PIL+Numpy+Matplotlib 实现图像处理

PIL库安装

Image模块是PIL库中重要的模块，它可以帮助我们实现图像的处理

但PIL库在Python中不内置，需要安装后使用
在控制台(cmd)中输入以下内容安装PIL：

pip install Pillow

在这篇文章中，我们需要用到3个库，安装命令如下：

pip install Pillow numpy matplotlib

觉得慢的同学可以加上参数：

pip install Pillow numpy matplotlib -i https://pypi.doubanio.com/simple

Image模块常用函数

函数名称	含义与作用
Image.open(file)	打开指定的图像文件并识别，例如: img = Image.open(test.png)，它的意思是打开test.png，并赋值给img对象
img.show()	显示指定对象的图像
img.format	获取图像格式
img.size	查看图像的大小，格式为(宽度，高度)。单位：像素
img.height与img.width	分别查看图片的高度和宽度
img.save(file)	另存为新的图像
img.rotate(x)	旋转x度
img.mode	获取图像的颜色模式
img.resize((x,y))	缩放图像，参数表示图像的新尺寸(宽度与高度)。单位：像素

显示图像信息

安装完三个库后，我们就可以开始处理图像了

首先导入模块，注意Image的I要大写

from PIL import Image

然后，读入图像，将它赋值于img对象

img = Image.open("test.png")

可以拿这张图片当样本：

接下来，获取图像文件格式

print(img.format) # 查看图像文件格式

获取图像大小

print(img.size) # 查看图像尺寸

获取图像的颜色模式

print(img.mode) # 查看图像的颜色模式

整合代码如下：

from PIL import Image
img = Image.open("test.png")
print(img.format) # 查看图像文件格式
print(img.size) # 查看图像尺寸
print(img.mode) # 查看图像的颜色模式

运行截图：

旋转角度

完整代码：

from PIL import Image
img = Image.open("test.png")
img = img.rotate(90) # img.rotate(90).show()
img.show()

当然，也可以让用户输入旋转多少度

from PIL import Image
img = Image.open("test.png")
angle = int(input("请输入旋转的角度："))
img.rotate(angle).show()

彩色图像转黑白

这个时候就要用到matplotlib和numpy库了

from PIL import Image
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

打开图像并转换成灰度矩阵

img = np.array(Image.open("test.png").convert('L'))

其中，convert()函数用于不同模式图像之间的转换。模式L为灰度图像，它的每个像素用8个bit表示。

在PIL库中，从模式RGB转换成L是按照以下公式转换的：
$$L=R\times 299÷1000+G\times 587÷1000+B\times 114÷1000$$

然后，转换每个像素的RGB值

width, height = img.shape # 图像尺寸分别赋值
for i in range(width):
    for j in range(height):
        if(img [i,j] > 128):
            img [i,j] = 1
        else:
            img [i,j] = 2

生成新的图像并显示

plt.figure("Image") # 标题
plt.imshow(img, cmap = 'gray') # 显示灰度图像
plt.axis('off') # 关闭图像坐标
plt.show()

整合代码如下：

from PIL import Image
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

img = np.array(Image.open("test.png").convert('L'))
width, height = img.shape # 图像尺寸分别赋值
for i in range(width):
    for j in range(height):
        if(img [i,j] > 128):
            img [i,j] = 1
        else:
            img [i,j] = 0
            
plt.figure("Image") # 标题
plt.imshow(img, cmap = 'gray') # 显示灰度图像
plt.axis('off') # 关闭图像坐标
plt.show()

额，效果并不是很好
于是，我做了一个加强版，用户可以自己输入路径，也可以调节转换黑白的特定值
代码如下：

from PIL import Image
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

path = input("输入路径: ")
ipath = input("输入图片名: ")
img = np.array(Image.open(path+ "/" +ipath).convert('L'))

num = float(input("输入特定值: "))
rows, cols = img.shape
for i in range(rows):
    for j in range(cols):
        if(img [i,j] > num):
            img [i,j] = 1
        else:
            img [i,j] = 0

plt.figure("Image")
plt.imshow(img, cmap = 'gray')
plt.axis('off')
plt.show()

嗯，强多了
我找到了内心的平静

彩色图像转灰度

这个就比较简单了，直接上代码吧

from PIL import Image

img = Image.open("test.png").convert('L').show()

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