PIL库如何为？

PIL全称Python Image Library，是python官方的图像处理库，包含各种图像处理模块。Pillow是PIL的一个派生分支，包含与PIL相同的功能，并且更灵活。python3.0之后，PIL不再更新，pillow代替了它原有的地位。Pillow的官方文档： 　　https://pillow.readthedocs.io/en/stable/reference/index.html 　　在调用pillow时，代码依然是写成PIL，模块导入方式如下： from PIL import Image,ImageFilter 　　下面介绍基本用法。 Image 　　Image是pillow最基本的模块，包含用于保存图像对象的类。 图像导入、旋转、显示、保存 from PIL import Image img = Image.open('1.jpg') img = img.rotate(45) img.show() img.save('r.jpg') 　　图像导入后保存为Image对象，该对象自带各种函数，包括图像处理操作、显示、保存等功能，大部分操作返回的依然是Image对象。需要注意的是，open函数执行的时候并没有立即把图像像素数据导入，仅仅是对图像文件添加占用标记，直到图像真正需要用于计算时，才会把像素数据导入。以上代码结果如下： Numpy.array与Image之间的转换 Image到array import numpy as np from PIL import Image img = Image.open('1.jpg') a = np.array(img) print(a.shape, a.dtype) 　　对于读取的图像，在Image对象中，图像默认以RGB模式保存，且各个像素值默认用 8bit 的无符号整型来存，不论图像以什么类型保存。因此转换为array后dtype是uint8，不像matplotlib，png是float32，而jpg是uint8。其它图像模式看官方文档： 　　https://pillow.readthedocs.io/en/stable/handbook/concepts.html#concept-modes array到Image import numpy as np from PIL import Image a = np.random.random([256,256,3])*255 a = np.array(a,dtype = np.uint8) img = Image.fromarray(a) img.show() 　　array必须先将数据类型转换到uint8才能转换成Image，否则会出错，尽管文档中写着能有限地支持浮点类型。 图像模式转换 from PIL import Image img = Image.open('1.jpg').convert('1') img.show() 　　以上代码将Image模式从RGB转换为1，也就是黑白两色。效果如下： 　　图像转换后，Image对象所对应的像素值以及对应的数据类型也就变了。显示的时候，Pillow会以对应的模式来显示。可以做如下实验，先将图像转变为YCbCr模式，然后分别直接显示和转变成array后在matplotlib中显示，代码如下： import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt from PIL import Image img = Image.open('1.jpg').convert('YCbCr') img.show() # 直接显示 img = np.array(img) plt.imshow(img)# matplotlib中显示 plt.axis('off') plt.show() 　　两个效果分别如下： 　　可以看出，pillow 对转换成 YCbCr 模式的图像能以对应的模式显示，而因为 matplotlib 是以RGB模式来显示的，因此 YCbCr 模式的图像会呈现右图效果。 图像缩放 等比例缩放 from PIL import Image size = 80,80 img = Image.open('1.jpg') img.thumbnail(size) img.show() 　　按等比例缩小图像，长宽都小于等于size。需要注意的是，这个操作是直接作用与原对象上，返回为None。而通常的操作则是返回处理得到的新对象，原对象不改变，比如上面的rotate。所以这个函数的实现有点问题，和其它的特性不同，容易导致出错，最好少用。