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pillow
pillow是pil的一个派生分支，但如今已经发展成为比pil本身更具活力的图像处理库。pillow可以说已经取代了pil，将其封装成python的库（pip即可安装），且支持python2和python3，目前最新版本是3.0.0。
pillow的github主页：https://github.com/python-pillow/pillow
pillow的文档(对应版本v3.0.0)：
安装它很简单 pip install pillow
使用方式：
#python2 import image #python3（因为是派生的pil库，所以要导入pil中的image） from pil import image
以python3为例，
open
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from pil import image
im = image.open("1.png")
im.show()
format
format属性定义了图像的格式，如果图像不是从文件打开的，那么该属性值为none；size属性是一个tuple，表示图像的宽和高（单位为像素）；mode属性为表示图像的模式，常用的模式为：l为灰度图，rgb为真彩色，cmyk为pre-press图像。如果文件不能打开，则抛出ioerror异常。
print(im.format, im.size, im.mode)
save
im.save("c:\\")
convert()
convert() 是图像实例对象的一个方法，接受一个 mode 参数，用以指定一种色彩模式，mode 的取值可以是如下几种：
· 1 (1-bit pixels, black and white, stored with one pixel per byte)
· l (8-bit pixels, black and white)
· p (8-bit pixels, mapped to any other mode using a colour palette)
· rgb (3x8-bit pixels, true colour)
· rgba (4x8-bit pixels, true colour with transparency mask)
· cmyk (4x8-bit pixels, colour separation)
· ycbcr (3x8-bit pixels, colour video format)
· i (32-bit signed integer pixels)
· f (32-bit floating point pixels)
im = image.open('1.png').convert('l')
filter
from pil import image, imagefilter im = image.open(‘1.png') # 高斯模糊 im.filter(imagefilter.gaussianblur) # 普通模糊 im.filter(imagefilter.blur) # 边缘增强 im.filter(imagefilter.edge_enhance) # 找到边缘 im.filter(imagefilter.find_edges) # 浮雕 im.filter(imagefilter.emboss) # 轮廓 im.filter(imagefilter.contour) # 锐化 im.filter(imagefilter.sharpen) # 平滑 im.filter(imagefilter.smooth) # 细节 im.filter(imagefilter.detail)
查看图像直方图
im.histogram()
转换图像文件格式
def img2jpg(imgfile):
if type(imgfile)==str and imgfile.endswith(('.bmp', '.gif', '.png')):
with image.open(imgfile) as im:
im.convert('rgb').save(imgfile[:-3]+'jpg')
img2jpg('1.gif')
img2jpg('1.bmp')
img2jpg('1.png')
屏幕截图
from pil import imagegrab im = imagegrab.grab((0,0,800,200)) #截取屏幕指定区域的图像 im = imagegrab.grab() #不带参数表示全屏幕截图
图像裁剪与粘贴
box = (120, 194, 220, 294) #定义裁剪区域 region = im.crop(box) #裁剪 region = region.transpose(image.rotate_180) im.paste(region,box) #粘贴
图像缩放
im = im.resize((100,100)) #参数表示图像的新尺寸，分别表示宽度和高度
图像对比度增强
from pil import image
from pil import imageenhance
#原始图像
image = image.open('lena.jpg')
image.show()
#亮度增强
enh_bri = imageenhance.brightness(image)
brightness = 1.5
image_brightened = enh_bri.enhance(brightness)
image_brightened.show()
#色度增强
enh_col = imageenhance.color(image)
color = 1.5
image_colored = enh_col.enhance(color)
image_colored.show()
#对比度增强
enh_con = imageenhance.contrast(image)
contrast = 1.5
image_contrasted = enh_con.enhance(contrast)
image_contrasted.show()
#锐度增强
enh_sha = imageenhance.sharpness(image)
sharpness = 3.0
image_sharped = enh_sha.enhance(sharpness)
image_sharped.show()
image模块用法介绍
1. 简介。
图像处理是一门应用非常广的技术，而拥有非常丰富第三方扩展库的 python 当然不会错过这一门盛宴。pil （python imaging library）是 python 中最常用的图像处理库，目前版本为 1.1.7，我们可以 在这里 下载学习和查找资料。
image 类是 pil 库中一个非常重要的类，通过这个类来创建实例可以有直接载入图像文件，读取处理过的图像和通过抓取的方法得到的图像这三种方法。
2. 使用。
导入 image 模块。然后通过 image 类中的 open 方法即可载入一个图像文件。如果载入文件失败，则会引起一个 ioerror ；若无返回错误，则 open 函数返回一个 image 对象。现在，我们可以通过一些对象属性来检查文件内容，即：
>>> import image
>>> im = image.open("j.jpg")>>> im.show()
>>> print im.format, im.size, im.mode
jpeg (440, 330) rgb
这里有三个属性，我们逐一了解。
format : 识别图像的源格式，如果该文件不是从文件中读取的，则被置为 none 值。
size : 返回的一个元组，有两个元素，其值为象素意义上的宽和高。
mode : rgb（true color image），此外还有，l（luminance），cmtk（pre-press image）。
from pil import image
from pil import imageenhance
import pytesseract
import re
pytesseract.pytesseract.tesseract_cmd = 'd:\\program files\\tesseract-ocr\\tesseract.exe'
tessdata_dir_config = '--tessdata-dir "d:\\program files\\tesseract-ocr\\tessdata"'
im=image.open("./img/10.jpg")
im=im.convert('l')
im.show()
im=imageenhance.contrast(im)
im=im.enhance(1)
#im = im.resize((300, 90))
ltext = pytesseract.image_to_string(im)
ltext = re.sub("\w", "", ltext)
im.show()
print(ltext)
#print(pytesseract.image_to_string(im))
#print(pytesseract.image_to_boxes(im))
#print(im.format, im.size, im.mode)
convert() : 该函数可以用来将图像转换为不同色彩模式。
imageenhance.contrast(im):使用imageenhance可以增强图片的识别率
其他
简单的几何变换。
>>>out = im.resize((128, 128)) #调整图片大小 >>>out = im.rotate(45) #逆时针旋转 45 度角。 >>>out = im.transpose(image.flip_left_right) #左右对换。 >>>out = im.transpose(image.flip_top_bottom) #上下对换。 >>>out = im.transpose(image.rotate_90) #旋转 90 度角。 >>>out = im.transpose(image.rotate_180) #旋转 180 度角。 >>>out = im.transpose(image.rotate_270) #旋转 270 度角。
序列图像。
即我们常见到的动态图，最常见的后缀为 .gif ，另外还有 fli / flc 。pil 库对这种动画格式图也提供了一些基本的支持。当我们打开这类图像文件时，pil 自动载入图像的第一帧。我们可以使用 seek 和 tell 方法在各帧之间移动。
import image
im.seek(1) # skip to the second frame
try:
while 1:
im.seek( im.tell() + 1)
# do something to im
except eoferror:
pass
以上就是本文的全部内容，希望对大家的学习有所帮助，也希望大家多多支持移动技术网。
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