pillow库，PIL库

PIL:Python Imaging Libaray  PIL库是python图像处理库

但是PIL仅仅支持到Python2.7，一群志愿者在PIL的基础上创建了兼容的版本，名字叫Pillow，支持最新Python 3.x

安装Pillow库：pip install pillow

但是导入包的时候还是：导入PIL这个库中的Image模块

import PIL
from PIL import Image

1.打开图片：Image.open()

from PIL import Image
 
image=Image.open(r"D:\4.jpg")

2.展示图片

from PIL import Image
 
image=Image.open(r"D:\4.jpg")
 
image.show()

 3.保存图片：

from PIL import Image
 
image=Image.open(r"D:\4.jpg")
image.save("D:\linzhiling.jpg")

4.输出图片的size和mode

（1）Rgb图像

from PIL import Image
 
image1=Image.open(r"D:\4.jpg")
 
print(image1.size)#(1680, 1050)
print(image1.mode)#RGB

（2）灰度图像

image2=Image.open(r"D:\2.jpg")
 
print(image2.size)#(457, 783)
print(image2.mode)#L

mode表示图片的模式，RGB表示彩色图像，L代表灰度图

size 属性为图片的大小(宽度，长度)，无论是彩色图还是灰度图都是返回（xxx，xxx),也就是说不会返回通道数

5.rgb图和灰度图互相转化

(1)rgb图转化成灰度图

image1=Image.open(r"D:\4.jpg")
 
print(image1.size)#(1680, 1050)
print(image1.mode)#RGB
 
image2=image1.convert("L")
image2.show()

（2）灰度图转彩色图

image2=Image.open(r"D:\2.jpg")
 
print(image2.size)#(457, 783)
print(image2.mode)#L
 
image3=image2.convert("RGB")
print(image3.size)#(457, 783)
print(image3.mode)#RGB
image3.show()

和cv2库的灰度图一样，虽然转成了三通道的图，但是看起来还是和灰度图一摸一样

 6.图片缩放resize

image1=Image.open(r"D:\4.jpg")
 
print(image1.size)#(1680, 1050)
print(image1.mode)#RGB
 
image2=image1.resize((256,256))
image2.show()

7.图片旋转：

im = image.rotate(45)  # 逆时针旋转 45 度
im = image.transpose(Image.FLIP_LEFT_RIGHT) # 左右翻转
im = im.transpose(Image.FLIP_TOP_BOTTOM)# 上下翻转

8.对每个像素值进行操作

image1=Image.open(r"D:\4.jpg")
 
print(image1.size)#(1680, 1050)
print(image1.mode)#RGB
 
image2=image1.point(lambda i:i*5)#所有像素点都乘以5
image2.show()

原图：

 代码运行后：

 比较常见的应用是将一张0/1二值图变成0/255二值图:

比如这样一张图：

 运行下面代码后：

image2=Image.open(r"D:\Test.png")
 
print(image2.size)#(457, 783)
print(image2.mode)#L
 
image3=image2.point(lambda i:i*255)
image3.show()

得到：

 其他两种实现将一张0/1二值图变成0/255二值图的方法参见本人另一篇博客：一张单通道的二值图（0，1二值图）转化为单通道二值图（0，255）二值图_Pr Young的博客-CSDN博客

9. 图片和Numpy数组之间相互转化：

（1）图片转数组

image2=Image.open(r"D:\4.jpg")
 
print(image2.size)#(1680,1050)
print(image2.mode)#RGB
 
array = np.array(image2)
print(array.shape) #(1050, 1690, 3)

（2）数组转图片

image2=Image.open(r"D:\4.jpg")
 
print(image2.size)#(1680,1050)
print(image2.mode)#RGB
 
array = np.array(image2)
print(array.shape) #(1050, 1690, 3)
 
out = Image.fromarray(array)
out.show()