本篇內(nèi)容介紹了“如何操作Python圖片處理模塊PIL”的有關(guān)知識(shí)，在實(shí)際案例的操作過(guò)程中，不少人都會(huì)遇到這樣的困境，接下來(lái)就讓小編帶領(lǐng)大家學(xué)習(xí)一下如何處理這些情況吧！希望大家仔細(xì)閱讀，能夠?qū)W有所成！
Python是一種編程語(yǔ)言，內(nèi)置了許多有效的工具，Python幾乎無(wú)所不能，該語(yǔ)言通俗易懂、容易入門、功能強(qiáng)大，在許多領(lǐng)域中都有廣泛的應(yīng)用，例如最熱門的大數(shù)據(jù)分析，人工智能，Web開(kāi)發(fā)等。
一、PIL的基本概念：
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、通道
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：
重慶分公司
重慶分公司
from PIL import Image
im = Image.open("xiao.png")
print(im.getbands())
輸出：
('R', 'G', 'B')2、模式
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：
1：1位像素，表示黑和白，但是存儲(chǔ)的時(shí)候每個(gè)像素存儲(chǔ)為8bit。 L：8位像素，表示黑和白。 P：8位像素，使用調(diào)色板映射到其他模式。 RGB：3x8位像素，為真彩色。 RGBA：4x8位像素，有透明通道的真彩色。 CMYK：4x8位像素，顏色分離。 YCbCr：3x8位像素，彩色視頻格式。 I：32位整型像素。 F：32位浮點(diǎn)型像素。 PIL也支持一些特殊的模式，包括RGBX（有padding的真彩色）和RGBa（有自左乘alpha的真彩色）。
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：
from PIL import Image
im = Image.open("xiao.png")
print(im.mode)
輸出：
'RGB'3、尺寸
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：
from PIL import Image
im = Image.open("xiao.png")
print(im.size)
輸出:
(670, 502)4、坐標(biāo)系統(tǒng)
PIL使用笛卡爾像素坐標(biāo)系統(tǒng)，坐標(biāo)(0，0)位于左上角。注意：坐標(biāo)值表示像素的角；位于坐標(biāo)（0，0）處的像素的中心實(shí)際上位于（0.5，0.5）。
坐標(biāo)經(jīng)常用于二元組（x，y）。長(zhǎng)方形則表示為四元組，前面是左上角坐標(biāo)。例如，一個(gè)覆蓋800x600的像素圖像的長(zhǎng)方形表示為（0，0，800，600）。
5、調(diào)色板
調(diào)色板模式("P")使用一個(gè)顏色調(diào)色板為每個(gè)像素定義具體的顏色值
6、信息
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：
from PIL import Image
im = Image.open("xiao.png")
print(im.info)
輸出：
{}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4個(gè)不同的采樣濾波器：
NEAREST：最近濾波。從輸入圖像中選取最近的像素作為輸出像素。它忽略了所有其他的像素。
BILINEAR：雙線性濾波。在輸入圖像的2x2矩陣上進(jìn)行線性插值。注意：PIL的當(dāng)前版本，做下采樣時(shí)該濾波器使用了固定輸入模板。
BICUBIC：雙立方濾波。在輸入圖像的4x4矩陣上進(jìn)行立方插值。注意：PIL的當(dāng)前版本，做下采樣時(shí)該濾波器使用了固定輸入模板。
ANTIALIAS：平滑濾波。這是PIL 1.1.3版本中新的濾波器。對(duì)所有可以影響輸出像素的輸入像素進(jìn)行高質(zhì)量的重采樣濾波，以計(jì)算輸出像素值。在當(dāng)前的PIL版本中，這個(gè)濾波器只用于改變尺寸和縮略圖方法。
注意：在當(dāng)前的PIL版本中，ANTIALIAS濾波器是下采樣（例如，將一個(gè)大的圖像轉(zhuǎn)換為小圖）時(shí)唯一正確的濾波器。BILIEAR和BICUBIC濾波器使用固定的輸入模板，用于固定比例的幾何變換和上采樣是最好的。
Image模塊中的方法resize()和thumbnail()用到了濾波器。
方法resize()的使用如下：
方法resize()的定義為：resize(size, filter=None)=> imagefrom PIL import Image
im = Image.open("xiao.png")
print(im.size)im_resize = im.resize((256,256))print(im_resize.size)輸出：(670, 502)(256,256)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)：
from PIL import Image
im = Image.open("xiao.png")
print(im.size)
im_resize0 = im.resize((256,256), Image.BILINEAR)
print(im_resize0.size)im_resize1 = im.resize((256,256), Image.BICUBIC)
print(im_resize1.size)im_resize2 = im.resize((256,256), Image.ANTIALIAS)
print(im_resize2.size)
輸出：(670, 502)(256,256)(256,256)(256,256)二、Image模塊：
Image模塊是PIL中最重要的模塊，它有一個(gè)類叫做image，與模塊名稱相同。Image類有很多函數(shù)、方法及屬性，接下來(lái)將依次對(duì)image類的屬性、函數(shù)和方法進(jìn)行介紹。
一、Image類的屬性
1、Format
定義：im.format ? string or None
含義：源文件的文件格式。如果是由PIL創(chuàng)建的圖像，則其文件格式為None。
例子：
from PIL import Image
im= Image.open("xiao.png")
print(im.format)
輸出：
'png'2、Mode
定義：im.mode ? string
含義：圖像的模式。這個(gè)字符串表明圖像所使用像素格式。該屬性典型的取值為“1”，“L”，“RGB”或“CMYK”。
3、Size
定義：im.size ? (width, height)
含義：圖像的尺寸，按照像素?cái)?shù)計(jì)算。它的返回值為寬度和高度的二元組（width, height）。
4、Palette
定義：im.palette ? palette or None
含義：顏色調(diào)色板表格。如果圖像的模式是“P”，則返回ImagePalette類的實(shí)例；否則，將為None。
例子：
from PIL import Image
im = Image.open("jing.jpg")
print(im.mode)
print(im.palette)
輸出：
RGB
None5、Info
定義：im.info ? dictionary
含義：存儲(chǔ)圖像相關(guān)數(shù)據(jù)的字典。文件句柄使用該字典傳遞從文件中讀取的各種非圖像信息。大多數(shù)方法在返回新的圖像時(shí)都會(huì)忽略這個(gè)字典；因?yàn)樽值渲械逆I并非標(biāo)準(zhǔn)化的，對(duì)于一個(gè)方法，它不能知道自己的操作如何影響這個(gè)字典。
如果用戶需要這些信息，需要在方法open()返回時(shí)保存這個(gè)字典。
二、類的函數(shù)：
1、New
定義：Image.new(mode,size) ? image
Image.new(mode, size, color) ? image
含義：使用給定的變量mode和size生成新的圖像。Size是給定的寬/高二元組，這是按照像素?cái)?shù)來(lái)計(jì)算的。對(duì)于單通道圖像，變量color只給定一個(gè)值；對(duì)于多通道圖像，變量color給定一個(gè)元組（每個(gè)通道對(duì)應(yīng)一個(gè)值）。 在版本1.1.4及其之后，用戶也可以用顏色的名稱，比如給變量color賦值為“red”。如果沒(méi)有對(duì)變量color賦值，圖像內(nèi)容將會(huì)被全部賦值為0（圖像即為黑色）。如果變量color是空，圖像將不會(huì)被初始化，即圖像的內(nèi)容全為0。 這對(duì)向該圖像復(fù)制或繪制某些內(nèi)容是有用的。
例子：
from PIL import Image
im= Image.new("RGB", (128, 128), "#FF0000")
im.save("test1.png") #圖像im為128x128大小的紅色圖像。
im= Image.new("RGB", (128, 128)) #圖像im為128x128大小的黑色圖像，因?yàn)樽兞縞olor不賦值的話，圖像內(nèi)容被設(shè)置為0，即黑色。
im.save("test2.png")im= Image.new("RGB", (128, 128), "red") #圖像im為128x128大小的紅色圖像。im.save("test3.png")2、Open
定義：Image.open(file) ? image
Image.open(file, mode) ? image
含義：打開(kāi)并確認(rèn)給定的圖像文件。這個(gè)是一個(gè)懶操作；該函數(shù)只會(huì)讀文件頭，而真實(shí)的圖像數(shù)據(jù)直到試圖處理該數(shù)據(jù)才會(huì)從文件讀?。ㄕ{(diào)用load()方法將強(qiáng)行加載圖像數(shù)據(jù)）。如果變量mode被設(shè)置，那必須是“r”。
用戶可以使用一個(gè)字符串（表示文件名稱的字符串）或者文件對(duì)象作為變量file的值。文件對(duì)象必須實(shí)現(xiàn)read()，seek()和tell()方法，并且以二進(jìn)制模式打開(kāi)。
例子：
from PIL import Image
im = Image.open("xiao.png")3、Blend
定義：Image.blend(image1,image2, alpha) ? image
含義：使用給定的兩張圖像及透明度變量alpha，插值出一張新的圖像。這兩張圖像必須有一樣的尺寸和模式。
合成公式為：out = image1 *(1.0 - alpha) + image2 * alpha
如果變量alpha為0.0，將返回第一張圖像的拷貝。如果變量alpha為1.0，將返回第二張圖像的拷貝。對(duì)變量alpha的值沒(méi)有限制。
例子：
from PIL import Image
im1 = Image.open("jing.jpg")
im2 = Image.open("wu.jpg")
im = Image.blend(im1,im2,0.5)
im.save("he.jpg")4、Composite
定義：Image.composite(image1,image2, mask) ? image
含義：使用給定的兩張圖像及mask圖像作為透明度，插值出一張新的圖像。變量mask圖像的模式可以為“1”，“L”或者“RGBA”。所有圖像必須有相同的尺寸。
例子：
from PIL import Image
im1 = Image.open("jing.jpg")
im2 = Image.open("wu.jpg")
r,g,b = im1.split()
print(g.mode)
im = Image.composite(im1,im2,b)
im.save("he.jpg")
b.save("he1.jpg")5、Eval
定義：Image.eval(image,function) ? image
含義：使用變量function對(duì)應(yīng)的函數(shù)（該函數(shù)應(yīng)該有一個(gè)參數(shù)）處理變量image所代表圖像中的每一個(gè)像素點(diǎn)。如果變量image所代表圖像有多個(gè)通道，那變量function對(duì)應(yīng)的函數(shù)作用于每一個(gè)通道。
注意：變量function對(duì)每個(gè)像素只處理一次，所以不能使用隨機(jī)組件和其他生成器。
例子：
from PIL import Image
im = Image.open("jing.jpg")
def deffun(c):
return c*0.89 #改變了亮度
im_eval = Image.eval(im,deffun)
im_eval.save("gai.jpg")注：圖像im_eval與im01比較，其像素值均為im01的一半，則其亮度自然也會(huì)比im01暗一些。6、Frombuffer
定義：Image.frombuffer(mode,size, data) ? image
Image.frombuffer(mode, size,data, decoder, parameters) ? image
含義：（New in PIL 1.1.4）使用標(biāo)準(zhǔn)的“raw”解碼器，從字符串或者buffer對(duì)象中的像素?cái)?shù)據(jù)產(chǎn)生一個(gè)圖像存儲(chǔ)。對(duì)于一些模式，這個(gè)圖像存儲(chǔ)與原始的buffer（這意味著對(duì)原始buffer對(duì)象的改變體現(xiàn)在圖像本身）共享內(nèi)存。 并非所有的模式都可以共享內(nèi)存；支持的模式有“L”，“RGBX”，“RGBA”和“CMYK”。對(duì)于其他模式，這個(gè)函數(shù)與fromstring()函數(shù)一致。
注意：版本1.1.6及其以下，這個(gè)函數(shù)的默認(rèn)情況與函數(shù)fromstring()不同。這有可能在將來(lái)的版本中改變，所以為了大的可移植性，當(dāng)使用“raw”解碼器時(shí)，推薦用戶寫(xiě)出所有的參數(shù)，如下所示：
im =Image.frombuffer(mode, size, data, "raw", mode, 0, 1)
函數(shù)Image.frombuffer(mode,size, data, decoder, parameters)與函數(shù)fromstring()的調(diào)用一致。
7、Fromstring
定義：Image.fromstring(mode,size, data) ? image
Image.fromstring(mode, size,data, decoder, parameters) ? image
含義：函數(shù)Image.fromstring(mode,size, data)，使用標(biāo)準(zhǔn)的“raw”解碼器，從字符串中的像素?cái)?shù)據(jù)產(chǎn)生一個(gè)圖像存儲(chǔ)。
函數(shù)Image.fromstring(mode,size, data, decoder, parameters)也一樣，但是允許用戶使用PIL支持的任何像素解碼器。更多信息可以參考：Writing YourOwn File Decoder.
注意：這個(gè)函數(shù)只對(duì)像素?cái)?shù)據(jù)進(jìn)行解碼，而不是整個(gè)圖像。如果用戶的字符串包含整個(gè)圖像，可以將該字符串包裹在StringIO對(duì)象中，使用函數(shù)open()來(lái)加載。
8、Merge
定義：Image.merge(mode,bands) ? image
含義：使用一些單通道圖像，創(chuàng)建一個(gè)新的圖像。變量bands為一個(gè)圖像的元組或者列表，每個(gè)通道的模式由變量mode描述。所有通道必須有相同的尺寸。
變量mode與變量bands的關(guān)系：
len(ImageMode.getmode(mode).bands)= len(bands)
例子：
from PIL import Image
im1 = Image.open("jing.jpg")
im2 = Image.open("wu.jpg")
r1,g1,b1 = im1.split()
r2,g2,b2 = im2.split()
imgs =[r1,g2,b2]
im_merge = Image.merge("RGB",imgs)
im_merge.save("he.jpg")三、Image類的方法
除非另作說(shuō)明，Image類的所有方法都將返回一個(gè)Image類的新實(shí)例，這個(gè)實(shí)例對(duì)應(yīng)于結(jié)果圖像。
1、Convert
定義1：im.convert(mode)? image
含義1：將當(dāng)前圖像轉(zhuǎn)換為其他模式，并且返回新的圖像。
當(dāng)從一個(gè)調(diào)色板圖像轉(zhuǎn)換時(shí)，這個(gè)方法通過(guò)這個(gè)調(diào)色板來(lái)轉(zhuǎn)換像素。如果不對(duì)變量mode賦值，該方法將會(huì)選擇一種模式，在沒(méi)有調(diào)色板的情況下，使得圖像和調(diào)色板中的所有信息都可以被表示出來(lái)。
當(dāng)從一個(gè)顏色圖像轉(zhuǎn)換為黑白圖像時(shí)，PIL庫(kù)使用ITU-R601-2 luma轉(zhuǎn)換公式：
L = R * 299/1000 + G * 587/1000 + B * 114/1000
當(dāng)轉(zhuǎn)換為2位圖像（模式“1”）時(shí)，源圖像首先被轉(zhuǎn)換為黑白圖像。結(jié)果數(shù)據(jù)中大于127的值被設(shè)置為白色，其他的設(shè)置為黑色；這樣圖像會(huì)出現(xiàn)抖動(dòng)。如果要使用其他閾值，更改閾值127，可以使用方法point()。為了去掉圖像抖動(dòng)現(xiàn)象，可以使用dither選項(xiàng)?！?例子1：
from PIL import Image
im1 = Image.open("jing.jpg")
print(im1.mode)
im_c = im1.convert("1")
im_c.save("he.jpg")
print(im_c.mode)
輸出：1
注：將“RGB”模式的im01圖像，轉(zhuǎn)換為“1”模式的im_c圖像。
定義2：im.convert(“P”,**options) ? image
含義2：這個(gè)與第一個(gè)方法定義一樣，但是當(dāng)“RGB”圖像轉(zhuǎn)換為8位調(diào)色板圖像時(shí)能更好的處理?？晒┻x擇的選項(xiàng)為：
Dither=. 控制顏色抖動(dòng)。默認(rèn)是FLOYDSTEINBERG，與鄰近的像素一起承擔(dān)錯(cuò)誤。不使能該功能，則賦值為NONE。
Palette=. 控制調(diào)色板的產(chǎn)生。默認(rèn)是WEB，這是標(biāo)準(zhǔn)的216色的“web palette”。要使用優(yōu)化的調(diào)色板，則賦值為ADAPTIVE。
Colors=. 當(dāng)選項(xiàng)palette為ADAPTIVE時(shí)，控制用于調(diào)色板的顏色數(shù)目。默認(rèn)是大值，即256種顏色。
定義3：im.convert(mode,matrix) ? image
含義3：使用轉(zhuǎn)換矩陣將一個(gè)“RGB”圖像轉(zhuǎn)換為“L”或者“RGB”圖像。變量matrix為4或者16元組。
例子3：下面的例子將一個(gè)RGB圖像（根據(jù)ITU-R709線性校準(zhǔn)，使用D65亮度）轉(zhuǎn)換到CIE XYZ顏色空間：
from PIL import Image
im1 = Image.open("jing.jpg")
im1.mode
rgb2xyz = （
0.412453, 0.357580, 0.180423, 0,
0.212671, 0.715160, 0.072169, 0,
0.019334, 0.119193, 0.950227, 0 )
im_c3 = im1.convert("L", rgb2xyz)
im_c3.save("he.jpg")
print(im_c3.mode)輸出：L2、Copy
定義：im.copy() ? image
含義：拷貝這個(gè)圖像。如果用戶想粘貼一些數(shù)據(jù)到這張圖，可以使用這個(gè)方法，但是原始圖像不會(huì)受到影響。
例子：
from PIL import Image
im1 = Image.open("jing.jpg")
im2 = im1.copy()
im2.save("he.jpg")
注：圖像im_copy和im01完全一樣。3、Crop
定義：im.crop(box) ? image
含義：從當(dāng)前的圖像中返回一個(gè)矩形區(qū)域的拷貝。變量box是一個(gè)四元組，定義了左、上、右和下的像素坐標(biāo)。
這是一個(gè)懶操作。對(duì)源圖像的改變可能或者可能不體現(xiàn)在裁減下來(lái)的圖像中。為了獲取一個(gè)分離的拷貝，對(duì)裁剪的拷貝調(diào)用方法load()。
例子：
from PIL import Image
im1 = Image.open("jing.jpg")
print(im1.size)
box = [0,0,650,400] #650(長(zhǎng))400（高）
im_crop = im1.crop(box)
im_crop.save("he.jpg")4、Draft
定義：im.draft(mode,size)
含義：配置圖像文件加載器，使得返回一個(gè)與給定的模式和尺寸盡可能匹配的圖像的版本。例如，用戶可以使用這個(gè)方法，在加載一個(gè)彩色JPEG圖像時(shí)將其轉(zhuǎn)換為灰色圖像，或者從一個(gè)PCD文件中提取一個(gè)128x192的版本。
注意：這個(gè)方法會(huì)適時(shí)地修改圖像對(duì)象（精確地說(shuō)，它會(huì)重新配置文件的讀取器）。如果圖像已經(jīng)被加載，那這個(gè)方法就沒(méi)有作用了。
例子：
from PIL import Image
im1 = Image.open("jing.jpg")
im_draft = im1.draft("L",(500,500))
print(im_draft.size)
im_draft.save("he.jpg")
輸出：
(650, 650)5、 Filter
定義：im.filter(filter) ? image
含義：返回一個(gè)使用給定濾波器處理過(guò)的圖像的拷貝?？捎脼V波器需要參考ImageFilter模塊。
例子：
from PIL import Image,ImageFilter
im1 = Image.open("jing.jpg")
im_filter = im1.filter(ImageFilter.BLUR)
im_filter.save("he.jpg")
注：圖像im_filter比im01變得有些模糊了。6、 Fromstring
定義：im.fromstring(data)
im.fromstring(data, decoder,parameters)
含義：與函數(shù)fromstring()一樣，但是這個(gè)方法會(huì)將data加載到當(dāng)前的圖像中。
7、 Getbands
定義：im.getbands()? tuple of strings
含義：返回包括每個(gè)通道名稱的元組。例如，對(duì)于RGB圖像將返回（“R”，“G”，“B”）。
8、 Getbbox
定義：im.getbbox() ? 4-tuple or None
含義：計(jì)算圖像非零區(qū)域的包圍盒。這個(gè)包圍盒是一個(gè)4元組，定義了左、上、右和下像素坐標(biāo)。如果圖像是空的，這個(gè)方法將返回空。
例子：
from PIL import Image
im1 = Image.open("jing.jpg")
print(im1.getbbox())
輸出：
(0, 0, 650, 650)9、Getcolors
定義：im.getcolors() ? a list of(count, color) tuples or None
im.getcolors(maxcolors) ? a list of (count, color) tuples or None
含義：（New in 1.1.5）返回一個(gè)（count，color）元組的無(wú)序list，其中count是對(duì)應(yīng)顏色在圖像中出現(xiàn)的次數(shù)。
如果變量maxcolors的值被超過(guò)，該方法將停止計(jì)算并返回空。變量maxcolors默認(rèn)值為256。為了保證用戶可以獲取圖像中的所有顏色，you can pass in size[0]*size[1]（請(qǐng)確保有足夠的內(nèi)存做這件事）。
例子：
from PIL import Image
im1 = Image.open("test.png")
print(im1.getcolors(8888888))輸出：[(2, (255, 255, 255, 233)), (9, (0, 0, 0, 136)), (1, (0, 0, 0, 64)), (2, (0, 0, 0, 24)), (5, (0, 0, 0, 56)).......10、 Getdata
定義：im.getdata() ? sequence
含義：以包含像素值的sequence對(duì)象形式返回圖像的內(nèi)容。這個(gè)sequence對(duì)象是扁平的，以便第一行的值直接跟在第零行的值后面，等等。
注意：這個(gè)方法返回的sequence對(duì)象是PIL內(nèi)部數(shù)據(jù)類型，它只支持某些sequence操作，包括迭代和基礎(chǔ)sequence訪問(wèn)。使用list(im.getdata())，將它轉(zhuǎn)換為普通的sequence。
例子：
from PIL import Image
im1 = Image.open("jing.jpg")
seq = im1.getdata()
print(seq[0])
seq0 = list(seq)
print(seq0[0])
print(len(seq0))
輸出：
(41, 183, 197)
(41, 183, 197)
#這個(gè)值是長(zhǎng)和高之積
注：Sequence對(duì)象的每一個(gè)元素對(duì)應(yīng)一個(gè)像素點(diǎn)的R、G和B三個(gè)值。11、 Getextrema
定義：im.getextrema() ? 2-tuple
含義：返回一個(gè)2元組，包括該圖像中的最小和大值。
例子：
from PIL import Image
im1 = Image.open("jing.jpg")
print(im1.getextrema())
輸出:
((0, 255), (0,255), (0, 255))
該方法返回了R/G/B三個(gè)通道的最小和大值的2元組。12、 Getpixel
定義：im.getpixel(xy) ? value or tuple
含義：返回給定位置的像素值。如果圖像為多通道，則返回一個(gè)元組。
注意：該方法執(zhí)行比較慢；如果用戶需要使用python處理圖像中較大部分?jǐn)?shù)據(jù)，可以使用像素訪問(wèn)對(duì)象（見(jiàn)load），或者方法getdata()。
例子：
from PIL import Image
im1 = Image.open("jing.jpg")
print(im1.getpixel((1,1)))
print(im1.getpixel((649,649)))
輸出：
(41, 183, 197)
(236, 210, 153)注：im.getpixel(xy)中的X,Y表示坐標(biāo)，從0開(kāi)始。13、 Histogram
定義1：im.histogram()? list
含義1：返回一個(gè)圖像的直方圖。這個(gè)直方圖是關(guān)于像素?cái)?shù)量的list，圖像中的每個(gè)象素值對(duì)應(yīng)一個(gè)成員。如果圖像有多個(gè)通道，所有通道的直方圖會(huì)連接起來(lái)（例如，“RGB”圖像的直方圖有768個(gè)值）。
二值圖像（模式為“1”）當(dāng)作灰度圖像（模式為“L”）處理。
例子1：
from PIL import Image
im1 = Image.open("jing.jpg")
ls = im1.histogram()
print(len(ls))
print(ls[767])
輸出：
147114、 Load
定義：im.load()
含義：為圖像分配內(nèi)存并從文件中加載它（或者從源圖像，對(duì)于懶操作）。正常情況下，用戶不需要調(diào)用這個(gè)方法，因?yàn)樵诘谝淮卧L問(wèn)圖像時(shí)，Image類會(huì)自動(dòng)地加載打開(kāi)的圖像。
（New in 1.1.6）在1.1.6及以后的版本，方法load()返回一個(gè)用于讀取和修改像素的像素訪問(wèn)對(duì)象。這個(gè)訪問(wèn)對(duì)象像一個(gè)二維隊(duì)列，如：
pix = im.load()
print pix[x, y]
pix[x, y] =value
通過(guò)這個(gè)對(duì)象訪問(wèn)比方法getpixel()和putpixel()快很多。
例子：
from PIL import Image
im1 = Image.open("jing.jpg")
lm_load = im1.load()
print(lm_load[649,649])
輸出：
(236, 210, 153)15、Paste
定義1：im.paste(image,box)
含義1：將一張圖粘貼到另一張圖像上。變量box或者是一個(gè)給定左上角的2元組，或者是定義了左，上，右和下像素坐標(biāo)的4元組，或者為空（與（0，0）一樣）。如果給定4元組，被粘貼的圖像的尺寸必須與區(qū)域尺寸一樣。
如果模式不匹配，被粘貼的圖像將被轉(zhuǎn)換為當(dāng)前圖像的模式。
例子1：
from PIL import Image
im1 = Image.open("jing.jpg")
box = [0,0,200,200]
im_crop = im1.crop(box)
im1.paste(im_crop,(200,200,400,400)) #等價(jià)于im1.paste(im_crop,(200,200))
im1.save("he.jpg")
定義2：im.paste(colour,box)
含義2：它與定義1一樣，但是它使用同一種顏色填充變量box對(duì)應(yīng)的區(qū)域。對(duì)于單通道圖像，變量colour為單個(gè)顏色值；對(duì)于多通道，則為一個(gè)元組。
例子2：
from PIL import Image
im1 = Image.open("jing.jpg")
im1.paste((256,256,256),(200,100,500,200))
im1.save("he.jpg")
注：圖像im1的（200，100）位置將出現(xiàn)一個(gè)300x100的白色方塊，對(duì)于多通道的圖像，如果變量colour只給定一個(gè)數(shù)值，將只會(huì)應(yīng)用于圖像的第一個(gè)通道。如果是“RGB”模式的圖像，將應(yīng)用于紅色通道。
定義3：im.paste(image,box, mask)
含義3：與定義1一樣，但是它使用變量mask對(duì)應(yīng)的模板圖像來(lái)填充所對(duì)應(yīng)的區(qū)域?？梢允褂媚Ｊ綖椤?”、“L”或者“RGBA”的圖像作為模板圖像。模板圖像的尺寸必須與變量image對(duì)應(yīng)的圖像尺寸一致。 如果變量mask對(duì)應(yīng)圖像的值為255，則模板圖像的值直接被拷貝過(guò)來(lái)；如果變量mask對(duì)應(yīng)圖像的值為0，則保持當(dāng)前圖像的原始值。變量mask對(duì)應(yīng)圖像的其他值，將對(duì)兩張圖像的值進(jìn)行透明融合。
注意：如果變量image對(duì)應(yīng)的為“RGBA”圖像，即粘貼的圖像模式為“RGBA”，則alpha通道被忽略。用戶可以使用同樣的圖像作為原圖像和模板圖像。
例子3：
from PIL import Image
im1 = Image.open("jing.jpg")
box = [100,100,200,200]
im_crop = im1.crop(box)
r,g,b = im_crop.split()
im1.paste(im_crop,(200,100,300,200),b)
im1.save("he.jpg")
注：在圖像im1的（0，0）位置將出現(xiàn)一個(gè)半透明的100x100的方塊。
定義4：im.paste(colour,box, mask)
含義4：與定義3一樣，只是使用變量colour對(duì)應(yīng)的單色來(lái)填充區(qū)域。
例子4：
from PIL import Image
im1 = Image.open("jing.jpg")
box = [100,100,200,200]
im_crop = im1.crop(box)
r,g,b = im_crop.split()
im1.paste((0,256,0),(200,100,300,200),b)
im1.save("he.jpg")
注：在圖像im1的（0，0）位置將出現(xiàn)一個(gè)100x100的綠色方塊。總結(jié)
“如何操作Python圖片處理模塊PIL”的內(nèi)容就介紹到這里了，感謝大家的閱讀。如果想了解更多行業(yè)相關(guān)的知識(shí)可以關(guān)注創(chuàng)新互聯(lián)成都網(wǎng)站設(shè)計(jì)公司網(wǎng)站，小編將為大家輸出更多高質(zhì)量的實(shí)用文章！
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