在Python中使用PIL模块处理图像的教程

来源：动视网责编：小采时间：2020-11-27 14:41:47

在Python中使用PIL模块处理图像的教程

在Python中使用PIL模块处理图像的教程:PIL：Python Imaging Library，已经是Python平台事实上的图像处理标准库了。PIL功能非常强大，但API却非常简单易用。安装PIL 在Debian/Ubuntu Linux下直接通过apt安装： $ sudo apt-get install python-imaging Ma

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导读在Python中使用PIL模块处理图像的教程:PIL：Python Imaging Library，已经是Python平台事实上的图像处理标准库了。PIL功能非常强大，但API却非常简单易用。安装PIL 在Debian/Ubuntu Linux下直接通过apt安装： $ sudo apt-get install python-imaging Ma

PIL：Python Imaging Library，已经是Python平台事实上的图像处理标准库了。PIL功能非常强大，但API却非常简单易用。
安装PIL

在Debian/Ubuntu Linux下直接通过apt安装：

$ sudo apt-get install python-imaging

Mac和其他版本的Linux可以直接使用easy_install或pip安装，安装前需要把编译环境装好：

$ sudo easy_install PIL

如果安装失败，根据提示先把缺失的包（比如openjpeg）装上。

Windows平台就去PIL官方网站下载exe安装包。
操作图像

来看看最常见的图像缩放操作，只需三四行代码：

import Image

# 打开一个jpg图像文件，注意路径要改成你自己的:
im = Image.open('/Users/michael/test.jpg')
# 获得图像尺寸:
w, h = im.size
# 缩放到50%:
im.thumbnail((w//2, h//2))
# 把缩放后的图像用jpeg格式保存:
im.save('/Users/michael/thumbnail.jpg', 'jpeg')

其他功能如切片、旋转、滤镜、输出文字、调色板等一应俱全。

比如，模糊效果也只需几行代码：

import Image, ImageFilter

im = Image.open('/Users/michael/test.jpg')
im2 = im.filter(ImageFilter.BLUR)
im2.save('/Users/michael/blur.jpg', 'jpeg')

效果如下：

PIL的ImageDraw提供了一系列绘图方法，让我们可以直接绘图。比如要生成字母验证码图片：

import Image, ImageDraw, ImageFont, ImageFilter
import random

# 随机字母:
def rndChar():
 return chr(random.randint(65, 90))

# 随机颜色1:
def rndColor():
 return (random.randint(64, 255), random.randint(64, 255), random.randint(64, 255))

# 随机颜色2:
def rndColor2():
 return (random.randint(32, 127), random.randint(32, 127), random.randint(32, 127))

# 240 x 60:
width = 60 * 4
height = 60
image = Image.new('RGB', (width, height), (255, 255, 255))
# 创建Font对象:
font = ImageFont.truetype('Arial.ttf', 36)
# 创建Draw对象:
draw = ImageDraw.Draw(image)
# 填充每个像素:
for x in range(width):
 for y in range(height):
 draw.point((x, y), fill=rndColor())
#

输出文字: for t in range(4): draw.text((60 * t + 10, 10), rndChar(), font=font, fill=rndColor2()) # 模糊: image = image.filter(ImageFilter.BLUR) image.save('code.jpg', 'jpeg');

我们用随机颜色填充背景，再画上文字，最后对图像进行模糊，得到验证码图片如下：