python基于pillow库的简单图像处理

from PIL import Image
from PIL import ImageFilter
from PIL import ImageEnhance
import matplotlib.pyplot as plt

# 将彩色图片转成灰度图片
img = Image.open('pic.jpg') # 读取图片
gray = img.convert('L') # 转成灰度图
plt.figure('将彩色图片转成灰度图片')
plt.subplot(1,2,1)
plt.title("original image") # 设置标题
plt.imshow(img) # 显示原始图片
plt.axis('off') # 不显示坐标轴
plt.subplot(1,2,2)
plt.title('gray image') # 设置标题
plt.imshow(gray,cmap = 'gray')
plt.axis('off')
plt.show() # 显示图片框

# 裁剪图像
img = Image.open('pic.jpg')  # 读取图片
plt.figure("裁剪图像")
plt.subplot(1,2,1)
plt.title('original image') # 设置标题
plt.imshow(img) # 显示原始图片
plt.axis('off') # 不显示坐标轴
img_size = img.size # 获取图像大小
start_x = int(img_size[0]/2)
end_x = img_size[0]
start_y = int(img_size[1]/2)
end_y = img_size[1]
box = (start_x,start_y,end_x,end_y) # 定义裁剪区间
roi = img.crop(box)     # 裁剪
plt.subplot(1,2,2)
plt.title('cropped image') # 设置标题
plt.imshow(roi) # 显示裁剪后的图片
plt.axis('off') # 不显示坐标轴
plt.show() # 显示图片框

# 旋转图像
img = Image.open('pic.jpg')  # 读取图片
plt.figure("旋转图像")
plt.subplot(1,2,1)
plt.title('original image') # 设置标题
plt.imshow(img) # 显示原始图片
plt.axis('off') # 不显示坐标轴
dst = img.rotate(45) # 顺时针旋转45度
plt.subplot(1,2,2)
plt.title('rotated image') # 设置标题
plt.imshow(dst) # 显示裁剪后的图片
plt.axis('off') # 不显示坐标轴
plt.show()  # 显示图片框

# 寻找边缘信息的滤波
img = Image.open('pic.jpg')  # 读取图片
gray = img.convert('L') # 转成灰度图
plt.figure("边缘信息滤波")
plt.subplot(1,2,1)
plt.title('original image') # 设置标题
plt.imshow(gray,cmap = 'gray') # 显示原始图片
plt.axis('off') # 不显示坐标轴
im = gray.filter(ImageFilter.FIND_EDGES) # 边缘滤波
plt.subplot(1,2,2)
plt.title('edge filtering') # 设置标题
plt.imshow(im,cmap = 'gray') # 显示裁剪后的图片
plt.axis('off') # 不显示坐标轴
plt.show()  # 显示图片框

# 浮雕滤波
img = Image.open('pic.jpg')  # 读取图片
gray = img.convert('L') # 转成灰度图
plt.figure("浮雕滤波")
plt.subplot(1,2,1)
plt.title('original image') # 设置标题
plt.imshow(gray,cmap = 'gray') # 显示原始图片
plt.axis('off') # 不显示坐标轴
im =  gray.filter(ImageFilter.EMBOSS) # 浮雕滤波
plt.subplot(1,2,2)
plt.title('embossed filtering') # 设置标题
plt.imshow(im,cmap = 'gray') # 显示裁剪后的图片
plt.axis('off') # 不显示坐标轴
plt.show()  # 显示图片框

# 轮廓滤波
img = Image.open('pic.jpg')  # 读取图片
gray = img.convert('L') # 转成灰度图
plt.figure("轮廓滤波")
plt.subplot(1,2,1)
plt.title('original image') # 设置标题
plt.imshow(gray,cmap = 'gray') # 显示原始图片
plt.axis('off') # 不显示坐标轴
im =  gray.filter(ImageFilter.CONTOUR) # 轮廓滤波
plt.subplot(1,2,2)
plt.title('contour filtering') # 设置标题
plt.imshow(im,cmap = 'gray') # 显示裁剪后的图片
plt.axis('off') # 不显示坐标轴
plt.show()  # 显示图片框

# 图像增强
img = Image.open('pic.jpg')  # 读取图片
gray = img.convert('L') # 转成灰度图
plt.figure("图像增强")
plt.subplot(1,2,1)
plt.title('original image') # 设置标题
plt.imshow(gray,cmap = 'gray') # 显示原始图片
plt.axis('off') # 不显示坐标轴
im = ImageEnhance.Color(gray).enhance(0.5) # 图像增强
plt.subplot(1,2,2)
plt.title('enhanced image') # 设置标题
plt.imshow(im) # 显示裁剪后的图片
plt.axis('off') # 不显示坐标轴
plt.show()  # 显示图片框