Python爬虫（十六）

学习Python爬虫过程中的心得体会以及知识点的整理，方便我自己查找，也希望可以和大家一起交流。

—— PIL库应用详解 ——


文章目录

  • Python爬虫（十六）
  • —— PIL库应用详解 ——
  • 1. 安装
  • 2. 方法
  • 3. 趣味小P图



PIL库有五个类，分别为：Image、ImageChops 、ImageColor 、ImageCrackCode、ImageDraw。其中image类是最核心的类，我们主要学习image类。

1. 安装

windows系统：pip install pillow

Linux系统：

  • 安装支持：sudo apt-get install python-imaging
  • 安装依赖：
sudo apt-get install libjpeg62-dev
sudo apt-get install zlib1g-dev
sudo apt-get install libfreetype6-dev
sudo apt-get install liblcms1-dev
  • 安装库：sudo pip install Pillow
2. 方法

我们这次学习主要操作下面的图片：

pythonsomeip库详解_爬虫


夹带私货，就用女神照片，允儿的冷白皮爱了爱了，顺便说一句，林允儿超美。（痴汉笑）

  • new(mode, size,color)：新建一个空白的图片。
im3 = Image.open("/home/cjt/pythontext/s1.png")
n_im= Image.new("RGB", (128, 128), "#FF0000")
n_im.show()

结果如图：

pythonsomeip库详解_爬虫_02


【注意！】虽然是新建图片，但是必须先打开一张图片在进行操作，否则会报错！

  • mode表示图像的模式，定义了像素类型还有图像深度等，常见的有RGB,HSV等。一般来说 ‘L’(luminance)表示灰度图像, ‘RGB’ 表示真彩图像, ‘CMYK’ 表示预先压缩的图像。
  • size是给定的宽/高二元组，这是按照像素数来计算的。
  • 对于单通道图像，变量color只给定一个值；对于多通道图像，变量color给定一个元组（每个通道对应一个值）。
  • open(filename,mode)：打开一张图像。
    例如：
from PIL import Image
im = Image.open('/home/cjt/pythontext/1.jpeg')
print (im.format, im.size, im.mode)

结果如图：

pythonsomeip库详解_计算机视觉_03


（上面的.format、.size、.mode是一些图片的信息，详见后面的方法）

Image.open返回一个Image对象，该对象有size,format,mode等属性，其中：

  • size表示图像的宽度和高度(像素表示)
  • format表示图像的格式,常见的包括JPEG,PNG等格式
  • mode表示图像的模式，定义了像素类型还有图像深度等，常见的有RGB,HSV等。一般来说 ‘L’(luminance)表示灰度图像, ‘RGB’ 表示真彩图像, ‘CMYK’ 表示预先压缩的图像。
  • save(filename,format)：保存指定格式的图像。
im.save("1.png",'png')

上面的代码将图像重新保存成png格式。

结果如图：

pythonsomeip库详解_pythonsomeip库详解_04

  • thumbnail(size,resample)：创建缩略图。
im.thumbnail((50,50),resample=Image.BICUBIC)
im.show()

上面的代码可以创建一个指定大小(size)的缩略图。

  • crop(box)：裁剪矩形区域。
im = Image.open("1.jpg","r")
box = (100,100,200,200)
region = im.crop(box)
region.show()
im.crop()

上面的代码在im图像上裁剪了一个box矩形区域，然后显示出来。
box是一个元组(upper_left_x,upper_left_y,lower_right_x,lower_right_y)
分别表示裁剪矩形区域的左上角x,y坐标，右下角的x,y坐标，规定图像的最左上角的坐标为原点(0,0)，宽度的方向为x轴，高度的方向为y轴，每一个像素代表一个坐标单位。crop()返回的仍然是一个Image对象。

  • transpose(method)：图像翻转或者旋转。
im_rotate_180 = im.transpose(Image.ROTATE_180)
im_rotate_180.show()

结果如图：

pythonsomeip库详解_pythonsomeip库详解_05


上面的代码将im逆时针旋转180°，然后显示出来,method是transpose的参数，表示选择什么样的翻转或者旋转方式，可以选择的值有:

  • Image.FLIP_LEFT_RIGHT,表示将图像左右翻转
  • Image.FLIP_TOP_BOTTOM,表示将图像上下翻转
  • Image.ROTATE_90,表示将图像逆时针旋转90°
  • Image.ROTATE_180,表示将图像逆时针旋转180°
  • Image.ROTATE_270,表示将图像逆时针旋转270°
  • Image.TRANSPOSE,表示将图像进行转置(相当于顺时针旋转90°)
  • Image.TRANSVERSE,表示将图像进行转置,再水平翻转
  • paste(region,box,mask) ：将一个图像粘贴到另一个图像。
im.paste(region,(100,100),None)
im.show()

上面的代码将region图像粘贴到左上角为(100,100)的位置。
region是要粘贴的Image对象
box是要粘贴的位置，可以是一个两个元素的元组，表示粘贴区域的左上角坐标，也可以是一个四个元素的元组，表示左上角和右下角的坐标。如果是四个元素元组的话,box的size必须要和region的size保持一致，否则将会被convert成和region一样的size。

  • split()：颜色通道分离。
r,g,b = im.split()
r.show()
g.show()
b.show()

结果如图：

pythonsomeip库详解_python_06


pythonsomeip库详解_爬虫_07


pythonsomeip库详解_python_08


split()方法可以原来图像的各个通道分离,比如对于RGB图像，可以将其R,G,B三个颜色通道分离。

  • merge(mode,channels)(颜色通道合并)
im_merge = Image.merge("RGB",[b,r,g])
im_merge.show()

merge方法和split方法是相对的，其将多个单一通道的序列合并起来，组成一个多通道的图像，mode是合并之后图像的模式，比如"RGB"。channels是多个单一通道组成的序列。

  • resize(size,resample,box)
im_resize = im.resize((200,200))
im_resize

结果如图：

pythonsomeip库详解_图像识别_09

im_resize.show()

结果如图：

pythonsomeip库详解_pythonsomeip库详解_10


resize方法可以将原始的图像转换大小,size是转换之后的大小,resample是重新采样使用的方法，仍然有Image.BICUBIC，PIL.Image.LANCZOS，PIL.Image.BILINEAR，PIL.Image.NEAREST这四种采样方法，默认是PIL.Image.NEAREST,box是指定的要resize的图像区域，是一个用四个元组指定的区域(含义和上面所述box一致)。

  • convert(mode,matrix,dither,palette,colors)：mode转换。
im_L = im.convert("L")
im_L.show()

结果如图：

pythonsomeip库详解_爬虫_11


convert方法可以改变图像的mode，一般是在’RGB’(真彩图)、‘L’(灰度图)、‘CMYK’(压缩图)之间转换。

值得注意的是，从灰度图转换为真彩图，虽然理论上确实转换成功了，但是实际上是很难恢复成原来的真彩模式的(不唯一)。

  • filter(filter)：应用过滤器。
from PIL import ImageFilter

我们需要引入PIL库的另一个类，ImageFilter类。

im_blur = im.filter(ImageFilter.BLUR)
im_blur.show()

进行模糊操作。

结果如图：

pythonsomeip库详解_爬虫_12

im_find_edges = im.filter(ImageFilter.FIND_EDGES)
im_find_edges.show()

进行查找边（描边）操作。

结果如图：

pythonsomeip库详解_爬虫_13

filter方法可以将一些过滤器操作应用于原始图像，比如模糊操作，查找边、角点操作等。
filter是过滤器函数，在PIL.ImageFilter函数中定义了大量内置的filter函数，比如BLUR(模糊操作),GaussianBlur(高斯模糊),MedianFilter(中值过滤器)，FIND_EDGES(查找边)等。

  • point(lut,mode) ：对图像像素操作。
im_point = im.point(lambda x:x*1.5)
im_point.show()

结果如图：

pythonsomeip库详解_python_14


point方法可以对图像进行单个像素的操作，上面的代码对point方法传入了一个匿名函数，表示将图像的每个像素点大小都乘以1.5，mode是返回的图像的模式，默认是和原来图像的mode是一样的。

  • load()：取出图像中某个点的RGB值。
pix = im.load()
print pix[1,2]

结果如图：

pythonsomeip库详解_爬虫_15

  • putpixel(xy,colour)：修改指定位置上的像素值。对于单通道图像，变量colour为一个数值；对于多通道图像，变量colour为一个元组。
im.putpixel((1,2), (255,0,255))

【注意】 对于大部分图片修改一个像素并不能看出什么，可以建立循环，改变大部分像素。

  • ImageSequence()：处理图像序列。
    下面的代码可以遍历gif图像中的所有帧，并分别保存为图像
from PIL import ImageSequence
from PIL import Image 
gif = Image.open("pipixia.gif")
for i,frame in enumerate(ImageSequence.Iterator(gif),1):
     if frame.mode == 'JPEG':
         frame.save("%d.jpg" %i)
	else:
         frame.save("%d.png" % i)

原图gif：

pythonsomeip库详解_计算机视觉_16


结果如图：

pythonsomeip库详解_爬虫_17


结果产生了三十张图片，选择其中一张:

pythonsomeip库详解_python_18

3. 趣味小P图

运用ImageEnhance类对照片进行修改。

from PIL import ImageEnhance
brightness = ImageEnhanBce.Brightness(im)
im_brightness = brightness.enhance(1.5)
im_brightness.show()

结果如图：

pythonsomeip库详解_python_19

im_contrast = ImageEnhance.Contrast(im)
im_contrast.enhance(1.5).show()

结果如图：

pythonsomeip库详解_python_20


ImageEnhance是PIL下的一个子类，主要用于图像增强，比如增加亮度(Brightness),增加对比度(Contrast)等。上面的代码将原来图像的亮度增加50%,将对比度也增加了50%。

这里说一句：女神的颜真的服气，不仅一帧一帧剪切也能这么好看。还驾驭各种高亮修改。