python使用pil进行图像处理(等比例压缩、裁剪)实例代码
PIL中设计的几个基本概念
1.通道（bands）：即使图像的波段数，RGB图像，灰度图像
以RGB图像为例：
>>>fromPILimportImage
>>>im=Image.open('*.jpg')#打开一张RGB图像
>>>im_bands=im.g
etbands()#获取RGB三个波段
>>>len(im_bands)
>>>printim_bands[0,1,2]#输出RGB三个值
2.模式（mode）：定义了图像的类型和像素的位宽。共计9种模式：
>>>im.mode
①1：1位像素，表示黑和白，但是存储的时候每个像素存储为8bit。 ②L：8位像素，表示黑和白。 ③P：8位像素，使用调色板映射到其他模式。 ④RGB：3x8位像素，为真彩色。 ⑤RGBA：4x8位像素，有透明通道的真彩色。 ⑥CMYK：4x8位像素，颜色分离。 ⑦YCbCr：3x8位像素，彩色视频格式。 ⑧I：32位整型像素。 ⑨F：32位浮点型像素。
3.尺寸（size）：获取图像水平和垂直方向上的像素数
>>>im.size()
4.坐标系统（coordinatesystem）：
PIL使用笛卡尔像素坐标系统，坐标(0，0)位于左上角。
注意：坐标值表示像素的角；位于坐标（0，0）处的像素的中心实际上位于（0.5，0.5）。
5.调色板（palette）：
调色板模式（"P"）适用一个颜色调色板为每一个像素定义具体的颜色值。
6.信息（info）
>>>im.info()#返回值为字典对象
7.滤波器（filters）：将多个输入像素映射为一个输出像素的几何操作
PIL提供了4种不同的采样滤波器：
①NEAREST：最近滤波。从输入图像中选取最近的像素作为输出像素。
②BILINEAR：双线性内插滤波。在输入图像的2*2矩阵上进行线性插值。
③BICUBIC：双立方滤波。在输入图像的4*4矩阵上进行立方插值。
④ANTIALIAS：平滑滤波。对所有可以影响输出像素的输入像素进行高质量的重采样滤波，以计算输出像素值。
im.resize()和im.thumbnail()用到了滤波器
方法一：resize(size,filter=None)
>>>fromPILimportImage
>>>im=Image.open('*.jpg')
>>>im.size
>>>im_resize=im.resize((256,256))#default情况下是NEAREST插值方法
>>>im_resize0=im.resize((256,256),Image.BILINEAR)
>>>im_resize0.size
>>>im_resize1=im.resize((256,256),Image.BICUBIC)
>>>im_resize2=im.resize((256,256),Image.ANTIALIAS)
方法二：im.thumbnail(size,filter=None)
对于pil的相关介绍就到这里了，下面分享一个使用pil进行图像处理(等比例压缩、裁剪)实例代码，如下：
#coding:utf-8
'''
python图片处理
@author:fc_lamp
@blog:http://fc-lamp.blog.163.com/
'''
importImageasimage
#等比例压缩图片
defresizeImg(**args):
args_key={'ori_img':'','dst_img':'','dst_w':'','dst_h':'','save_q':75}
arg={}
forkeyinargs_key:
ifkeyinargs:
arg[key]=args[key]
im=image.open(arg['ori_img'])
ori_w,ori_h=im.size
widthRatio=heightRatio=None
ratio=1
if(ori_wandori_w>arg['dst_w'])or(ori_handori_h>arg['dst_h']):
ifarg['dst_w']andori_w>arg['dst_w']:
widthRatio=float(arg['dst_w'])/ori_w#正确获取小数的方式
ifarg['dst_h']andori_h>arg['dst_h']:
heightRatio=float(arg['dst_h'])/ori_h
ifwidthRatioandheightRatio:
ifwidthRatio=dst_scale:
#过高
width=ori_w
height=int(width*dst_scale)
x=0
y=(ori_h-height)/3
else:
#过宽
height=ori_h
width=int(height*dst_scale)
x=(ori_w-width)/2
y=0
#裁剪
box=(x,y,width+x,height+y)
#这里的参数可以这么认为：从某图的(x,y)坐标开始截，截到(width+x,height+y)坐标
#所包围的图像，crop方法与php中的imagecopy方法大为不一样
newIm=im.crop(box)
im=None
#压缩
ratio=float(arg['dst_w'])/width
newWidth=int(width*ratio)
newHeight=int(height*ratio)
newIm.resize((newWidth,newHeight),image.ANTIALIAS).save(arg['dst_img'],quality=arg['save_q'])
#水印(这里仅为图片水印)
defwaterMark(**args):
args_key={'ori_img':'','dst_img':'','mark_img':'','water_opt':''}
arg={}
forkeyinargs_key:
ifkeyinargs:
arg[key]=args[key]
im=image.open(arg['ori_img'])
ori_w,ori_h=im.size
mark_im=image.open(arg['mark_img'])
mark_w,mark_h=mark_im.size
option={'leftup':(0,0),'rightup':(ori_w-mark_w,0),'leftlow':(0,ori_h-mark_h),
'rightlow':(ori_w-mark_w,ori_h-mark_h)
}
im.paste(mark_im,option[arg['water_opt']],mark_im.convert('RGBA'))
im.save(arg['dst_img'])
#Demon
#源图片
ori_img='D:/tt.jpg'
#水印标
mark_img='D:/mark.png'
#水印位置(右下)
water_opt='rightlow'
#目标图片
dst_img='D:/python_2.jpg'
#目标图片大小
dst_w=94
dst_h=94
#保存的图片质量
save_q=35
#裁剪压缩
clipResizeImg(ori_img=ori_img,dst_img=dst_img,dst_w=dst_w,dst_h=dst_h,save_q=save_q)
#等比例压缩
#resizeImg(ori_img=ori_img,dst_img=dst_img,dst_w=dst_w,dst_h=dst_h,save_q=save_q)
#水印
#waterMark(ori_img=ori_img,dst_img=dst_img,mark_img=mark_img,water_opt=water_opt)
总结
以上就是本文关于python使用pil进行图像处理(等比例压缩、裁剪)实例代码的全部内容，希望对大家有所帮助。感兴趣的朋友可以继续参阅本站：
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