PIL简单使用
在Python中进行图像处理有PIL、OpenCV等工具。
PIL简介
PIL是Python Imaging Library的简称，目前已经是Python生态系统中图像处理的标准库。
PIL只支持Python 2.x版本，目前支持Python 3.x的是社区在PIL的基础上Fork的版本，项目叫Pillow。
接口
图像读写
- 从文件中读取图像数据
Image.open()：提供了打开图像文件和读取图像数据的功能。
from PIL import Image with open("./img/hand1.png", "rb") as fp: im = Image.open(fp)
- 从压缩文件中读取图像数据
TarIO()：提供了tar文件的读取功能，不用解压缩就可以直接从tar文件中读取图像数据。
from PIL import Image, TarIO fp = TarIO.TarIO("enjoy.tar", "enjoy.jpg") im = Image.open(fp)
- 将图像数据保存为JPEG格式
Image.save()：提供了图像数据的保存功能，可以保存成所需要的图像格式。
import os, sys from PIL import Image for infile in sys.argv[1:]: f, e = os.path.splitext(infile) outfile = f + ".jpg" if infile ! = outfile: try: Image.open(infile).save(outfile) except IOError: print("cannot convert", infile)
- 生成图像缩略图
有时会遇到图像数据过大导致出现内存或者显存溢出的问题。
im.thumbnai : 提供了将图像制作成缩略图的功能，在不改变主要图像特征的情况下对图像进行缩略变换，以减小图像数据。
import os, sys from PIL import Image #初始化缩略图的尺寸 size = (128, 128) #逐个读取图像并生成缩略图保存 for infile in sys.argv[1:]: #初始化缩略图的保存路径 outfile = os.path.splitext(infile)[0] + ".jpg" if infile != outfile: try: #读取图像并进行缩略转换，最好保存缩略图 im = Image.open(infile) im.thumbnail(size) im.save(outfile, "JPEG") except IOError: print("cannot create thumbnail for", infile)
- 图像格式查询
有时需要查看或者判别图像的格式，以防止出现因图像格式不一致引起的错误。
im.format、im.size和im.mode分别提供了图像的格式、尺寸、色彩模式（RGB、L）信息的查询功能。
import sys from PIL import Image for infile in sys.argv[1:]: with Image.open(infile) as im: print(infile, im.format, "%dx%d" % im.size, im.mode) ###### ./img/hand1.png PNG 720x705 RGB
- 图像截取
使用im.crop对图像进行截取。
from PIL import Image file="./img/hand1.png" #读取图像数据 im=Image.open(file) #初始化截取图像的范围 box = (100,100, 300, 200) # box = (x1,y1, x2, y2) #完成图像的截取并保存图像 im2 = im.crop(box) im2.save("enjoy_region.jpeg", "JPEG")
图像显示
im.show()
from PIL import Image file="./img/hand1.png" im=Image.open(file) im.show()
图像尺寸变换
im.resize()提供了图像尺寸变换功能，可以按照需要变换源图像的尺寸。
im.rotate()提供了图像旋转功能，可以根据需要旋转不同的角度。
from PIL import Image file="./img/hand1.png" im=Image.open(file) im2 = im.resize((256,256)).rotate(90) #将图像重置为256px×256px，然后旋转90° im2.save("enjoy_rotate.jpeg", "JPEG")
像素变换
- 像素色彩模式变换
可以通过convert()对图像进行灰度化处理
这个函数提供了将图像进行像素色彩模式转换的功能，可以在支持的像素色彩格式间进行转换。
from PIL import Image file="./img/hand1.png" #将图像模式转换为灰度模式 im=Image.open(file).convert("L") im.save("enjoy_convert.jpeg", "JPEG") im.show()
- 滤波im.filter()提供了图像滤波的功能ImageFilter中定义了支持的滤波
- BLUR
ImageFilter.BLUR为模糊滤波 - CONTOUR
ImageFilter.CONTOUR为轮廓滤波，将图像中的轮廓信息全部提取出来。 - DETAIL
ImageFilter.DETAIL为细节增强滤波，会使得图像中细节更加明显。 - EDGE_ENHANCE
ImageFilter.EDGE_ENHANCE为边缘增强滤波，突出、加强和改善图像中不同灰度区域之间的边界和轮廓的图像增强方法。 - EDGE_ENHANCE_MORE
ImageFilter.EDGE_ENHANCE_MORE为深度边缘增强滤波，会使得图像中边缘部分更加明显。
from PIL import Image from PIL import ImageFilter file="./img/hand1.png" im=Image.open(file) im2 = im.filter(ImageFilter.BLUR) im2.save("enjoy_filter.jpeg", "JPEG") im2.show()
- 例子 – 转换为CIFAR-10数据集格式
CIFAR-10数据集是8000万微⼩图⽚的标签⼦集， 由 6万张 32*32得彩色图片组成，一共有10个类别。每一个类别6000张图片。
每个二进制文件的第一个字节是标记，后面的32x32x3是图片，前32x32是red channel 接着的32x32是green channel,然后32x32是blue channel ,依次类推。
这里使用字典分别存储数据和标签。
import pickle from PIL import Image import numpy as np import os class DictSave(object): def __init__(self, filenames, file): self.filenames = filenames self.file=file self.arr = [] self.all_arr = [] self.label=[] self.all_label=[] #定义图像输入函数 def image_input(self, filenames, file): for filename in filenames: self.arr, self.label = self.read_file(filename, file) if len(self.all_arr)==0: self.all_arr = self.arr self.all_label=self.label else: self.all_arr = np.concatenate((self.all_arr, self.arr)) self.all_label = np.concatenate((self.all_label, self.label)) #定义文件读取函数 def read_file(self, filename, file): im = Image.open(filename) #打开一个图像 #将图像的RGB分离 r, g, b = im.split() #将PILLOW图像转成数组 r_arr = np.array(r).ravel() g_arr = np.array(g).ravel() b_arr = np.array(b).ravel() #将3个一维数组合并成一个一维数组 arr = np.concatenate((r_arr, g_arr, b_arr)) label=[] for i in file: label.append(i[0]) return arr, label def pickle_save(self, arr, label): print ("正在存储") #构造字典，所有的图像数据都在arr数组里 contact = {'data': arr, 'label':label} f = open('data_batch', 'wb') pickle.dump(contact, f) #把字典保存到文本中 f.close() print ("存储完毕") if __name__ == "__main__": file_dir='./img/' L=[] F=[] for root, dirs, files in os.walk(file_dir): for file in files: if os.path.splitext(file)[1] == '.jpeg': L.append(os.path.join(root, file)) F.append(os.path.splitext(file)) ds = DictSave(L, F) ds.image_input(ds.filenames, ds.file) ds.pickle_save(ds.all_arr, ds.label) print ("最终数组的大小："+str(ds.all_arr.shape))
