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《PythonPillow库详解文档(最新推荐)》Pillow是Python中最流行的图像处理库,它是PythonImagingLibrary(PIL)的现代分支和继承者,本文给大家介绍Pytho...
Python Pillow 库详解文档
简介
Pillow (PIL Fork) 是 Python 中最流行的图像处理库，它是 Python Imaging Library (PIL) 的现代分支和继承者。Pillow 提供了广泛的图像处理功能，支持多种图像格式的读取、处理、保存和显示。
安装
pip install Pillow
核心模块架构
Pillow 库的核心围绕 Image 类构建，同时提供了多个专门的子模块来处理不同的图像处理任务。主要的模块包括图像基础操作、滤镜处理、颜色管理、字体渲染、图像增强等功能模块。
Image 模块 - 核心图像处理
基本导入和使用
from PIL import Image, ImageDraw, ImageFont import os
图像创建与打开
创建新图像
# 创建空白图像
img = Image.new('RGB', (800, 600), color='white')
img = Image.new('RGBA', (400, 300), color=(255, 0, 0, 128))
# 创建渐变图像
img = Image.new('L', (256, 256))
for x in range(256):
for y in range(256):
img.putpixel((x, y), x)打开现有图像
# 打开图像文件
img = Image.open('example.jpg')
img = Image.open('path/to/image.png')
# 验证图像
try:
img.verify()
print("图像文件有效")
except:
print("图像文件损坏")图像基本属性和信息
# 获取图像基本信息
print(f"尺寸: {img.size}") # (width, height)
print(f"模式: {img.mode}") # RGB, RGBA, L, P 等
print(f"格式: {img.format}") # JPEG, PNG, GIF 等
print(f"调色板: {img.palette}")
# 获取图像统计信息
extrema = img.getextrema() # 最小值和最大值
histogram = img.histogram() # 直方图数据图像变换操作
尺寸调整
# 调整图像大小 resized = img.resize((400, 300)) # 指定尺寸 resized = img.resize((400, 300), Image.LANCZOS) # 指定重采样算法 # 按比例缩放 width, height = img.size new_img = img.resize((width//2, height//2)) # 创建缩略图 img.thumbnail((128, 128)) # 保持宽高比
旋转和翻转
# 旋转图像 rotated = img.rotate(45) # 顺时针旋转45度 rotated = img.rotate(90, expand=True) # 扩展画布适应旋转 # 翻转图像 flipped_h = img.transpowww.chinasem.cnse(Image.FLIP_LEFT_RIGHT) # 水平翻转 flipped_v = img.transpose(Image.FLIP_TOP_BOTTOM) # 垂直翻转 rotated_90 = img.transpose(Image.ROTATE_90) # 90度旋转
裁剪操作
# 矩形裁剪
box = (100, 100, 400, 300) # (left, top, right, bottom)
cropped = img.crop(box)
# 智能裁剪到内容边界
bbox = img.getbbox()
if bbox:
trimmed = img.crop(bbox)图像模式转换
# 模式转换
gray_img = img.convert('L') # 转为编程灰度
rgba_img = img.convert('RGBA') # 添加透明通道
rgb_img = img.convert('RGB') # 移除透明通道
# 带抖动的转换
palette_img = img.convert('P', dither=Image.FLOYDSTEINBERG)ImageDraw 模块 - 图形绘制
ImageDraw 模块提供了在图像上绘制各种图形和文本的功能。
基础绘制操作
from PIL import Image, ImageDraw
# 创建绘制对象
img = Image.new('RGB', (400, 300), 'white')
draw = ImageDraw.Draw(img)
# 绘制基本形状
draw.rectangle([50, 50, 150, 100], fill='red', outline='black', width=2)
draw.ellipse([200, 50, 350, 150], fill='blue', outline='navy')
draw.line([0, 0, 400, 300], fill='green', width=3)
# 绘制多边形
points = [(100, 200), (150, 250), (200, 200), (175, 150), (125, 150)]
draw.polygon(points, fill='yellow', outline='orange')文本绘制
# 基础文本绘制
draw.text((50, 200), "Hello World", fill='black')
# 使用自定义字体
try:
font = ImageFont.truetype("arial.ttf", 24)
draw.text((50, 250), "Custom Font", font=font, fill='blue')
except:
# 使用默认字体
font = ImageFont.load_default()
draw.text((50, 250), "Default Font", font=font, fill='blue')
# 获取文本尺寸
text = "Measure me"
bbox = draw.textbbox((0, 0), text, font=font)
width = bbox[2] - bbox[0]
height = bbox[3] - bbox[1]高级绘制功能
# 绘制圆弧 draw.arc([100, 100, 200, 200], start=0, end=180, fill='red', width=3) # 绘制扇形 draw.pieslice([250, 100, 350, 200], start=0, end=90, fill='green') # 绘制多条线段 points = [(0, 150), (100, 100), (200, 150), (300, 100), (400, 150)] draw.line(points, fill='purple', width=2)
ImageFilter 模块 - 图像滤镜
ImageFilter 模块提供了各种图像滤镜效果。
内置滤镜
from PIL import Image, ImageFilter
img = Image.open('example.jpg')
# 模糊滤镜
blurred = img.filter(ImageFilter.BLUR)
gaussian_blur = img.filter(ImageFilter.GaussianBlur(radius=2))
# 锐化滤镜
sharpened = img.filter(ImageFilter.SHARPEN)
unsharp_mask = img.filter(ImageFilter.UnsharpMask(radius=2, percent=150, threshold=3))
# 边缘检测
edges = img.filter(ImageFilter.FIND_EDGES)
edge_enhance = img.filter(ImageFilter.EDGE_ENHANCE)
# 浮雕效果
embossed = img.filter(ImageFilter.EMBOSS)
# 轮廓检测
contour = img.filter(ImageFilter.CONTOUR)自定义卷积滤镜
# 创建自定义滤镜内核
from PIL.ImageFilter import Kernel
# 3x3 拉普拉斯算子
laplacian_kernel = Kernel((3, 3), [
-1, -1, -1,
-1, 8, -1,
-1, -1, -1
])
# 应用自定义滤镜
filtered_img = img.filter(laplacian_kernel)
# 5x5 高斯模糊核
gaussian_5x5 = Kernel((5, 5), [
1, 4, 6, 4, 1,
4, 16, 24, 16, 4,
6, 24, 36, 24, 6,
4, 16, 24, 16, 4,
1, 4, 6, 4, 1
], scale=256)ImageEnhance 模块 - 图像增强
ImageEnhance 模块提供了调整图像亮度、对比度、饱和度和锐度的功能。
from PIL import Image, ImageEnhance
img = Image.open('example.jpg')
# 亮度调整
brightness = ImageEnhance.Brightness(img)
bright_img = brightness.enhance(1.5) # 增加50%亮度
dark_img = brightness.enhance(0.5) # 减少50%亮度
# 对比度调整
contrast = ImageEnhance.Contrast(img)
high_contrast = contrast.enhance(2.0) # 增强对比度
low_contrast = contrast.enhance(0.5) # 降低对比度
# 颜色饱和度调整
color = ImageEnhance.Color(img)
saturated = color.enhance(1.8) # 增强饱和度
desaturated = color.enhance(0.2) # 降低饱和度（接近灰度）
# 锐度调整
sharpness = ImageEnhance.Sharpness(img)
sharp_img = sharpness.enhance(2.0) # 增强锐度
soft_img = sharpness.enhance(0.5) # 降低锐度ImageOps dwAtwkpz模块 - 图像操作
ImageOps 模块提供了许多实用的图像操作函数。
from PIL import Image, ImageOps
img = Image.open('example.jpg')
# 自动对比度
autocontrast_img = ImageOps.autocontrast(img)
# 颜色均衡
equalized_img = ImageOps.equalize(img)
# 反转颜色
inverted_img = ImageOps.invert(img)
# 灰度化
grayscale_img = ImageOps.grayscale(img)
# 镜像翻转
mirrored_img = ImageOps.mirror(img)
# 适应尺寸（保持宽高比）
fitted_img = ImageOps.fit(img, (300, 300), method=Image.LANCZOS)
# 添加javascript边框
bordered_img = ImageOps.expand(img, border=20, fill='black')
# 色调分离
posterized_img = ImageOps.posterize(img, bits=4)
# 曝光度调整
solarized_img = ImageOps.solarize(img, threshold=128)ImageColor 模块 - 颜色处理
ImageColor 模块提供了颜色格式转换和颜色名称解析功能。
from PIL import ImageColor
# 颜色名称转RGB
red_rgb = ImageColor.getrgb('red') # (255, 0, 0)
blue_rgb = ImageColor.getrgb('#0000FF') # (0, 0, 255)
# 转换为RGBA
red_rgba = ImageColor.getcolor('red', 'RGBA') # (255, 0, 0, 255)
# HSL转RGB
hsl_color = ImageColor.getcolor('hsl(120, 100%, 50%)', 'RGB') # (0, 255, 0)
# 支持的颜色格式
formats = [
'red', # 颜色名称
'#FF0000', # 十六进制
'rgb(255, 0, 0)', # RGB函数
'rgba(255, 0, 0, 1.0)', # RGBA函数
'hsl(0, 100%, 50%)', # HSL函数
]ImageFont 模块 - 字体处理
ImageFont 模块用于加载和使用字体文件。
from PIL import Image, ImageDraw, ImageFont
# 加载TrueType字体
try:
font_large = ImageFont.truetype("arial.ttf", 36)
font_small = ImageFont.truetype("arial.ttf", 16)
except:
# 使用默认字体
font_large = ImageFont.load_default()
font_small = ImageFont.load_default()
# 使用字体绘制文本
img = Image.new('RGB', (400, 200), 'white')
draw = ImageDraw.Draw(img)
draw.text((10, 10), "Large Text", font=font_large, fill='black')
draw.text((10, 60), "Small Text", font=font_small, fill='gray')
# 获取字体指标
ascent, descent = font_large.getmetrics()
text_size = font_large.getsize("Sample Text")实际应用示例
图像批处理
import os from PIL import Image def BATch_resize(input_dir, output_dir, size=(800, 600)): """批量调整图像尺寸""" if not os.path.exists(output_dir): os.makedirs(output_dir) for filename in os.listdir(input_dir): if filename.lower().endswith(('.jpg', '.jpeg', '.png', '.bmp')): input_path = os.path.join(input_dir, filename) output_path = os.path.join(output_dir, filename) try: with Image.open(input_path) as img: img.thumbnail(size, Image.LANCZOS) img.save(output_path, optimize=True, quality=85) print(f"处理完成: {filename}") except Exception as e: print(f"处理失败 {filename}: {e}")
水印添加
def add_watermark(image_path, watermark_text, output_path):
"""为图像添加文字水印"""
with Image.open(image_path) as img:
# 创建透明层
overlay = Image.new('RGBA', img.size, (255, 255, 255, 0))
draw = ImageDraw.Draw(overlay)
# 设置字体和位置
try:
font = ImageFont.truetype("arial.ttf", 36)
except:
font = ImageFont.load_default()
# 计算文本位置（右下角）
text_bbox = draw.textbbox((0, 0), watermark_text, font=font)
text_width = text_bbox[2] - text_bbox[0]
text_height = text_bbox[3] - text_bbox[1]
x = img.width - text_width - 20
y = img.height - text_height - 20
# 绘制半透明文字
draw.text((x, y), watermark_text, font=font, fill=(255, 255, 255, 128))
# 合并图层
watermarked = Image.alpha_composite(img.convert('RGBA'), overlay)
watermarked.convert('RGB').save(output_path, quality=95)图像格式转换
def convert_format(input_path, output_path, output_format='JPEG'):
"""转换图像格式"""
with Image.open(input_path) as img:
# 如果目标格式不支持透明度，转换为RGB
if output_format in ['JPEG', 'BMP'] and img.mode in ['RGBA', 'LA']:
background = Image.new('RGB', img.size, (255, 255, 255))
background.paste(img, mask=img.split()[-1] if img.mode == 'RGBA' else None)
img = background
img.save(output_path, format=output_format, quality=95)创建图像拼贴
def create_collage(image_paths, output_path, cols=3, spacing=10):
"""创建图像拼贴"""
images = []
for path in image_paths:
img = Image.open(path)
img.thumbnail((200, 200), Image.LANCZOS)
images.append(img)
# 计算拼贴尺寸
rows = (len(images) + cols - 1) // cols
max_width = max(img.width for img in images)
max_height = max(img.height for img in images)
total_width = cjsols * max_width + (cols - 1) * spacing
total_height = rows * max_height + (rows - 1) * spacing
# 创建拼贴画布
collage = Image.new('RGB', (total_width, total_height), 'white')
# 粘贴图像
for i, img in enumerate(images):
row = i // cols
col = i % cols
x = col * (max_width + spacing)
y = row * (max_height + spacing)
collage.paste(img, (x, y))
collage.save(output_path, quality=95)性能优化建议
使用 Pillow 进行图像处理时，应该注意内存管理和性能优化。对于大图像处理，建议使用 with 语句确保及时释放资源，选择合适的重采样算法以平衡质量和速度。批处理时可以考虑多线程处理以提高效率，同时注意设置合适的图像质量参数以控制输出文件大小。
对于需要处理大量图像的应用，可以考虑结合 NumPy 进行数值计算，或使用 Pillow-SIMD 等优化版本来获得更好的性能表现。在 Web 应用中使用时，应该注意设置合理的图像尺寸限制和格式检查，以防止恶意文件攻击。
错误处理和调试
在实际应用中，应该对图像操作进行适当的错误处理，检查文件存在性、格式支持性和内存限制等问题。Pillow 提供了详细的异常信息，可以帮助快速定位和解决问题。建议在生产环境中添加日志记录，以便追踪图像处理的执行情况和性能指标。
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