Pillow的使用-Image篇_pillow image

安装Pillow

pip install pillow
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构建图像

• Image.open(fp, mode =’r’ )：打开图片文件，返回一个Image对象
  
  • fp：图片路径
  • mode：模式。如果给出，必须是r

from PIL import Image
im = Image.open(path)
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• Image.alpha_composite(im1, im2)：在im1对象上的透明层复合im2，返回一个Image对象
  
  • im1：Image对象1
  • im2：Image对象2

from PIL import Image
im1 = Image.open(path1)
im2 = Image.open(path2)
im3 = Image.alpha_composite(im1,im2)
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• Image.blend(im1, im2, alpha)：在两个图片对象之间进行插值，返回一个Image对象
  
  • im1：Image对象1
  • im2：Image对象2
  • alpha：透明图

如果alpha为0.0，则返回第一个图像的副本。如果alpha为1.0，则返回第二个图像的副本，基本的算法如下：

out  =  image1  *  （1.0  -  alpha ） +  image2  *  alpha
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• Image.eval(image, *args)：将函数应用于给定图像的中每一个像素。请注意，该函数对每个可能的像素值都进行一次评估，因此您不能使用随机组件或其他生成器。返回一个Image对象
  
  • image：Image对象
  • args：一个函数对象和该函数的一个取整参数

from PIL import Image

def func(a):
    return a

im1 = Image.open(path1)
img = Image.eval(img1,func,1)
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• Image.merge(mode, bands)：将一组单波段图像合并成为一个多波段图像。返回一个Image对象
  
  • mode：用于输出图像的模式。支持的模式请看下方Pillow支持的模式表
  • bands：输出图像中每个波段包含一个单波段图像的序列
• Image.new(mode, size, color=0)：根据模式、大小和颜色创建一个新的Image对象。烦会一个Image对象
  
  • mode：用于新图像的模式。支持的模式请看下方Pillow支持的模式表
  • size: 大小，元组类型，包含宽度与高度
  • color：用于新图像的颜色。传入一个整数的单波段模式，或传入一个元组的多波段模式，或者传入一个ImageColor对象

from PIL import Image

# 单个整数值
img = Image.new("RGBA",(1024,768),215)

# 元组
img = Image.new("RGBA",(1024,768),(215,0,0)

# ImageColor
from PIL import ImageColor
color = ImageColor.getrgb("#FF0000")
img = Image.new("RGBA",(1024,768),color)

img.show()
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从上面代码运行结果显示是一个红色，1024*768的图像

图像对象

• alpha_composite(im, dest=(0,0), source=(0,0))：在Image对象中符合im，效果与类方法alpha_composite相似。无返回值

  • im：Image对象
  • dest：指定此（目标）图像左上角的可选的长度为2的元组(左，上)
  • source：盖源图像中左上角的长度为2的元组(左，上)或源矩形边界的长度为4的元组(左，上，右，下)

• copy()：复制此图片

from PIL import Image

img = Image.new("RGBA",(1024,768),215)
img_copy = img.copy()
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• crop(box=None)：返回此图像的一个矩形区域，为一个Image对象
  
  • box：裁剪矩形，为一个长度为4的元组(左，上，右，下)

from PIL import Image

img = Image.new("RGBA",(1024,768),215)
img_copy = img.crop(box=(0,0,500,500))
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• draft(mode, size)：配置图像文件加载器，以便返回尽可能接近给定模式和大小的图像版本，无返回值

  • mode：模式
  • size：大小

• filter(filter)：使用给定的过滤器过滤此图像，返回一个Image对象

  • filter：过滤器

• getbands()：获取此图像中每个波段名称的元组。返回一个tuple

from PIL import Image

img = Image.new("RGBA",(1024,768)
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