机器学习四剑客4——PIL

• PIL库是一个具有强大图像处理能力的第三方库
• 在命令行下的安装方法：pip install pillow
• 在使用过程中的引入方法：from PIL import Image
• Image 是 PIL 库中代表一个图像的类（对象）
• 图像是一个由像素组成的二维矩阵，每个元素是一个RGB值

# 读取图片
from PIL import Image
import numpy as np
from matplotlib import pyplot as plt

img = Image.open('D:/Users/xuyf2/Desktop/jier/photo.jpg')
print('img',img)

arr = np.array(img)       # 获取图片的数组
print('shape',arr.shape)  # 获取数组的状态
print(arr)
# img.show()
plt.imshow(img)
plt.show()

• img.convert(mode=None, matrix=None, dither=None, palette=0, colors=256)
• PIL有九种不同模式: 1，L，P，RGB，RGBA，CMYK，YCbCr，I，F
• 模式1 ：二值图像    每个像素用8个bit表示，0表示黑，255表示白
• 模式L： 灰度图像    每个像素用8个bit表示，0为黑，255为白，其他数字表示不同的灰度
• 转换公式：L = R * 299/1000 + G * 587/1000+ B * 114/1000

# 读取图片
from PIL import Image
from matplotlib import pyplot as plt

img = Image.open('D:/Users/xuyf2/Desktop/jier/company.jpg')

#图片灰度处理
gray_img = img.convert('L')

plt.imshow(gray_img)
plt.show()

•  获取图像基本信息

from PIL import Image

img = Image.open('D:/Users/xuyf2/Desktop/jier/company.jpg')
# 获取图片的基本信息
bands = img.getbands()                    # 显示该图片的所有通道
print(bands)
bbox = img.getbbox()                      # 获取图片左上角和右下角的坐标
print(bbox)
width, height = img.width, img.height     # 获取图片宽度和高度
print(width, height)

• 图片旋转

from PIL import Image
import matplotlib.pyplot as plt

img = Image.open('D:/Users/xuyf2/Desktop/jier/company.jpg')  # 读取图片
img_rotate = img.rotate(45)                                  # 将图片旋转45度
plt.imshow(img_rotate)                                       # 显示旋转后的图片
plt.show()

• 图片裁剪

from PIL import Image
import matplotlib.pyplot as plt

img = Image.open('D:/Users/xuyf2/Desktop/jier/company.jpg')  # 读取图片
img1 = img.crop((126,111,381,249))
# 剪切 crop()四个参数分别是：(左上角点的x坐标，左上角点的y坐标，右下角点的x坐标，右下角点的y坐标)
img1.save('D:/Users/xuyf2/Desktop/jier/company_1.jpg')       # 保存图片
plt.imshow(img1)                                             # 展示图片
plt.show()

• 图片缩放

from PIL import Image
import matplotlib.pyplot as plt

img = Image.open('D:/Users/xuyf2/Desktop/jier/company.jpg')          # 读取图片
print(img.size)
width,height = img.size
img1 = img.resize((int(width*0.6),int(height*0.4)),Image.ANTIALIAS)  # 缩放

print(img1.size)

#展示图片
plt.imshow(img1)
plt.show()