全。

比如，模糊效果也只需几行代码：

from PIL import Image, ImageFilter

# 打开一个jpg图像文件，注意是当前路径:
im = Image.open('test.jpg')
# 应用模糊滤镜:
im2 = im.filter(ImageFilter.BLUR)
im2.save('blur.jpg', 'jpeg')

PIL的ImageDraw提供了一系列绘图方法，让我们可以直接绘图。比如要生成字母验证码图片：

from PIL import Image, ImageDraw, ImageFont, ImageFilter

import random

# 随机字母:
def rndChar():
    return chr(random.randint(65, 90))

# 随机颜色1:
def rndColor():
    return (random.randint(64, 255), random.randint(64, 255), random.randint(64, 255))

# 随机颜色2:
def rndColor2():
    return (random.randint(32, 127), random.randint(32, 127), random.randint(32, 127))

# 240 x 60:
width = 60 * 4
height = 60
image = Image.new('RGB', (width, height), (255, 255, 255))
# 创建Font对象:
font = ImageFont.truetype('Arial.ttf', 36)
# 创建Draw对象:
draw = ImageDraw.Draw(image)
# 填充每个像素:
for x in range(width):
    for y in range(height):
        draw.point((x, y), fill=rndColor())
# 输出文字:
for t in range(4):
    draw.text((60 * t + 10, 10), rndChar(), font=font, fill=rndColor2())
# 模糊:
image = image.filter(ImageFilter.BLUR)
image.save('code.jpg', 'jpeg')

我们用随机颜色填充背景，再画上文字，最后对图像进行模糊，得到验证码

如果运行的时候报错：

IOError: cannot open resource

这是因为PIL无法定位到字体文件的位置，可以根据操作系统提供绝对路径，比如：

'/Library/Fonts/Arial.ttf'

要详细了解PIL的强大功能，请请参考Pillow官方文档：

https://pillow.readthedocs.org/