Библиотека Pillow добавляет в Python довольно мощные возможности обработки изображений, идентифицирует и читает большое количество форматов. Поддержка записи ограничена наиболее часто используемыми форматами. Pillow идеально подходит для приложений пакетной обработки изображений. Ее можно использовать для создания эскизов, преобразования между форматами файлов, печати изображений и т. д.
Pillow содержит основные функции обработки изображений:L и RGB (автоконтраст, обрезка, масштабирование,вращение, произвольные аффинные преобразования и .т.д.)BLUR, DETAIL, SHARPEN и т.д.).TrueType или OpenType с последующим созданием объекта шрифта с заданным размером для выполнения надписей на изображении.Pillow в виртуальное окружение;Pillow.Pillow в виртуальное окружение:# создаем виртуальное окружение, если нет $ python3 -m venv .venv --prompt VirtualEnv # активируем виртуальное окружение $ source .venv/bin/activate # обновляем `pip` (VirtualEnv):~$ python3 -m pip install -U pip # ставим модуль `Pillow` (VirtualEnv):~$ python3 -m pip install Pillow -U
Изображение может состоять из одной или нескольких полос/каналов с данными. Pillow позволяет хранить несколько каналов в одном изображении при условии, что все они имеют одинаковые размеры и глубину. Например, изображение PNG может иметь полосы R, G, B и A для значений прозрачности красного, зеленого, синего и альфа-канала. Многие операции воздействуют на каждую полосу отдельно, например, гистограммы. Полезно думать, что каждый пиксель имеет одно значение для каждой полосы. Чтобы получить количество и названия каналов на изображении, используйте метод Image.getbands().
Режим изображения mode - это строка, определяющая тип и глубину пикселя изображения. Каждый пиксель использует полный диапазон битовой глубины. Таким образом, 1-битный пиксель имеет диапазон от 0 до 1, 8-битный пиксель имеет диапазон от 0 до 255, 32-разрядный целочисленный пиксель имеет диапазон INT32, а 32-битный пиксель с плавающей запятой имеет диапазон FLOAT32.
Библиотека Pillow поддерживает следующие стандартные режимы:
Pillow пока не поддерживает многоканальные изображения с глубиной более 8 бит на канал.
Прочитать режим изображения можно через атрибут Image.mode. Это строка, содержащая одно из указанных выше значений.
Библиотека Pillow использует декартову пиксельную систему координат с (0,0) в верхнем левом углу. Обратите внимание, что координаты относятся к подразумеваемым углам пикселей. Центр пикселя, адресованного как (0, 0), на самом деле лежит в (0,5, 0,5).
Координаты обычно передаются в библиотеку в виде двух кортежей (x, y). Прямоугольники представляются как 4-х элементный кортеж, причем левый верхний угол дается первым. Например, прямоугольник, покрывающий все изображение размером 800x600 пикселей, записывается как (0, 0, 800, 600).
Размер изображения можно прочитать через атрибут Image.size. Это кортеж из двух элементов, содержащий размер по горизонтали Image.width и вертикали в пикселях Image.height.
Если изображение не имеет альфа-канала, то прозрачность может быть указана в атрибуте Image.info с ключом transparency.
В большинстве случаев значение transparency представляет собой одно целое число, описывающее, какое значение пикселя является прозрачным в изображении в режимах 1, L, I или P. Однако изображения PNG могут иметь три значения, по одному для каждого канала в изображении в режиме RGB, или могут иметь строку байтов для изображения в режиме P (альфа-значение для каждой записи палитры).
Общим элементом атрибута Image.info изображений в формате JPG и TIFF является тег ориентации EXIF. Это инструкция о том, как следует ориентировать данные изображения при просмотре в программе-просмотрщике изображений. Например, тег может указывать, что изображение повернуто на 90 градусов или зеркально отражено. Чтобы применить эту информацию к сохраняемому изображению, можно использовать Image.exif_transpose().
Pillow.Прочитать изображение по URL можно следующим образом:
from PIL import Image from urllib.request import urlopen url = "https://python-pillow.org/images/pillow-logo.png" # открываем URL img = Image.open(urlopen(url)) # сохраняем изображение img.save('pillow-logo.png')
Следующий код делает скриншот экрана и выполняет некоторые преобразования с полученным изображением. Все преобразования детально прокомментированы.
from PIL import (Image, ImageEnhance, ImageOps, ImageGrab, ImageDraw, ImageFont) import time # делаем задержку в 2 секунды, что бы # успеть переключиться на нужное окно time.sleep(2) # делаем скриншот im_orig = ImageGrab.grab() # получаем размеры скриншота print(f'Размеры: {im_orig.size}') # получаем режим изображения скриншота print(f'Режим: {im_orig.mode}') # обрезаем по 100px с каждого края im_orig = ImageOps.crop(im_orig, border=100) # добавляем черную границу в 2px im_orig = ImageOps.expand(im_orig, border=2, fill='#000000') # и с верху добавляем белую границу в 10px im_orig = ImageOps.expand(im_orig, border=10, fill='#ffffff') # делаем надпись на скриншоте idraw = ImageDraw.Draw(im_orig) # текст text = 'DOCS-PYTHON.RU' # подключаем Font и задаем высоту в пикселях font = ImageFont.truetype("/usr/share/fonts/truetype/freefont/FreeSans.ttf", size=18) # вычисляем длину надписи textlength = idraw.textlength(text, font) # вычисляем положение надписи на скриншоте, например по ширине # ширина скриншота - длина надписи - граница 2px + 10px size = (im_orig.size[0]-textlength-12, im_orig.size[1]-32) # накладываем текст на скриншот idraw.text(size, text, font=font, fill='green') # сохраняем обработанный скриншот im_orig.save('scrshoot.png') # сохраняем скриншот в формате `JPG` # с оптимизацией и заданным качеством im_orig.save('scrshoot.jpg', optimize=True, quality=90) # Открываем изображение скриншота # (для примера) with Image.open('scrshoot.png') as im_orig: # получаем формат файла print(f'Формат файла: {im_orig.format}') # ВНИМАНИЕ! все дальнейшие преобразования # проделываем с оригинальным изображением `im_orig` # результат каждого преобразования будем сохранять # обесцвечиваем изображение с оттенками серого im = ImageOps.grayscale(im_orig) # сохраняем im.save('scrshoot_grayscale.png') # накладываем сепию 'black='#523224'' im = ImageOps.colorize(im, black='#523224', white='#ffffff') im.save('scrshoot_colorize.png') # отображаем картинку зеркально im = ImageOps.mirror(im_orig) im.save('scrshoot_mirror.png') # `режим сканера` с порогом 150 # т.е. применяем к каждому пикселю картинки функцию `fn` threshold = 150 fn = lambda x : 255 if x > threshold else 0 # метод image.convert('L') - предварительно обесцвечивает картинку im = im_orig.convert('L').point(fn, mode='1') im.save('scrshoot_scan.png') # увеличим резкость im = ImageEnhance.Sharpness(im_orig).enhance(2) im.save('scrshoot_Sharpness.png') # увеличим контрастность im = ImageEnhance.Contrast(im_orig).enhance(2) im.save('scrshoot_Contrast.png') # увеличим насыщенность im = ImageEnhance.Color(im_orig).enhance(2) im.save('scrshoot_Color.png') # изменим размер изображения так, что бы оно вписалось в size size = (700, 700) # соотношения сторон сохраняются im = ImageOps.contain(im_orig, size, method=Image.BICUBIC) im.save('scrshoot_contain.png') # создание `thumbnail` size = (150, 150) im_orig.thumbnail(size) im_orig.save('scrshoot_thumbnail.jpg')