PIL 图像处理基础

浅浅的花香味﹌ 2023-07-23 03:59 6阅读 0赞

# 1、图像基本知识 #

## 1.1常见图像 ##

• 灰度图像：L = R \* 299/1000 + G \* 587/1000 + B \* 114/1000。  
• RGB 图像：真彩色图像，由 RGB 三原色调制而成。  
• RGBA：带阿尔法通道的彩色图像，用于 mask 运算，常用语 ico 图片。  
• JPEG 格式:目前最常见的图片格式，它诞生于 1992 年，是一个很古老的格  
式。它只支持有损压缩，其压缩算法可以精确控制压缩比，以图像质量换  
得存储空间。由于它太过常见，以至于许多移动设备的 CPU 都支持针对它  
的硬编码与硬解码。  
• PNG：PNG 只支持无损压缩，所以它的压缩比是有上限的。相对于 JPEG 和  
GIF 来说，它最大的优势在于支持完整的透明通道。

## 1.2图像格式 ##

# 2、几何变换 #

**Ø 原图**  
![在这里插入图片描述][20200407071455917.png]  
**Ø 单通道**  
![在这里插入图片描述][watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3dlaXhpbl80MzY3MzE1Ng_size_16_color_FFFFFF_t_70]  
**Ø RGB 某一个通道空白**  
![在这里插入图片描述][watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3dlaXhpbl80MzY3MzE1Ng_size_16_color_FFFFFF_t_70 1]  
**Ø HSV 空间**  
![在这里插入图片描述][watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3dlaXhpbl80MzY3MzE1Ng_size_16_color_FFFFFF_t_70 2]

## 2.1图像坐标系 ##

**像素取值范围在 0-255 之间的无符号整数**  
![在这里插入图片描述][watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3dlaXhpbl80MzY3MzE1Ng_size_16_color_FFFFFF_t_70 3]

## 2.2仿射变换 ##

图像处理中，可应用仿射变换对二维图像进行平移、缩放、旋转等操作。实例如  
下：  
![在这里插入图片描述][20200407070630761.png]  
经仿射变换后，图像关键点依然构成三角形，但三角形形状已经发生变化。  
以旋转为例  
![在这里插入图片描述][watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3dlaXhpbl80MzY3MzE1Ng_size_16_color_FFFFFF_t_70 4]![在这里插入图片描述][watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3dlaXhpbl80MzY3MzE1Ng_size_16_color_FFFFFF_t_70 5]**仿射变换**通过一系列原子变换复合实现，具体包括：平移（Translation）、缩放  
（Scale）、旋转（Rotation）、翻转（Flip）和错切（Shear）。  
**a) 平移**  
![在这里插入图片描述][watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3dlaXhpbl80MzY3MzE1Ng_size_16_color_FFFFFF_t_70 6]**b) 缩放**  
![在这里插入图片描述][watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3dlaXhpbl80MzY3MzE1Ng_size_16_color_FFFFFF_t_70 7]  
**c) 旋转**  
![在这里插入图片描述][watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3dlaXhpbl80MzY3MzE1Ng_size_16_color_FFFFFF_t_70 8]  
**d) 翻转**  
![在这里插入图片描述][watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3dlaXhpbl80MzY3MzE1Ng_size_16_color_FFFFFF_t_70 9]

**e) 错切**  
![在这里插入图片描述][watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3dlaXhpbl80MzY3MzE1Ng_size_16_color_FFFFFF_t_70 10]

# 3、PIL 图像处理 #

# 4、代码实例 #

**4.1 改变大小**

from PIL import Image
    im = Image.open("./data/Lenna.png")
    region = im.resize((1024, 1024))     ##重新设定大小
    region.show()
    
    #im.thumbnail((100,100))
    #im.show()
    
    box = (100, 100, 300, 300)              ##确定拷贝区域大小
    region = im.crop(box)                   ##将im表示的图片对象拷贝到region中，大小为box
    region.show()
    
    im1 = im.rotate(90) #旋转90度
    print(im.mode, im.size)
    im2 = Image.blend(im1, im, 0.2)#
    im2.show()

**4.2 灰度图**

from PIL import Image
    im = Image.open("./data/Lenna.png")
    print(im.format, im.size, im.mode)
    im = im.convert('L') #RGB转为灰度图，其他值如下图
    print(im.mode)
    im.save('./data/Lenna.jpg')# 灰度图
    im.show()

![在这里插入图片描述][watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3dlaXhpbl80MzY3MzE1Ng_size_16_color_FFFFFF_t_70 11]  
mode为1（如下图）  
![在这里插入图片描述][watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3dlaXhpbl80MzY3MzE1Ng_size_16_color_FFFFFF_t_70 12]  
**4.3旋转**

from PIL import Image
    im = Image.open("./data/Lenna.png")
    im_45 = im.rotate(45)#不补全
    im_30 = im.rotate(30, Image.NEAREST,1)#参数1，表示放大图片，根据近邻点补全(如下图补黑色的部分）
    print(im_45.size,im_30.size)
    im_45.show()
    im_30.show()

![watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3dlaXhpbl80MzY3MzE1Ng_size_16_color_FFFFFF_t_70 13][]![在这里插入图片描述][watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3dlaXhpbl80MzY3MzE1Ng_size_16_color_FFFFFF_t_70 14]  
**4.4缓存**

import io
    from PIL import Image
    import base64
    #Base64编码
    im = Image.open("./data/Lenna.png")
    buffer = io.BytesIO()# io通道
    im.save(buffer, 'JPEG')
    binary_data = buffer.getvalue()
    base64_data = base64.b64encode(binary_data)
    print(base64_data)#b'/9j/4AAQSkZJRgABAQAAAQABAAD/2wBDAAgGBgcGB...
    #解码显示
    byte_data = base64.b64decode(base64_data)
    image_data = io.BytesIO(byte_data)
    img = Image.open(image_data)
    img.show()

**4.5通道Channel**

from PIL import Image
    im = Image.open("./data/Lenna.png")
    r,g,b = im.split()
    print(r.mode)# L
    print(r.size)# (512,512)
    # print(r)
    print(im.size)# (512,512)
    
    im_merge = Image.merge("RGB", [r,g,b])# 合并
    im_merge.show()
    
    sequ = im.getdata()
    sequ0 = list(sequ)
    print(sequ0[0])
    print(sequ0[1])
    print(len(sequ0))# 
    
    print(im.getpixel((0,0)))#某一点的像素
    print(im.getpixel((0,1)))
    print(b.getpixel((0,0)))#二维的

[20200407071455917.png]: /images/20230528/31b58e17c2164e4b8d0f68c02ffae41e.png
[watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3dlaXhpbl80MzY3MzE1Ng_size_16_color_FFFFFF_t_70]: /images/20230528/07f2a080402e4368b42ad83447dfcbff.png
[watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3dlaXhpbl80MzY3MzE1Ng_size_16_color_FFFFFF_t_70 1]: /images/20230528/c7e08b541a2c47cb8a99cc31f3ce2d22.png
[watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3dlaXhpbl80MzY3MzE1Ng_size_16_color_FFFFFF_t_70 2]: /images/20230528/2d2ddb3e445746e5b6f6b91b53a5dab2.png
[watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3dlaXhpbl80MzY3MzE1Ng_size_16_color_FFFFFF_t_70 3]: /images/20230528/725a0186453340988b160f9aaa2dbad2.png
[20200407070630761.png]: /images/20230528/7d059ca26f4848e2b937ea86dc8e11f0.png
[watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3dlaXhpbl80MzY3MzE1Ng_size_16_color_FFFFFF_t_70 4]: https://img-blog.csdnimg.cn/20200407070639668.png?x-oss-process=image/watermark,type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk,shadow_10,text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3dlaXhpbl80MzY3MzE1Ng==,size_16,color_FFFFFF,t_70
[watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3dlaXhpbl80MzY3MzE1Ng_size_16_color_FFFFFF_t_70 5]: /images/20230528/626a4dbe143f4ba88efb36f8c61a3bdf.png
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[watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3dlaXhpbl80MzY3MzE1Ng_size_16_color_FFFFFF_t_70 7]: /images/20230528/352ab1f24add43d6a972b218207e94c4.png
[watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3dlaXhpbl80MzY3MzE1Ng_size_16_color_FFFFFF_t_70 8]: /images/20230528/f529059b88784856bbe4ae1eb60aaafb.png
[watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3dlaXhpbl80MzY3MzE1Ng_size_16_color_FFFFFF_t_70 9]: /images/20230528/a4b4fe1c251f407383c747ff0d4c46ec.png
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