Pillow（PIL）入门教程（非常详细）

文章目录

• • • • 相关资源
  • 教程特点
  • 读者&阅读条件
• Pillow是什么
• • Pillow版本支持
  • Pillow库特点
  • • • 1) 支持广泛的文件格式
      • 2) 提供了丰富的功能
      • 3) 配合GUI工具使用
• Pillow的下载与安装
• • pip包管理器安装
  • 二进制包安装
  • Anaconda安装
• Pillow创建Image对象
• • open()
  • new()
• Pillow Image对象属性
• • • • 1) size：查看图像的尺寸
      • 2) format：查看图片的格式
      • 3) readonly：图片是否为只读
      • 4) info：查看图片相关信息
      • 5) mode：图像模式
• Pillow图片格式转换
• • save()
  • convert()+save()
• Pillow图像缩放操作
• • 创建缩略图
  • 批量修改图片尺寸
• Pillow图像分离与合并
• • split()
  • merge()
  • 扩展知识：blend() 混合图片
• Pillow图像裁剪、复制、粘贴操作
• • 图像裁剪操作
  • 图像拷贝和粘贴
• Pillow图像几何变换
• • transpose()翻转操作
  • rotate()任意角度旋转
  • transform()图像变换
• Pillow图像降噪处理
• • 模糊处理
  • 轮廓图
  • 边缘检测
  • 浮雕图
  • 平滑图像
• Pillow图像颜色处理
• • 颜色命名
  • getrgb()方法
  • getcolor()
• Pillow为图片添加水印
• • ImageDraw
  • ImageFont
  • 添加图片水印
• Pillow和ndarray数组
• • ndarray数组创建图像
  • 图像转化为ndarray数组
• Pillow生成GIF动态图

Pillow 库（有时也称 PIL 库） 是 Python 图像处理的基础库，它是一个免费开源的第三方库，由一群 Python 区志愿者使用 Python 语言开发而成（主要贡献者：Alex Clark）。

Pillow 提供了非常强大的图像处理功能，它能够很轻松地完成一些图像处理任务。与 Python 的其他图像处理库相比（OpenCV、Scikit-image 等），Pillow 库简单易用，非常适合初学者学习。

Pillow 库提供了非常丰富的功能，主要有以下几点：

• Pillow 库能够很轻松的读取和保存各种格式的图片；
• Pillow 库提供了简洁易用的 API 接口，可以让您轻松地完成许多图像处理任务；
• Pillow 库能够配合 GUI（图形用户界面） 软件包 Tkinter 一起使用；
• Pillow 库中的 Image 对象能够与 NumPy ndarray 数组实现相互转换。

丰富功能的实现得益于 Pillow 提供了众多的模块。在 Pillow 库中有二十多个模块，比如 Image 图像处理模块、ImageFont 添加文本模块、ImageColor 颜色处理模块、ImageDraw 绘图模块等等，每个模块各自实现了不同的功能，同时模块之间又可以互相配合。

相关资源

• Python Pillow 官方文档：https://pillow.readthedocs.io/en/latest/
• 本套教程的图片资源下载：https://pan.baidu.com/s/17mhdGCTuKMPS5RuAgbtv3A（提取码：n1v2）

教程特点

本套教程的初衷是尽快让初学者入门，因此更偏重于基础知识。在教程中，我们详细讲解了如何使用 Pillow 库的 Image 模块完成一些图像的处理操作，比如调整图像大小、图像的拷贝、粘贴、裁剪等基础操作，通过这些内容的学习，让您掌握图像处理的基本方法。对于 Pillow 的进阶知识，我们讲解了如何使用 Pillow 为图片添加水印、批量处理图片以及生成 GIF 动态图等。

在创作教程的过程中，我们尽量从初学者的角度来讲解 Pillow 库的相关知识，使教程通俗易懂、易学、易用。本套教程采用了“知识讲解 + 实例演示”的方式，避免了学习过程中的“枯燥和乏味”。学习完本教程后，您可以使用 Pillow 库完成一些简单的图像处理操作。

读者&阅读条件

本套 Pillow 教程适合有一定 Python 编程基础的人员学习，如果您已经掌握 Python 基础知识，那可以直接阅读本教程，否则建议您提前阅读《Python基础教程》。通过本套教程的学习，您将初步掌握图像处理的相关知识，将它作为学习图像处理的第一套教程，是一个非常不错的选择。

Pillow是什么

PIL（ Python Imaging Library）是 Python 的第三方图像处理库，由于其功能丰富，API 简洁易用，因此深受好评。

自 2011 年以来，由于 PIL 库更新缓慢，目前仅支持 Python 2.7 版本，这明显无法满足 Python3 版本的使用需求。于是一群 Python 区的志愿者（主要贡献者：Alex Clark 和 Contributors）在 PIL 库的基础上开发了一个支持 Python3 版本的图像处理库，它就是 Pillow。

Pillow 不仅是 PIL 库的“复制版”，而且它又在 PIL 库的基础上增加了许多新的特性。Pillow 发展至今，已经成为了比 PIL 更具活力的图像处理库。

Pillow 的初衷只是想作为 PIL 库的分支和补充，如今它已是“青出于蓝而胜于蓝”。

除了 PIL 和 Pillow 库之外，Python 还提供了一些其他图像处理库：

• Scikit-image：一款基于 scipy 科学计算的图像处理软件包，以数组的形式对图像进行处理；
• OpenCV：其实是一个 C++ 图像处理库，不过它提供了 Python 语言的接口。

Pillow 是 Python 中较为基础的图像处理库，主要用于图像的基本处理，比如裁剪图像、调整图像大小和图像颜色处理等。与 Pillow 相比，OpenCV 和 Scikit-image 的功能更为丰富，所以使用起来也更为复杂，主要应用于机器视觉、图像分析等领域，比如众所周知的“人脸识别”应用。

Pillow版本支持

Pillow 支持跨平台运行，比如 Windows、Linux、MacOS 等，其最新版本为 Pillow 8.3.2，该版本支持 Python 3.6 及以上的版本（推荐使用）。Pillow 与 Python 支持版本的对照表如下所示：

Pillow库特点

Pillow 库作为图像处理的常用库，主要有以下三大特点：

1) 支持广泛的文件格式

Pillow 支持广泛的图像格式，比如 “jpeg”，“png”，“bmp”，“gif”，“ppm”，“tiff” 等。同时，它也支持图像格式之间的相互转换。总之， Pillow 几乎能够处理任何格式的图像。

2) 提供了丰富的功能

Pillow 提供了丰富的图像处理功能，可概括为两个方面：

• 图像归档
• 图像处理

图像归档，包括创建缩略图、生成预览图像、图像批量处理等；而图像处理，则包括调整图像大小、裁剪图像、像素点处理、添加滤镜、图像颜色处理等。

3) 配合GUI工具使用

Pillow 库可以配合 Python GUI（图形用户界面）工具 Tkinter 一起使用。

除上述特点之外，Pillow 库还能实现一些较为复杂的图像处理操作，比如给图像添加水印、合成 GIF 动态效果图等等。

Pillow的下载与安装

Pillow 安装非常简单和方便，有三种安装途径，分别是：

• pip包管理器安装
• 二进制包安装
• Anaconda安装

下面对上述安装方式做简单介绍。

注意，PIL 库与 Pillow 库不允许在同一环境中共存，如果您之前安装了 PIL 库，请卸载后，再安装 Pillow。

pip包管理器安装

通过 Python 包管理器 pip 来安装 Pillow 是最简单、轻量级的一种安装方式，并且这种方法适用于任何平台。只需执行以下命令即可：

二进制包安装

通过 Python PyPi 第三方库官 （https://pypi.org/project/Pillow/#files）下载与平台系统相对应的版本，如下所示：

无论采用上述哪种方式都可以成功安装 Pillow。不过对于初学者来说，我们建议您使用第一种安装方式。

注意，本教程以 Windows 平台为例对 Pillow 库的相关知识进行讲解。

最后，在 CMD 命令行打开 Python 解释器交互环境，输入以下代码，验证 Pillow 是否安装成功。

如下所示，如果解释器没有返回错误，则证明已经安装成功。

new()

使用 Image 类提供的 new() 方法可以创建一个新的 Image 对象，语法格式如下:

参数说明如下：

• mode：图像模式，字符串参数，比如 RGB（真彩图像）、L（灰度图像）、CMYK（色彩图打印模式）等；
• size：图像大小，元组参数（width, height）代表图像的像素大小；
• color：图片颜色，默认值为 0 表示黑色，参数值支持（R,G,B）三元组数字格式、颜色的十六进制值以及颜色英文单词。

示例如下：

输出图像如下所示：

对图片的局部位置进行放大，示例如下：

图片的放大效果如下所示：

下面开始编写代码：

声明：本站部分文章及图片源自用户投稿，如本站任何资料有侵权请您尽早请联系jinwei@zod.com.cn进行处理,非常感谢！