python-pillow图像处理

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PIL中所涉及的基本概念有如下几个:通道(bands)、模式(mode)、尺寸(size)、坐标系统(coordinate system)、调色板(palette)、信息(info)和滤波器(filters)

1、  通道

以RGB图像为例,每张图片都是由三个数据通道构成,分别为R、G和B通道。而对于灰度图像,则只有一个通道

2、  模式

图像的模式定义了图像的类型和像素的位宽。当前支持如下模式:

1:1位像素,表示黑和白,但是存储的时候每个像素存储为8bit。
L:8位像素,表示黑和白。
P:8位像素,使用调色板映射到其他模式。
RGB:3x8位像素,为真彩色。
RGBA:4x8位像素,有透明通道的真彩色。
CMYK:4x8位像素,颜色分离。
YCbCr:3x8位像素,彩色视频格式。
I:32位整型像素。
F:32位浮点型像素。
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)

3、  尺寸 

通过size属性可以获取图片的尺寸。这是一个二元组,包含水平和垂直方向上的像素数 

4、  坐标系统 

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)。

坐标经常用于二元组(x,y)。长方形则表示为四元组,前面是左上角坐标。例如,一个覆盖800x600的像素图像的长方形表示为(0,0,800,600)

5、  调色板

调色板模式 ("P")使用一个颜色调色板为每个像素定义具体的颜色值

6、  信息

使用info属性可以为一张图片添加一些辅助信息。这个是字典对象。加载和保存图像文件时,多少信息需要处理取决于文件格式

7、  滤波器

对于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个不同的采样滤波器:

NEAREST:最近滤波。从输入图像中选取最近的像素作为输出像素。它忽略了所有其他的像素。
BILINEAR:双线性滤波。在输入图像的2x2矩阵上进行线性插值。注意:PIL的当前版本,做下采样时该滤波器使用了固定输入模板。
BICUBIC:双立方滤波。在输入图像的4x4矩阵上进行立方插值。注意:PIL的当前版本,做下采样时该滤波器使用了固定输入模板。
ANTIALIAS:平滑滤波。这是PIL 1.1.3版本中新的滤波器。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。在当前的PIL版本中,这个滤波器只用于改变尺寸和缩略图方法。
注意:在当前的PIL版本中,ANTIALIAS滤波器是下采样(例如,将一个大的图像转换为小图)时唯一正确的滤波器。BILIEAR和BICUBIC滤波器使用固定的输入模板,用于固定比例的几何变换和上采样是最好的

天子骄龙

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转载自www.cnblogs.com/liming19680104/p/11333923.html