Pillow - обработка изображений

Теги: machine-learning  python 

Image class

>>> from PIL import Image
>>> im = Image.open("empire.jpg")

>>> print(im.format, im.size, im.mode)
PPM (512, 512) RGB

>>> import matplotlib.pyplot as pl
>>> pl.figure()
>>> pl.imshow(im)


>>> # copy and insert boxes
>>> im = Image.open('data/empire.jpg')
>>> box = (100, 100, 400, 400) # order - left, top, right, bottom coordinates
>>> region = im.crop(box)

>>> # operations with box and insertion
>>> region = region.transpose(Image.ROTATE_180)
>>> # sinse 10.0.0 is deprecated - use Image.Transpose.ROTATE_180
>>> im.paste(region, box)
>>> pl.figure()
>>> pl.imshow(im)

empire.jpg rotated

>>> out = im.resize((150, 150))
>>> pl.figure()
>>> pl.imshow(out)

empire.jpg resized

>>> out = im.rotate(45)
>>> pl.figure()
>>> pl.imshow(out)

empire.jpg rotated

# merging
def merge(im1, im2):
    w = im1.size[0] + im2.size[0]
    h = max(im1.size[1], im2.size[1])
    im = Image.new("RGBA", (w, h))

    im.paste(im1)
    im.paste(im2, (im1.size[0], 0))

    return im

n = merge(out, out)
pl.figure()
pl.imshow(n)

merging

# spliting and merging bands
r, g, b = im.split()
im = Image.merge("RGB", (b, g, r))
pl.figure()
pl.imshow(im)

spliting and merging

# point transforms
out = im.point(lambda i: i * 1.2)
pl.figure()
pl.imshow(out)

points transform

# Processing individual bands (with paste() method)

# split the image into individual bands
source = im.split()

R, G, B = 0, 1, 2

# select regions where red is less than 100
mask = source[R].point(lambda i: i < 100 and 255)

# process the green band
out = source[G].point(lambda i: i * 0.7)

# paste the processed band back, but only where red was < 100
source[G].paste(out, None, mask)

# build a new multiband image
out = Image.merge(im.mode, source)

pl.figure()
pl.imshow(out)

Processing individual bands

Concepts

Изображение может состоять из одного или нескольких каналов данных. Библиотека pillow позволяет хранить несколько каналов в одном изображении при условии, что все они имеют одинаковые ширину и высоту. Например, изображение PNG может иметь каналы «R», «G», «B» и «A» для значений прозрачности красного, зеленого, синего и альфа-канала. Многие операции воздействуют на каждый канал отдельно, например, гистограммы. Часто полезно думать, что каждый пиксель имеет одно значение для каждго канала. Чтобы получить количество и названия каналов на изображении, используйте метод getbands().

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 и так далее. Текущая версия поддерживает следующие стандартные режимы:

  • 1 (1-bit pixels, black and white, stored with one pixel per byte)
  • L (8-bit pixels, black and white)
  • P (8-bit pixels, mapped to any other mode using a color palette)
  • RGB (3x8-bit pixels, true color)
  • RGBA (4x8-bit pixels, true color with transparency mask)
  • CMYK (4x8-bit pixels, color separation)
  • YCbCr (3x8-bit pixels, color video format) Note that this refers to the JPEG, and not the ITU-R BT.2020, standard
  • LAB (3x8-bit pixels, the Lab color space)
  • HSV (3x8-bit pixels, Hue, Saturation, Value color space)
  • I (32-bit signed integer pixels)
  • F (32-bit floating point pixels)

Pillow also provides limited support for a few additional modes, including:

  • LA (L with alpha)
  • PA (P with alpha)
  • RGBX (true color with padding)
  • RGBa (true color with premultiplied alpha)
  • La (L with premultiplied alpha)
  • I;16 (16-bit unsigned integer pixels)
  • I;16L (16-bit little endian unsigned integer pixels)
  • I;16B (16-bit big endian unsigned integer pixels)
  • I;16N (16-bit native endian unsigned integer pixels)
  • BGR;15 (15-bit reversed true colour)
  • BGR;16 (16-bit reversed true colour)
  • BGR;24 (24-bit reversed true colour)
  • BGR;32 (32-bit reversed true colour)

pillow не поддерживает юзер-дефайнед модели

Атрибут size позволяет указать размер изображения в виде кортежа из двух целых чисел. Координаты- в виде кортежа из четырех чисел - левый, верхний, правый и нижний.

Атрибут info позволяет добавить вспомогательную инфу в виде словаря. Наиболее частый вариант использования - передача информации об ориентации изображения.

Для геометрических операций, которые могут отображать несколько входных пикселей в один выходной пиксель, PIL предоставляет различные фильтры передискретизации.

Подробнее

More

Смотри еще: