PIL中设计的几个基本概念
1.通道(bands):即使图像的波段数,RGB图像,灰度图像
以RGB图像为例:
>from PIL import Image >im = Image.open('*.jpg') # 打开一张RGB图像 >im_bands = im.g etbands() # 获取RGB三个波段 >len(im_bands) >print im_bands[0,1,2] # 输出RGB三个值
2.模式(mode):定义了图像的类型和像素的位宽。共计9种模式:
> im.mode
① 1:1位像素,表示黑和白,但是存储的时候每个像素存储为8bit。 ② L:8位像素,表示黑和白。 ③ P:8位像素,使用调色板映射到其他模式。 ④ RGB:3x8位像素,为真彩色。 ⑤ RGBA:4x8位像素,有透明通道的真彩色。 ⑥ CMYK:4x8位像素,颜色分离。 ⑦ YCbCr:3x8位像素,彩色视频格式。 ⑧ I:32位整型像素。 ⑨ F:32位浮点型像素。
3.尺寸(size):获取图像水平和垂直方向上的像素数
> im.size()
4.坐标系统(coordinate system):
PIL使用笛卡尔像素坐标系统,坐标(0,0)位于左上角。
注意:坐标值表示像素的角;位于坐标(0,0)处的像素的中心实际上位于(0.5,0.5)。
5.调色板(palette):
调色板模式("P")适用一个颜色调色板为每一个像素定义具体的颜色值。
6.信息(info)
> im.info() # 返回值为字典对象
7.滤波器(filters):将多个输入像素映射为一个输出像素的几何操作
PIL提供了4种不同的采样滤波器:
① NEAREST:最近滤波。从输入图像中选取最近的像素作为输出像素。
② BILINEAR:双线性内插滤波。在输入图像的2*2矩阵上进行线性插值。
③ BICUBIC:双立方滤波。在输入图像的4*4矩阵上进行立方插值。
④ ANTIALIAS:平滑滤波。对所有可以影响输出像素的输入像素进行高质量的重采样滤波,以计算输出像素值。
im.resize()和im.thumbnail()用到了滤波器
方法一:resize(size,filter = None)
> from PIL import Image > im = Image.open('*.jpg') > im.size > im_resize = im.resize((256,256)) #default 情况下是NEAREST插值方法 > im_resize0 = im.resize((256,256), Image.BILINEAR) > im_resize0.size > im_resize1 = im.resize((256,256), Image.BICUBIC) > im_resize2 = im.resize((256,256), Image.ANTIALIAS)
方法二:im.thumbnail(size,filter = None)
对于pil的相关介绍就到这里了,下面分享一个使用pil进行图像处理(等比例压缩、裁剪)实例代码,如下:
#coding:utf-8 ''' python图片处理 @author:fc_lamp @blog:http://fc-lamp.blog.163.com/ ''' import Image as image #等比例压缩图片 def resizeImg(**args): args_key = {'ori_img':'','dst_img':'','dst_w':'','dst_h':'','save_q':75} arg = {} for key in args_key: if key in args: arg[key] = args[key] im = image.open(arg['ori_img']) ori_w,ori_h = im.size widthRatio = heightRatio = None ratio = 1 if (ori_w and ori_w > arg['dst_w']) or (ori_h and ori_h > arg['dst_h']): if arg['dst_w'] and ori_w > arg['dst_w']: widthRatio = float(arg['dst_w']) / ori_w #正确获取小数的方式 if arg['dst_h'] and ori_h > arg['dst_h']: heightRatio = float(arg['dst_h']) / ori_h if widthRatio and heightRatio: if widthRatio < heightRatio: ratio = widthRatio else: ratio = heightRatio if widthRatio and not heightRatio: ratio = widthRatio if heightRatio and not widthRatio: ratio = heightRatio newWidth = int(ori_w * ratio) newHeight = int(ori_h * ratio) else: newWidth = ori_w newHeight = ori_h im.resize((newWidth,newHeight),image.ANTIALIAS).save(arg['dst_img'],quality=arg['save_q']) ''' image.ANTIALIAS还有如下值: NEAREST: use nearest neighbour BILINEAR: linear interpolation in a 2x2 environment BICUBIC:cubic spline interpolation in a 4x4 environment ANTIALIAS:best down-sizing filter ''' #裁剪压缩图片 def clipResizeImg(**args): args_key = {'ori_img':'','dst_img':'','dst_w':'','dst_h':'','save_q':75} arg = {} for key in args_key: if key in args: arg[key] = args[key] im = image.open(arg['ori_img']) ori_w,ori_h = im.size dst_scale = float(arg['dst_h']) / arg['dst_w'] #目标高宽比 ori_scale = float(ori_h) / ori_w #原高宽比 if ori_scale >= dst_scale: #过高 width = ori_w height = int(width*dst_scale) x = 0 y = (ori_h - height) / 3 else: #过宽 height = ori_h width = int(height*dst_scale) x = (ori_w - width) / 2 y = 0 #裁剪 box = (x,y,width+x,height+y) #这里的参数可以这么认为:从某图的(x,y)坐标开始截,截到(width+x,height+y)坐标 #所包围的图像,crop方法与php中的imagecopy方法大为不一样 newIm = im.crop(box) im = None #压缩 ratio = float(arg['dst_w']) / width newWidth = int(width * ratio) newHeight = int(height * ratio) newIm.resize((newWidth,newHeight),image.ANTIALIAS).save(arg['dst_img'],quality=arg['save_q']) #水印(这里仅为图片水印) def waterMark(**args): args_key = {'ori_img':'','dst_img':'','mark_img':'','water_opt':''} arg = {} for key in args_key: if key in args: arg[key] = args[key] im = image.open(arg['ori_img']) ori_w,ori_h = im.size mark_im = image.open(arg['mark_img']) mark_w,mark_h = mark_im.size option ={'leftup':(0,0),'rightup':(ori_w-mark_w,0),'leftlow':(0,ori_h-mark_h), 'rightlow':(ori_w-mark_w,ori_h-mark_h) } im.paste(mark_im,option[arg['water_opt']],mark_im.convert('RGBA')) im.save(arg['dst_img']) #Demon #源图片 ori_img = 'D:/tt.jpg' #水印标 mark_img = 'D:/mark.png' #水印位置(右下) water_opt = 'rightlow' #目标图片 dst_img = 'D:/python_2.jpg' #目标图片大小 dst_w = 94 dst_h = 94 #保存的图片质量 save_q = 35 #裁剪压缩 clipResizeImg(ori_img=ori_img,dst_img=dst_img,dst_w=dst_w,dst_h=dst_h,save_q = save_q) #等比例压缩 #resizeImg(ori_img=ori_img,dst_img=dst_img,dst_w=dst_w,dst_h=dst_h,save_q=save_q) #水印 #waterMark(ori_img=ori_img,dst_img=dst_img,mark_img=mark_img,water_opt=water_opt)
总结
以上就是本文关于python使用pil进行图像处理(等比例压缩、裁剪)实例代码的全部内容,希望对大家有所帮助。感兴趣的朋友可以继续参阅本站:
Python内置模块turtle绘图详解
Python中pygal绘制雷达图代码分享
python自动裁剪图像代码分享
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稳了!魔兽国服回归的3条重磅消息!官宣时间再确认!
昨天有一位朋友在大神群里分享,自己亚服账号被封号之后居然弹出了国服的封号信息对话框。
这里面让他访问的是一个国服的战网网址,com.cn和后面的zh都非常明白地表明这就是国服战网。
而他在复制这个网址并且进行登录之后,确实是网易的网址,也就是我们熟悉的停服之后国服发布的暴雪游戏产品运营到期开放退款的说明。这是一件比较奇怪的事情,因为以前都没有出现这样的情况,现在突然提示跳转到国服战网的网址,是不是说明了简体中文客户端已经开始进行更新了呢?
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