PIL的Image学习

transpose和rotate

transpose

from PIL import Image
img = getCaptcha()
# 对称反转
img.transpose(Image.FLIP_LEFT_RIGHT)

rotate

from PIL import Image
img = getCaptcha()
# expand默认为False时,超出原有尺寸的部分将用黑色填充,不会拓展尺寸
img = img.rotate(45)
# expand为True时,会根据图片大小,拓展尺寸
img = img.rotate(45,expand=True)

Pillow官网介绍

【图像处理】Python-Image 基本的图像处理

convert函数

参数为mode(图像模式)。这是一个字符串，指定图像使用的像素格式。典型值为“1”，“L”，“RGB”或“CMYK”。

1	img = img.convert("1")

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 color palette)
RGB (3x8-bit pixels, true color)
RGBA (4x8-bit pixels, true color with transparency mask)
CMYK (4x8-bit pixels, color separation)
YCbCr (3x8-bit pixels, color video format)
LAB (3x8-bit pixels, the Lab color space)
HSV (3x8-bit pixels, Hue, Saturation, Value color space)
I (32-bit signed integer pixels)
F (32-bit floating point pixels)

PIL image与np.array互转

1. PIL image转换成array

img = np.asarray(image)或img=np.array(image)

需要注意的是，如果出现read-only错误，并不是转换的错误，一般是你读取的图片的时候，默认选择的是"r","rb"模式有关。

修正的办法:　手动修改图片的读取状态
img.flags.writeable = True # 将数组改为读写模式

2. array转换成image

方法1

1 2	from PIL import Image Image.fromarray(np.uint8(img))

方法2

import cv2
cv2.imwrite("output.png", out)
# out可以是uint16类型数据
# 16位深度图像转8位灰度

方法3

matlab

1
2
3

img=imread('output.png')
img1=im2uint8(img)
imwrite(img1,'result.jpg')

Numpy将二维数组添加到空数组

a=np.empty(shape=[0,3], dtype=np.int32)
b = np.array([[1,2,3],[4,5,6]])
c=[[7,8,9]]
 
print(a.shape)
print(b.shape)
 
a = np.append(a, b, axis=0)
a = np.append(a, c, axis=0)
# 当axis为0时，数组是加在下面（列数要相同）：
# 当axis为1时，数组是加在右边（行数要相同）：
print(a.shape)
print(b.shape)

reshape函数是numpy中一个很常用的函数，作用是在不改变矩阵的数值的前提下修改矩阵的形状。

1.简单使用

y = np.reshape([[1,2],[3,4]],(1,4))
'''
array([[1, 2, 3, 4]])
'''

2.使用缺省值-1

缺省值-1代表我不知道要给行（或者列）设置为几，reshape函数会根据原矩阵的形状自动调整。

y = np.reshape([[1,2],[3,4]],(4,-1))
'''
array([[1],
       [2],
       [3],
       [4]])
'''

import PIL.Image as Image
import os
 
IMAGES_PATH = 'E:\picture\新垣结衣\\'  # 图片集地址
IMAGES_FORMAT = ['.jpg', '.JPG']  # 图片格式
IMAGE_SIZE = 256  # 每张小图片的大小
IMAGE_ROW = 4  # 图片间隔，也就是合并成一张图后，一共有几行
IMAGE_COLUMN = 4  # 图片间隔，也就是合并成一张图后，一共有几列
IMAGE_SAVE_PATH = 'E:\\picture\\新垣结衣\\final.jpg'  # 图片转换后的地址
 
# 获取图片集地址下的所有图片名称
image_names = [name for name in os.listdir(IMAGES_PATH) for item in IMAGES_FORMAT if
               os.path.splitext(name)[1] == item]
 
# 简单的对于参数的设定和实际图片集的大小进行数量判断
if len(image_names) != IMAGE_ROW * IMAGE_COLUMN:
    raise ValueError("合成图片的参数和要求的数量不能匹配！")
 
# 定义图像拼接函数
def image_compose():
    to_image = Image.new('RGB', (IMAGE_COLUMN * IMAGE_SIZE, IMAGE_ROW * IMAGE_SIZE)) #创建一个新图
    # 循环遍历，把每张图片按顺序粘贴到对应位置上
    for y in range(1, IMAGE_ROW + 1):
        for x in range(1, IMAGE_COLUMN + 1):
            from_image = Image.open(IMAGES_PATH + image_names[IMAGE_COLUMN * (y - 1) + x - 1]).resize(
                (IMAGE_SIZE, IMAGE_SIZE),Image.ANTIALIAS)
            to_image.paste(from_image, ((x - 1) * IMAGE_SIZE, (y - 1) * IMAGE_SIZE))
    return to_image.save(IMAGE_SAVE_PATH) # 保存新图
image_compose() #调用函数