Python图像处理库PIL的ImageOps模块介绍 |
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Python图像处理库PIL的ImageOps模块介绍
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原文地址：http://blog.csdn.net/icamera0/article/details/50785776
原文博主的博客中有相当多的python图像处理操作介绍，如有需要，可移驾原博主博客：http://blog.csdn.net/icamera0?viewmode=contents
（Newin 1.1.3）ImageOps模块包含了一些“ready-made”的图像处理操作。这个模块somewhatexperimental，大多数操作只工作在L和RGB图像上。 一、ImageOps模块的函数 1、 Autocontrast 定义：ImageOps.autocontrast(image, cutoff=0)? image 含义：最大图像对比度。这个函数计算一个输入图像的直方图，从这个直方图中去除最亮和最暗的百分之cutoff，然后重新映射图像，以便保留的最暗像素变为黑色，即0，最亮的变为白色，即255。 例子： from PIL import Image, ImageOps im02 = Image.open("D:\\Code\\Python\\test\\img\\test02.jpg") im = ImageOps.autocontrast(im02, 20) 在图像im02中，去掉了原来直方图中最暗和最亮的各20%，剩下的像素值然后再映射到[0，255]的颜色空间上。图像im如下：
2、 Colorize 定义：ImageOps.colorize(image, black, white)? image 含义：使得灰色图像变成彩色图像。变量black和white应该是RGB元组或者颜色名称。这个函数会计算出一个颜色值，使得源图像中的所有黑色变成第一种颜色，所有白色变成第二种颜色。变量image的模式必须为“L”。 例子： from PIL import Image, ImageOps im02 = Image.open("D:\\Code\\Python\\test\\img\\test02.jpg") r,g,b = im02.split() print r.mode >>> 'L' im_r = ImageOps.colorize(r, "green", "blue") im_b = ImageOps.colorize(b, (255, 0, 0), (0, 255, 0)) im_g = ImageOps.colorize(g, (255, 0, 0), "blue") 图像im_r是图像im02中的R分量，通过函数colorize()，将其黑色像素转换为绿色，白色像素转换为蓝色。其效果如下：
图像im_g如下：
图像im_b如下：
3、 Crop 定义：ImageOps.crop(image, border=0)? image 含义：从图像的四个边去掉变量border定义的四元组对应的行/列。这个函数对所有图像模式有效。 例子： >>> from PIL import Image, ImageOps >>> im02 = Image.open("D:\\Code\\Python\\test\\img\\test02.jpg") >>> im0 = ImageOps.crop(im02, (0,0,400,300)) >>> im1 = ImageOps.crop(im02, (100,100,400,300)) >>> im2 = ImageOps.crop(im02, (200,100,400,300)) >>> im02.size (1024, 768) >>> im0.size (624, 468) >>> im1.size (524, 368) >>> im2.size (424, 368) 通过实验发现，变量border的四元组定义了左，上，右，下四个边上需要去掉的行/列数。图像im2对应的border为(200,100,400,300)，即在图像im02的基础上，左边去掉200列，上面去掉100行，右侧去掉400列，下面去掉300行。最后图像im2的size为424x368。 图像im0如下：
图像im1如下：
图像im2如下：
4、 Deform 定义：ImageOps.deform(image, deformer, filter=Image.BILINEAR)? image 含义：使用给定的变形器对象改变图像。变形器需要提供一个getmesh()方法，它返回一个MESH列表适应图像transform方法。 例子： 暂时不清楚如何使用该函数。 5、 Equalize 定义：ImageOps.equalize(image)? image 含义：均衡图像的直方图。该函数使用一个非线性映射到输入图像，为了产生灰色值均匀分布的输出图像。 例子： >>> from PIL importImage, ImageOps >>> im02 =Image.open("D:\\Code\\Python\\test\\img\\test02.jpg") >>> im =ImageOps.equalize(im02) 图像im02直方图均衡后的效果如图像im所示：
6、 Expand 定义：ImageOps.expand(image, border=0, fill=0)? image 含义： 例子： >>> from PIL import Image,ImageOps >>> im02 =Image.open("D:\\Code\\Python\\test\\img\\test02.jpg") >>> im =ImageOps.expand(im02, (50,100,200,300), fill="red") >>> im.size (1274, 1168) 该函数与crop()函数正好相反，它按照变量border的四元组，在图像的左、上、右、下四个边，使用给定的颜色填充相应的行和列。 图像im为图像im02扩充之后的图像，其size变成了1274x1168。图像im如下：
7、 Fit 定义：ImageOps.fit(image, size, method, bleed, centering)? image 含义：返回一个指定大小的裁剪过的图像。该图像被裁剪到指定的宽高比和尺寸。变量size是要求的输出尺寸，以像素为单位，是一个（宽，高）元组。 变量method是用于重采样的方法。默认值为Image.NEAREST。 变量bleed允许用户去掉图像的边界（图像四个边界）。这个值是一个百分比数（0.01表示百分之一）。默认值是0（没有边界）。 变量centering用于控制裁剪位置。(0.5,0.5)是裁剪中心（例如，如果裁剪宽度，裁掉左侧50%（右侧50%），顶/底一样）。 (0.0,0.0)将从左上角开始裁剪（例如，如果裁剪宽度，将从右边裁剪掉所要裁剪的部分；如果裁剪高度，将从底部裁剪掉所要裁剪的部分）。 (1.0,0.0)将从左下角开始裁剪。（如果裁剪宽度，将从左边裁剪掉所要裁剪的部分；如果裁剪高度，将从底部裁剪掉所要裁剪的部分） 例子： >>> from PIL import Image, ImageOps >>> im02 = Image.open("D:\\Code\\Python\\test\\img\\test02.jpg") >>> im0 = ImageOps.fit(im02, (500,300), Image.BICUBIC, 0.1, (0.0,0.0)) >>> im1 = ImageOps.fit(im02, (500,300), Image.BICUBIC, 0.1, (1.0,1.0)) >>> im2 = ImageOps.fit(im02, (500,300), Image.BICUBIC, 0.1, (0.0,1.0)) >>> im3 = ImageOps.fit(im02, (500,300), Image.BICUBIC, 0.1, (1.0,0.0)) 从实验结果看，图像im0/im3是从底部开始裁剪，而图像im1/2是从顶部开始裁剪。它们的size均为500x300。 图像im0如下：
图像im1如下：
图像im2如下：
图像im3如下：
8、 Flip 定义：ImageOps.flip(image)? image 含义：输出图像为输入图像在垂直方向的镜像（顶部跟底部对调）。 例子： >>> from PIL importImage, ImageOps >>> im02= Image.open("D:\\Code\\Python\\test\\img\\test02.jpg") >>> im= ImageOps.flip(im02) 图像im为图像02垂直方向的镜像，图像im如下：
9、 Grayscale 定义：ImageOps.grayscale(image)? image 含义：将输入图像转换为灰色图像。 例子： >>>from PIL import Image, ImageOps >>>im02 = Image.open("D:\\Code\\Python\\test\\img\\test02.jpg") >>> im= ImageOps.grayscale(im02) >>>im.mode 'L' 图像im为图像02对应的灰色图像，图像im如下：
10、Invert 定义：ImageOps.invert(image)? image 含义：将输入图像转换为反色图像。 例子： >>>from PIL import Image, ImageOps >>>im02 = Image.open("D:\\Code\\Python\\test\\img\\test02.jpg") >>> im= ImageOps.invert(im02) 图像im为图像02对应的反色图像，图像im如下：
11、Mirror 定义：ImageOps.mirror(image)? image 含义：输出图像为输入图像水平方向的镜像。 例子： >>>from PIL import Image, ImageOps >>>im02 = Image.open("D:\\Code\\Python\\test\\img\\test02.jpg") >>> im= ImageOps.mirror(im02) 图像im为图像im02的水平方向的镜像，图像im如下：
12、Posterize 定义：ImageOps.posterize(image,bits)? image 含义：将每个颜色通道上变量bits对应的低(8-bits)个bit置0。变量bits的取值范围为[0，8]。 例子： >>>from PIL import Image, ImageOps >>>im02 = Image.open("D:\\Code\\Python\\test\\img\\test02.jpg") >>>im02.getpixel((0,0)) (124, 127, 108) >>> im2= ImageOps.posterize(im02, 2) >>>im2.getpixel((0,0)) (64, 64, 64) >>> im3= ImageOps.posterize(im02, 3) >>>im3.getpixel((0,0)) (96, 96, 96) >>> im5= ImageOps.posterize(im02, 5) >>>im5.getpixel((0,0)) (120, 120, 104) 当变量bits为2时，将每个颜色通道的像素值低6bit清0，保留剩下的2 bit位。即124=二进制1111100，其处置之后为，二进制1000000=32。 图像im2如下：
13、Solarize 定义：ImageOps.solarize(image,threshold=128)? image 含义：在指定的阈值范围内，反转所有的像素点。 例子： >>>from PIL import Image, ImageOps >>>im02 = Image.open("D:\\Code\\Python\\test\\img\\test02.jpg") >>>im02.getpixel((0,0)) (124, 127, 108) >>> im0= ImageOps.solarize(im02, 100) >>> im1= ImageOps.solarize(im02, 200) >>> im0.getpixel((0,0)) (131, 128, 147) >>> im1.getpixel((0,0)) (124, 127, 108) 图像im0的第一个像素点红色通道值为131=二进制10000011，图像im02的第一个像素点红色通道值为124=二进制1111100。Im0的值为im02的值所有位取反。图像im0中阈值为100，即大于100的值都需要做反转。图像im1的阈值为200，所以第一个像素点的值都没有变化。 图像im0如下：
图像im1如下：
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