用python处理图片---通道转换、裁剪与几何变换
1、彩色图像转灰度图
转载：https://www.cnblogs.com/denny402/p/5096330.html
from PIL import Image
import matplotlib.pyplot as plt
img=Image.open('d:/ex.jpg')
gray=img.convert('L')
plt.figure("beauty")
plt.imshow(gray,cmap='gray')
plt.axis('off')
plt.show()
######################Method2
import cv2
from matplotlib import pyplot as plt
img = cv2.imread("128.jpg")
gray_image = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
#gray_image = img[:,:,0]
print(gray_image)
plt.imshow(gray_image,cmap='Greys')
plt.show()
cv2.imwrite('res2.jpg',gray_image)
使用函数convert()来进行转换，它是图像实例对象的一个方法，接受一个 mode 参数，用以指定一种色彩模式，mode 的取值可以是如下几种：
· 1 (1-bit pixels, black and white, stored with one pixel per byte)
· L (8-bit pixels, black and white)
· P (8-bit pixels, mapped to any other mode using a colour palette)
· RGB (3x8-bit pixels, true colour)
· RGBA (4x8-bit pixels, true colour with transparency mask)
· CMYK (4x8-bit pixels, colour separation)
· YCbCr (3x8-bit pixels, colour video format)
· I (32-bit signed integer pixels)
· F (32-bit floating point pixels)
2、通道分离与合并
from PIL import Image
import matplotlib.pyplot as plt
img=Image.open('d:/ex.jpg') #打开图像
gray=img.convert('L') #转换成灰度
r,g,b=img.split() #分离三通道
pic=Image.merge('RGB',(r,g,b)) #合并三通道
plt.figure("beauty")
plt.subplot(2,3,1), plt.title('origin')
plt.imshow(img),plt.axis('off')
plt.subplot(2,3,2), plt.title('gray')
plt.imshow(gray,cmap='gray'),plt.axis('off')
plt.subplot(2,3,3), plt.title('merge')
plt.imshow(pic),plt.axis('off')
plt.subplot(2,3,4), plt.title('r')
plt.imshow(r,cmap='gray'),plt.axis('off')
plt.subplot(2,3,5), plt.title('g')
plt.imshow(g,cmap='gray'),plt.axis('off')
plt.subplot(2,3,6), plt.title('b')
plt.imshow(b,cmap='gray'),plt.axis('off')
plt.show() 
3、裁剪图片
从原图片中裁剪感兴趣区域（roi),裁剪区域由4-tuple决定，该tuple中信息为(left, upper, right, lower)。 Pillow左边系统的原点（0，0）为图片的左上角。坐标中的数字单位为像素点。
from PIL import Image
import matplotlib.pyplot as plt
img=Image.open('d:/ex.jpg') #打开图像
plt.figure("beauty")
plt.subplot(1,2,1), plt.title('origin')
plt.imshow(img),plt.axis('off')
box=(80,100,260,300)
roi=img.crop(box)
plt.subplot(1,2,2), plt.title('roi')
plt.imshow(roi),plt.axis('off')
plt.show() 
用plot绘制显示出图片后，将鼠标移动到图片上，会在右下角出现当前点的坐标，以及像素值。
4、几何变换
Image类有resize()、rotate()和transpose()方法进行几何变换。
1、图像的缩放和旋转
dst = img.resize((128, 128))
dst = img.rotate(45) # 顺时针角度表示2、转换图像dst = im.transpose(Image.FLIP_LEFT_RIGHT) #左右互换
dst = im.transpose(Image.FLIP_TOP_BOTTOM) #上下互换
dst = im.transpose(Image.ROTATE_90) #顺时针旋转
dst = im.transpose(Image.ROTATE_180)
dst = im.transpose(Image.ROTATE_270)transpose()和rotate()没有性能差别。