PythonのPILパッケージで画像を簡単に処理する方法
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序文
ここで画像を処理するために cv2 画像処理パッケージを使用することはお勧めできません。中国語のパスでは画像にアクセスできず、読み取り値が NONE で、非常に面倒な場合があるためです。そこで、今日は PIL の使用方法を記録します。パッケージ 画像の簡単な加工。
ヒント: 以下はこの記事の本文であり、次のケースは参考用です。
1.PILとは何ですか?
Pillow ライブラリは、Python 用のサードパーティ ライブラリです。
Python2 では、PIL (Python Imaging Library) が非常に便利な画像処理ライブラリですが、PIL は Python3 をサポートしていないため、誰か (Alex Clark と寄稿者) が Python3 で使用できる Pillow を提供しました。
2. ステップを使用する
1. ライブラリをインストールする
Python3 では Pillow が提供されていますが、インストール時に PIL を直接インストールします。
pip install pillow
2.ライブラリのインポート
コードは次のとおりです（例）。
from PIL import Image
3. データの読み取り
コードは次のとおりです（例）。
img = Image.open("E:/数据集/0426b97_45d.jpg") #这里都是绝对地址的写法，也可以写成E:\\数据集\\guofeng1\\0426b97_45d.jpg
img.show() #展示图片
4. 画像サイズを読み取る
ここで読み取られる絵には形はなく、大きさだけがあり、次のように読み取れます。
a = img.size #输出为(1224, 1024)
他の変数に代入することもできます。
a = img.size #a被赋值(1224, 1024)
a = img.size[0] #a被赋值1224
a = img.size[1] #a被赋值1024
チャンネル数はここでは表示できないことに注意してください。表示したい場合は、次のコードで表示できます。
print(len(img.split())) #这里将输出3，split将图像颜色通道分成单独的波段，统计其个数就可以得到通道数
5. 画像のスケーリング
Simply(size, resample=BICUBIC, box=None,ducing_gap=None): 画像のサイズを変更し、サイズ変更された画像を返します。パラメータは 4 つあります。
size、画像のスケーリングされたサイズ、長さ 2 のタプル (幅、高さ) が渡されます。
resample、 resample は、オプションのリサンプル フィルターです。Image.NEAREST、Image.BOX、Image.BILINEAR、Image.HAMMING、Image.BICUBIC、Image.LANCZOS を渡すことができます。デフォルトのフィルタは Image.BICUBIC です。画像のモードが「1」または「P」の場合は、常に Image.NEAREST に設定します。
ボックス、画像を拡大縮小する領域。長さ 4 のタプル (x 1 , y 1 , x 2 , y 2 ) を渡します。この領域は元の画像の (0, 0, width, height) の範囲内にある必要があります。範囲を超える場合は、値が渡されない場合、デフォルトでは、元の画像全体が拡大縮小されます。(x 1 , y 1 ) はクリッピング領域の左上隅の座標に相当し、(x 2 , y 2 ) はクリッピング領域の右下隅の座標に相当します。
ducing_gap、ギャップを減らします。画像のズーム効果を最適化するには、浮動小数点数を渡します。デフォルトでは、最適化は実行されません。値が 3.0 より大きい場合、最適化効果は基本的に公平なリサンプリングです。
img_resize = img.resize((500, 400), resample=Image.LANCZOS, box=(100, 100, 1200, 800), reducing_gap=5.0)
6. 画像を保存する
img.save('d:/dog.jpg')