python計(jì)算機(jī)視覺(jué)學(xué)習(xí)筆記——PIL庫(kù)的用法

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這個(gè)是之前的筆記，自己看到了就順帶發(fā)出來(lái)，也是溫習(xí)一下，內(nèi)容可能不太全，算是入門貼吧。

前言：PIL

圖像處理是計(jì)算機(jī)視覺(jué)領(lǐng)域中不可或缺的一部分，而PIL（Python Imaging Library）庫(kù)和OpenCV（Open Source Computer Vision Library）是兩個(gè)常用的工具。今天這里主要學(xué)習(xí)以下PIL庫(kù)，PIL 是一個(gè)用于圖像處理的 Python 庫(kù)，提供了豐富的圖像處理功能。它包含了處理圖像的各種工具和算法，可以進(jìn)行圖像的打開(kāi)、保存、剪裁、旋轉(zhuǎn)、縮放等操作。

PIL（Python Imaging Library）和 OpenCV 都是用于圖像處理的強(qiáng)大庫(kù)，它們各自有著不同的優(yōu)勢(shì)和適用場(chǎng)景。以下是一些導(dǎo)致 PIL 仍然被使用的原因：

1，PIL的優(yōu)點(diǎn)

4. 文字和繪圖功能：PIL允許在圖像上添加文字、繪制幾何圖形和繪制曲線，這對(duì)于圖像注釋和標(biāo)記非常有幫助。
5. 擴(kuò)展功能：PIL還支持各種擴(kuò)展功能，如圖像濾波、直方圖均衡化和顏色空間轉(zhuǎn)換等。

2，PIL 的缺點(diǎn)

3，PIL 庫(kù)和OpenCV的區(qū)別

1. 編程語(yǔ)言：PIL庫(kù)是用純Python編寫的，而OpenCV主要是用C++編寫的，并提供了Python的接口。如果您更熟悉Python，并且希望使用Python進(jìn)行圖像處理，那么PIL可能更適合您。并且PIL 的接口相對(duì)較為簡(jiǎn)單，特別適合一些簡(jiǎn)單的圖像處理任務(wù)。對(duì)于一些不需要太多高級(jí)功能的應(yīng)用，PIL 提供了直觀的方法和易于使用的 API。
2. 功能和算法：OpenCV提供了更豐富和先進(jìn)的圖像處理算法和函數(shù)，涵蓋了從基本操作到高級(jí)計(jì)算機(jī)視覺(jué)任務(wù)的各個(gè)方面。而PIL 在功能上相對(duì)輕量，適合一些小型項(xiàng)目或者只需要進(jìn)行基本圖像處理的場(chǎng)景。如果你的需求主要是一些簡(jiǎn)單的圖像操作，PIL 可能是更輕便的選擇。
3. 性能：由于OpenCV是用C++編寫的，因此在處理大型圖像和復(fù)雜計(jì)算任務(wù)時(shí)具有較高的性能優(yōu)勢(shì)。PIL庫(kù)在處理大型圖像時(shí)可能效率稍低。
4. 生態(tài)系統(tǒng)：OpenCV擁有龐大的社區(qū)支持和豐富的文檔資源，可以幫助您解決問(wèn)題和學(xué)習(xí)。而PIL庫(kù)的社區(qū)活動(dòng)相對(duì)較少，文檔資源相對(duì)較少。

4，如何使用PIL庫(kù)

首先是安裝，比較簡(jiǎn)單：

下面是一個(gè)簡(jiǎn)單的示例，演示了如何使用PIL庫(kù)來(lái)打開(kāi)一個(gè)圖像文件，然后將圖像轉(zhuǎn)換為灰度圖，并保存到新的文件中：

雖然 OpenCV 在計(jì)算機(jī)視覺(jué)和更復(fù)雜的圖像處理任務(wù)中表現(xiàn)得非常強(qiáng)大，但選擇使用哪個(gè)庫(kù)通常取決于具體的需求和項(xiàng)目特點(diǎn)。在一些情況下，PIL 可能更為合適，而在其他情況下，特別是涉及到計(jì)算機(jī)視覺(jué)領(lǐng)域的任務(wù)，OpenCV 可能更具優(yōu)勢(shì)。

總體來(lái)說(shuō)，網(wǎng)上開(kāi)源的一些計(jì)算機(jī)視覺(jué)中也使用PIL加載圖像，所以有不得不學(xué)習(xí)的理由，話不多說(shuō)，開(kāi)干：

一：pillow模塊的基本概念

Pillow的官網(wǎng)地址：https://pillow.readthedocs.io/en/stable/，其實(shí)打開(kāi)后，什么都有，只是都是英文，對(duì)于部分同學(xué)不方面而已。

PIL：Python Imaging Library，已經(jīng)是Python平臺(tái)上的圖像處理標(biāo)準(zhǔn)庫(kù)了。由于PIL僅支持到Python2.7 ，加上年久失修，于是一群志愿者在PIL的基礎(chǔ)上創(chuàng)建了兼容的版本，名字叫Pillow，支持最新版本的Python3.X，又加了許多新特性。因此，我們可以直接安裝使用Pillow。

PIL中所涉及的基本概念有如下幾個(gè)：通道（bands）、模式（mode）、尺寸（size）、坐標(biāo)系統(tǒng)（coordinate system）、調(diào)色板（palette）、信息（info）和濾波器（filters）。

1.1? 通道——Image.getbands

每張圖片都是由一個(gè)或者多個(gè)數(shù)據(jù)通道構(gòu)成。PIL允許在單張圖片中合成相同維數(shù)和深度的多個(gè)通道。

以RGB圖像為例，每張圖片都是由三個(gè)數(shù)據(jù)通道構(gòu)成，分別為R、G和B通道。而對(duì)于灰度圖像，則只有一個(gè)通道。

對(duì)于一張圖片的通道數(shù)量和名稱，可以通過(guò)方法getbands()來(lái)獲取。方法getbands()是Image模塊的方法，它會(huì)返回一個(gè)字符串元組（tuple）。該元組將包括每一個(gè)通道的名稱。

Python的元組與列表類似，不同之處在于元組的元素不能修改,元組使用小括號(hào)，列表使用方括號(hào)，元組創(chuàng)建很簡(jiǎn)單，只需要在括號(hào)中添加元素，并使用逗號(hào)隔開(kāi)即可。

方法getbands()的使用如下：

1.2? 模式——Image.mode

圖像的模式定義了圖像的類型和像素的位寬。當(dāng)前支持如下模式：

可以通過(guò)mode屬性讀取圖像的模式。其返回值是包括上述模式的字符串。

屬性mode的使用如下：

1.3? 尺寸——Image.size

通過(guò)size屬性可以獲取圖片的尺寸。這是一個(gè)二元組，包含水平和垂直方向上的像素?cái)?shù)。

屬性mode的使用如下：

1.4? 坐標(biāo)系統(tǒng)

在PIL（或Pillow）中，圖像的坐標(biāo)系統(tǒng)遵循常見(jiàn)的數(shù)學(xué)坐標(biāo)系，其中左上角是原點(diǎn)（0, 0），x軸向右增長(zhǎng)，y軸向下增長(zhǎng)。這意味著圖像的左上角具有坐標(biāo) (0, 0) ，而右下角的坐標(biāo)是 (width-1, height-1) 。

以下是一個(gè)簡(jiǎn)單的示例說(shuō)明PIL的坐標(biāo)系統(tǒng)：

輸出圖像：

1.5? 調(diào)色板 ——Image.palette

在PIL（Python Imaging Library）中，調(diào)色板（Palette）是一種用于存儲(chǔ)和管理顏色映射的機(jī)制。調(diào)色板通常與圖像的索引顏色模式一起使用，這意味著圖像的每個(gè)像素值不直接表示顏色，而是作為索引來(lái)查找調(diào)色板中的實(shí)際顏色。

以下是有關(guān)調(diào)色板的一些重要概念和說(shuō)明：

1. 索引顏色模式：

   • 在索引顏色模式中，圖像的每個(gè)像素值都是一個(gè)索引，該索引對(duì)應(yīng)于調(diào)色板中的顏色。
   • 通常，索引顏色模式用于節(jié)省存儲(chǔ)空間，特別是對(duì)于包含有限顏色集的圖像。

2. 調(diào)色板的組成：

   • 調(diào)色板是一個(gè)包含顏色信息的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)，通常由顏色元組組成。顏色元組可以是RGB（紅、綠、藍(lán)）格式，也可以是其他顏色表示格式。
   • 對(duì)于每個(gè)索引，調(diào)色板中都有一個(gè)與之對(duì)應(yīng)的顏色。

3. 使用調(diào)色板的圖像格式：

   • 一些常見(jiàn)的使用調(diào)色板的圖像格式包括GIF和PNG-8。這些格式在保存圖像時(shí)使用調(diào)色板，而不是直接存儲(chǔ)每個(gè)像素的完整顏色信息。

4. 圖像的調(diào)色板屬性：

   • PIL中的圖像對(duì)象具有調(diào)色板屬性，通過(guò)該屬性可以獲取和設(shè)置圖像的調(diào)色板。
   • 使用 image.getpalette() 方法可以獲取圖像的調(diào)色板，而 image.putpalette() 方法可以設(shè)置調(diào)色板。

以下是一個(gè)簡(jiǎn)單的示例，演示如何使用PIL中的調(diào)色板：

這個(gè)例子創(chuàng)建了一個(gè)調(diào)色板，然后使用索引顏色模式創(chuàng)建了一個(gè)8x8的圖像，并通過(guò)設(shè)置像素值（索引）來(lái)使用調(diào)色板中的顏色。

1.6? 信息 ——Image.info

使用info屬性可以為一張圖片添加一些輔助信息。這個(gè)是字典對(duì)象。加載和保存圖像文件時(shí)，多少信息需要處理取決于文件格式。

屬性info的使用如下：

1.7? 濾波器

對(duì)于將多個(gè)輸入像素映射為一個(gè)輸出像素的幾何操作，PIL提供了四個(gè)不同的采樣濾波器。

Image模塊中的方法 resize() 和 thumbnail()用到了濾波器。

方法resize() 的使用如下：

對(duì)參數(shù)filter不賦值的話，方法resize()默認(rèn)使用NEAREST濾波器。如果要使用其他濾波器可以通過(guò)下面的方法來(lái)實(shí)現(xiàn)：

2，Image對(duì)象

2.1? 實(shí)例化對(duì)象

直接讀取圖片

2.2 格式轉(zhuǎn)換——save方法

save方法用于保存圖像，當(dāng)不指定文件格式時(shí)，它會(huì)以默認(rèn)的圖片格式來(lái)存儲(chǔ)；如果指定圖片格式，則會(huì)以指定的格式存儲(chǔ)圖片，語(yǔ)法如下：

2.3? 格式轉(zhuǎn)換——Convert方法

注意： 并非所有的圖片格式都可以用 save() 方法轉(zhuǎn)換完成，比如將 PNG 格式的圖片保存為 JPG 格式，如果直接使用 save() 方法就會(huì)出現(xiàn)錯(cuò)誤，引發(fā)錯(cuò)誤的原因是由于 PNG 和 JPG 圖像模式不一致導(dǎo)致的。其中 PNG 是四通道 RGBA 模式，即紅色、綠色、藍(lán)色、Alpha 透明色；JPG 是三通道 RGB 模式。因此要想實(shí)現(xiàn)圖片格式的轉(zhuǎn)換，就要將 PNG 轉(zhuǎn)變?yōu)槿�通�?RGB 模式。

Image 類提供的 convert() 方法可以實(shí)現(xiàn)圖像模式的轉(zhuǎn)換。該函數(shù)提供了多個(gè)參數(shù)，比如 mode、matrix、dither 等，其中最關(guān)鍵的參數(shù)是 mode，其余參數(shù)無(wú)須關(guān)心

語(yǔ)法：

2.4? 圖像縮放

在圖像處理過(guò)程中經(jīng)常會(huì)遇到縮小或放大圖像的情況，Image 類提供的 resize() 方法能夠?qū)崿F(xiàn)任意縮小和放大圖像

語(yǔ)法：

2.5? 圖像的分離和合并

圖像（指數(shù)字圖像）由許多像素點(diǎn)組成，像素是組成圖像的基本單位，而每一個(gè)像素點(diǎn)又可以使用不同的顏色，最終呈現(xiàn)出了絢麗多彩的圖像 ，而圖像的分離與合并，指的就是圖像顏色的分離和合并

圖像分離：split方法

示例：

圖像合并：merge方法

Image 類提供的 merge() 方法可以實(shí)現(xiàn)圖像的合并操作。注意，圖像合并，可以是單個(gè)圖像合并，也可以合并兩個(gè)以上的圖像

示例：

圖像合并：blend方法

Image 類也提供了 blend() 方法來(lái)混合 RGBA 模式的圖片（PNG 格式）

語(yǔ)法：

2.6? 圖像裁剪

Image 類提供的 crop() 函數(shù)允許我們以矩形區(qū)域的方式對(duì)原圖像進(jìn)行裁剪

語(yǔ)法：

box 是一個(gè)有四個(gè)數(shù)字的元組參數(shù) (x_左上,y_左下,x1_右上,y1_右下)，分別表示被裁剪矩形區(qū)域的左上角 x、y 坐標(biāo)和右下角 x，y 坐標(biāo)。默認(rèn) (0,0) 表示坐標(biāo)原點(diǎn)，寬度的方向?yàn)?x 軸，高度的方向?yàn)?y 軸，每個(gè)像素點(diǎn)代表一個(gè)單位

3，代碼實(shí)戰(zhàn)

3.1 圖像的屬性的打印示例

注意：源文件的文件格式。如果是由PIL創(chuàng)建的空?qǐng)D像，則其文件格式為None，即?im.format ? string or None

示例代碼如下：

3.2? 使用PIL進(jìn)行灰度化+二值化

代碼如下：

原圖圖片效果展示：

灰度化圖片效果展示：

二值化圖片效果展示：

3.2? 圖像轉(zhuǎn)換示例

代碼如下：