python使用pil进行图像处理(等比例压缩、裁剪)实例代码


            PIL中设计的几个基本概念

1.通道（bands）：即使图像的波段数，RGB图像，灰度图像

以RGB图像为例：





>>>from PIL import Image

>>>im = Image.open('*.jpg')   # 打开一张RGB图像

>>>im_bands = im.g

etbands() # 获取RGB三个波段

>>>len(im_bands)

>>>print im_bands[0,1,2]     # 输出RGB三个值



2.模式（mode）：定义了图像的类型和像素的位宽。共计9种模式：





>>> im.mode







① 1：1位像素，表示黑和白，但是存储的时候每个像素存储为8bit。

② L：8位像素，表示黑和白。

③ P：8位像素，使用调色板映射到其他模式。

④ RGB：3x8位像素，为真彩色。

⑤ RGBA：4x8位像素，有透明通道的真彩色。

⑥ CMYK：4x8位像素，颜色分离。

⑦ YCbCr：3x8位像素，彩色视频格式。

⑧ I：32位整型像素。

⑨ F：32位浮点型像素。





3.尺寸（size）：获取图像水平和垂直方向上的像素数





>>> im.size()



4.坐标系统（coordinate system）：

PIL使用笛卡尔像素坐标系统，坐标(0，0)位于左上角。

注意：坐标值表示像素的角；位于坐标（0，0）处的像素的中心实际上位于（0.5，0.5）。

5.调色板（palette）：

调色板模式（"P"）适用一个颜色调色板为每一个像素定义具体的颜色值。

6.信息（info）





>>> im.info() # 返回值为字典对象



7.滤波器（filters）：将多个输入像素映射为一个输出像素的几何操作

PIL提供了4种不同的采样滤波器：

① NEAREST：最近滤波。从输入图像中选取最近的像素作为输出像素。

② BILINEAR：双线性内插滤波。在输入图像的2*2矩阵上进行线性插值。

③ BICUBIC：双立方滤波。在输入图像的4*4矩阵上进行立方插值。

④ ANTIALIAS：平滑滤波。对所有可以影响输出像素的输入像素进行高质量的重采样滤波，以计算输出像素值。

im.resize()和im.thumbnail()用到了滤波器



方法一：resize(size,filter = None)





>>> from PIL import Image 

>>> im = Image.open('*.jpg')

>>> im.size

>>> im_resize = im.resize((256,256)) #default 情况下是NEAREST插值方法

>>> im_resize0 = im.resize((256,256), Image.BILINEAR)

>>> im_resize0.size

>>> im_resize1 = im.resize((256,256), Image.BICUBIC)

>>> im_resize2 = im.resize((256,256), Image.ANTIALIAS)



方法二：im.thumbnail(size,filter = None)

对于pil的相关介绍就到这里了，下面分享一个使用pil进行图像处理(等比例压缩、裁剪)实例代码，如下：





#coding:utf-8

'''

  python图片处理

  @author:fc_lamp

  @blog:http://fc-lamp.blog.163.com/

'''

import Image as image

#等比例压缩图片

def resizeImg(**args):

  args_key = {'ori_img':'','dst_img':'','dst_w':'','dst_h':'','save_q':75}

  arg = {}

  for key in args_key:

    if key in args:

      arg[key] = args[key]

  im = image.open(arg['ori_img'])

  ori_w,ori_h = im.size

  widthRatio = heightRatio = None

  ratio = 1

  if (ori_w and ori_w > arg['dst_w']) or (ori_h and ori_h > arg['dst_h']):

    if arg['dst_w'] and ori_w > arg['dst_w']:

      widthRatio = float(arg['dst_w']) / ori_w #正确获取小数的方式

    if arg['dst_h'] and ori_h > arg['dst_h']:

      heightRatio = float(arg['dst_h']) / ori_h

    if widthRatio and heightRatio:

      if widthRatio < heightRatio:

        ratio = widthRatio

      else:

        ratio = heightRatio

    if widthRatio and not heightRatio:

      ratio = widthRatio

    if heightRatio and not widthRatio:

      ratio = heightRatio

    newWidth = int(ori_w * ratio)

    newHeight = int(ori_h * ratio)

  else:

    newWidth = ori_w

    newHeight = ori_h

  im.resize((newWidth,newHeight),image.ANTIALIAS).save(arg['dst_img'],quality=arg['save_q'])

  '''

  image.ANTIALIAS还有如下值：

  NEAREST: use nearest neighbour

  BILINEAR: linear interpolation in a 2x2 environment

  BICUBIC:cubic spline interpolation in a 4x4 environment

  ANTIALIAS:best down-sizing filter

  '''

#裁剪压缩图片

def clipResizeImg(**args):

  args_key = {'ori_img':'','dst_img':'','dst_w':'','dst_h':'','save_q':75}

  arg = {}

  for key in args_key:

    if key in args:

      arg[key] = args[key]

  im = image.open(arg['ori_img'])

  ori_w,ori_h = im.size

  dst_scale = float(arg['dst_h']) / arg['dst_w'] #目标高宽比

  ori_scale = float(ori_h) / ori_w #原高宽比

  if ori_scale >= dst_scale:

    #过高

    width = ori_w

    height = int(width*dst_scale)

    x = 0

    y = (ori_h - height) / 3

  else:

    #过宽

    height = ori_h

    width = int(height*dst_scale)

    x = (ori_w - width) / 2

    y = 0

  #裁剪

  box = (x,y,width+x,height+y)

  #这里的参数可以这么认为：从某图的(x,y)坐标开始截，截到(width+x,height+y)坐标

  #所包围的图像，crop方法与php中的imagecopy方法大为不一样

  newIm = im.crop(box)

  im = None

  #压缩

  ratio = float(arg['dst_w']) / width

  newWidth = int(width * ratio)

  newHeight = int(height * ratio)

  newIm.resize((newWidth,newHeight),image.ANTIALIAS).save(arg['dst_img'],quality=arg['save_q'])

#水印(这里仅为图片水印)

def waterMark(**args):

  args_key = {'ori_img':'','dst_img':'','mark_img':'','water_opt':''}

  arg = {}

  for key in args_key:

    if key in args:

      arg[key] = args[key]

  im = image.open(arg['ori_img'])

  ori_w,ori_h = im.size

  mark_im = image.open(arg['mark_img'])

  mark_w,mark_h = mark_im.size

  option ={'leftup':(0,0),'rightup':(ori_w-mark_w,0),'leftlow':(0,ori_h-mark_h),

       'rightlow':(ori_w-mark_w,ori_h-mark_h)

       }

  im.paste(mark_im,option[arg['water_opt']],mark_im.convert('RGBA'))

  im.save(arg['dst_img'])

#Demon

#源图片

ori_img = 'D:/tt.jpg'

#水印标

mark_img = 'D:/mark.png'

#水印位置(右下)

water_opt = 'rightlow'

#目标图片

dst_img = 'D:/python_2.jpg'

#目标图片大小

dst_w = 94

dst_h = 94

#保存的图片质量

save_q = 35

#裁剪压缩

clipResizeImg(ori_img=ori_img,dst_img=dst_img,dst_w=dst_w,dst_h=dst_h,save_q = save_q)

#等比例压缩

#resizeImg(ori_img=ori_img,dst_img=dst_img,dst_w=dst_w,dst_h=dst_h,save_q=save_q)

#水印

#waterMark(ori_img=ori_img,dst_img=dst_img,mark_img=mark_img,water_opt=water_opt)



总结

以上就是本文关于python使用pil进行图像处理(等比例压缩、裁剪)实例代码的全部内容，希望对大家有所帮助。感兴趣的朋友可以继续参阅本站：

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