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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 &8211; 核心图像处理

基本导入和使用

from PIL import Image, ImageDraw, ImageFontimport 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

调整图像大致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.sizenew_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.transpose(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 &8211; 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]

高质量绘制功能

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 &8211; 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, ImageFilterimg = 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 3×3 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) 5×5 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 &8211; 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, ImageEnhanceimg = 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 模块 &8211; 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, ImageOpsimg = 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 &8211; 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RGBred_rgb = ImageColor.getrgb(‘red’) (255, 0, 0)blue_rgb = ImageColor.getrgb(‘0000FF’) (0, 0, 255) 转换为RGBAred_rgba = ImageColor.getcolor(‘red’, ‘RGBA’) (255, 0, 0, 255) HSL转RGBhsl_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 &8211; 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 osfrom PIL import Imagedef 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 = cols 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进步效率，同时注意设置合适的图像质量参数以控制输出文件大致。

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难题。Pillow 提供了详细的异常信息，可以帮助快速定位和难题解决。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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