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Python图像处理教程_Pillow基础操作详解

舞夢輝影

舞夢輝影

发布时间:2026-01-06 19:10:03

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来源于php中文网

原创

Pillow安装需用pip install Pillow,导入为from PIL import Image;核心操作围绕Image对象,支持打开、显示、保存、模式转换、缩放、旋转、裁剪、绘图及批量处理,注意内存管理与中文字体支持。

python图像处理教程_pillow基础操作详解

安装与环境准备

使用Pillow前需先安装,推荐用pip命令

  • pip install Pillow(注意不是“PIL”,原项目已停止维护)
  • 安装后在Python中用 from PIL import Image 导入,别名习惯保留为Image
  • 若提示“no module named PIL”,通常是安装失败或虚拟环境未激活,可尝试加 --user 参数重装

打开、显示与保存图像

Pillow核心是Image对象,所有操作围绕它展开:

  • Image.open("xxx.jpg") 支持jpg、png、bmp、tiff等多种格式,返回Image实例
  • img.show() 调用系统默认看图程序临时预览(开发调试用,不建议用于生产)
  • img.save("new.png") 自动根据扩展名选择格式;若需指定质量(如JPEG),加参数 quality=95
  • 注意:.show() 不会阻塞代码执行,且关闭预览窗口不影响后续操作

图像基本信息与模式转换

了解当前图像属性是处理前提:

  • img.size 返回(width, height)元组,单位为像素
  • img.mode 表示颜色模式,常见有"RGB"(三通道)、"L"(灰度)、"RGBA"(带透明通道)、"1"(二值图)
  • img.convert("L") 可转为灰度图;img.convert("RGB") 确保三通道(如从RGBA转RGB会丢弃alpha)
  • 模式不匹配时部分滤镜或保存操作会报错,建议处理前统一检查或转换

基础变换与裁剪

常用几何操作无需额外库,Pillow内置方法简洁高效:

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10分钟内自己学会PHP其中,第1篇为入门篇,主要包括了解PHP、PHP开发环境搭建、PHP开发基础、PHP流程控制语句、函数、字符串操作、正则表达式、PHP数组、PHP与Web页面交互、日期和时间等内容;第2篇为提高篇,主要包括MySQL数据库设计、PHP操作MySQL数据库、Cookie和Session、图形图像处理技术、文件和目录处理技术、面向对象、PDO数据库抽象层、程序调试与错误处理、A

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  • img.resize((w, h)) 等比缩放需先计算新尺寸,推荐用 img.thumbnail((max_w, max_h), resample=Image.LANCZOS)(原地修改,保持宽高比)
  • img.rotate(45) 默认按中心逆时针旋转,加 expand=True 可自动扩大画布容纳全部内容
  • img.crop((left, top, right, bottom)) 指定坐标区域裁剪(注意:right和bottom是结束坐标,非宽高)
  • 所有变换均返回新Image对象,原图不变——这是Pillow的不可变设计原则

简单绘图与文字叠加

用ImageDraw模块可在图像上添加基本图形和文字:

  • 先创建绘图对象:from PIL import ImageDraw; draw = ImageDraw.Draw(img)
  • draw.rectangle([x0,y0,x1,y1], outline="red", width=2) 绘制边框矩形
  • draw.text((x, y), "Hello", fill="blue") 添加文字,需注意中文字体支持——默认不支持中文,要加载TrueType字体文件:font = ImageFont.truetype("simhei.ttf", 16)
  • 文字位置以左上角为基准,实际排版常需用 draw.textsize("text", font) 获取宽高再调整坐标

批量处理与内存管理

处理多张图时要注意资源释放:

  • Image对象不自动释放内存,尤其在循环中打开大量图片时,建议显式调用 img.close()
  • 典型批量缩略图脚本结构:for path in Path("input").glob("*.jpg"): img = Image.open(path); img.thumbnail((200,200)); img.save(f"out/{path.stem}_thumb.jpg"); img.close()
  • 若需像素级操作,可用 img.load() 获取像素访问器(但效率低),更推荐转为NumPy数组:import numpy as np; arr = np.array(img)(需额外安装numpy)

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