Python圖形影像處理庫的介紹之Image模組.__Python

   

Image模組的介紹

建立一個新的圖片 Python代碼   Image.new(mode, size)    Image.new(mode, size, color)  

Image.new(mode, size)Image.new(mode, size, color)

 

層疊圖片
層疊兩個圖片，img2和img2,alpha是一個介於[0,1]的浮點數，如果為0，效果為img1，如果為1.0，效果為img2。當然img1和img2的尺寸和模式必須相同。這個函數可以做出很漂亮的效果來，而圖形的算術加減後邊會說到。 Python代碼   Image.blend(img1, img2, alpha)  

Image.blend(img1, img2, alpha)

 
composite可以使用另外一個圖片作為蒙板(mask)，所有的這三張圖片必須具備相同的尺寸，mask圖片的模式可以為“1”，“L”，“RGBA”(關於模式請參看前一篇) Python代碼   Image.composite(img1, img2, mask)  

Image.composite(img1, img2, mask)

 

轉換圖形模式
下面看一個比較牛的方法convert，這個方法可以將圖片在不同的模式間進行轉換，在將灰階圖轉換成二值圖時，所有的非零值被設定為255(白色)。灰階圖的轉換方式採用的是這個演算法： 寫道 L = R*299/1000 + G*587/1000 + B*114/1000

 

(此為ITU-R 610-2 亮度轉換方程)

 

 

 
點操作
img.point(function),這個function接受一個參數，且對圖片中的每一個點執行這個函數，這個函數是一個匿名函數，在python之類的函數式程式設計語言中，可以使用
lambda運算式來完成，如 Python代碼   out = img.point(lambda i : i*1.2)#對每個點進行20%的加強  

out = img.point(lambda i : i*1.2)#對每個點進行20%的加強

如果圖片是“I”或者“F”模式，那麼這個lambda必須使用這樣的形式

  Python代碼   argument * scale + offset       e.g    out = img.point(lambda i: i*1.2 + 10)  

argument * scale + offsete.gout = img.point(lambda i: i*1.2 + 10)

 

透明通道的使用
putalpha(alpha)
這個方法是一個神奇的方法，你可以將一個圖片(與原圖尺寸相同)寫入到原圖片的透明通道中，而不影響原圖片的正常顯示，可以用於資訊隱藏哦。當然，前提是原
始圖片有透明通道。不過就算不是也沒有多大關係，因為有PIL提供的convert功能，可以把一個圖片先轉換成RGBA模式，然後把要隱藏的資訊檔轉成“L”或者“1”模
式，最後使用這個putalpha將其疊加。而在圖片的使用方，只需要簡單的抽取其中的透明通道就可以看到隱藏資訊了，哈哈。
Python代碼   def hideInfoInImage(img, info):        if img.mode != "RGBA":            img = img.convert("RGBA")        if info.mode != "L" and info.mode != "1":            info = info.convert("L")        img.putalpha(info)           return img  

def hideInfoInImage(img, info):    if img.mode != "RGBA":        img = img.convert("RGBA")    if info.mode != "L" and info.mode != "1":        info = info.convert("L")    img.putalpha(info)    return img

 

測試之 Python代碼   if __name__ == "__main__":        img = Image.open("green.png")        band = Image.open("antelope_inhalf.jpg")           img = hideInfoInImage(img, band)        img.show()#可以看到，原圖片沒有顯式變化        img.split()[3].show()#抽取出透明通道中的圖片並顯示  

if __name__ == "__main__":    img = Image.open("green.png")    band = Image.open("antelope_inhalf.jpg")    img = hideInfoInImage(img, band)    img.show()#可以看到，原圖片沒有顯式變化    img.split()[3].show()#抽取出透明通道中的圖片並顯示

 

 

在windows系統中，預設的圖片瀏覽器會把透明通道附加，可能會影響效果，可以用別的圖片瀏覽器查看。
Python代碼   def randomPalette(length, min, max):        return [ randint(min, max) for x in xrange(length)]  

def randomPalette(length, min, max):    return [ randint(min, max) for x in xrange(length)]

調色盤的使用 Python代碼   putpalette(palette)        img = Image.open("green.png").convert("L")        #img.show()        l = randomPalette(768, 0, 255)        img.putpalette(l)        img.show()  

putpalette(palette)    img = Image.open("green.png").convert("L")    #img.show()    l = randomPalette(768, 0, 255)    img.putpalette(l)    img.show()

 
現將green.png轉成灰階圖，然後自訂一個隨機調色盤著色，可以看到這個效果。可能有人在想這個圖形處理的作用，其實作用還是比較大的，做模式識別，人臉檢
測等等操作事，真彩的圖片往往很難處理，一個解決方案就是處理成灰階圖或者二值圖，一來可以去掉部分幹擾，二來可以減少需要處理的資料量(提高效率)。

圖片轉換(扭曲，映射)
transform()方法的使用 Python代碼   transform(size, method, data)  

transform(size, method, data)

method參數:

 

EXTENT	剪一個矩形出來(用以剪下，展開，壓縮等操作)
AFFINE	幾何防射轉換
QUAD	將一個四邊形映射到一個矩形
MESH	將多個四邊形映射到一個操作

在EXTENT參數的情況下，data是一個四元組(x0,y0,x1,y1)，表示輸入圖片中需要處理的地區，size為新圖片的尺寸，是一個二元組(width, height)
用途：剪貼，展開，壓縮等操作

 

 
在AFFINE參數的情況下，data是一個六元組(a,b,c, d,e,f),其中包含affine轉置矩陣的前兩行。對於輸出圖片的每個像素(x,y)，會被新值(ax+by+c, dx+ey+f)替換。
用途：反轉，旋轉，剪下等

 

 

在QUAD參數的情況下，data是一個八元組(x0,y0,x1,y1,x2,y2,x3,y3)表示源四邊形的四個定點的座標值.MESH方式跟QUAD的效果相當，不過是對多個四邊形進行映射操作.

 

 

transpose Python代碼   im.transpose(method)  

im.transpose(method)

method參數:

 

FLIP_LEFT_RIGHT	左右倒置
FLIP_TOP_BOTTOM	上下倒置
ROTATE_90	旋轉90度(逆時針)
ROTATE_180	旋轉180度(逆時針)
ROTATE_270	旋轉270度(逆時針)

(360度?這個就不用轉了吧，呵呵)

 

關於Image模組就介紹到這裡，還有一部分屬性，函數和方法沒有在此做分析，這部分比較簡單，如果想瞭解更多，可以參看pil的handbook。