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Pillow：Python的图像处理库（安装与使用教程）

news 2025/8/6 6:04:02

在Python中，Pillow库是一个非常强大的图像处理库。它提供了广泛的图像处理功能，让我们可以轻松地操作图像，实现图像的转换、裁剪、缩放、旋转等操作。此外，Pillow还支持多种图像格式的读取和保存，包括JPEG、PNG、BMP、GIF等。

安装Pillow

首先，我们需要安装Pillow库。在终端或命令行中输入以下命令来安装Pillow：

pip install pillow

如果您的环境中已经安装了PIL库，那么可以通过以下命令来升级到最新版本的Pillow：

pip install pillow --upgrade

Pillow库的主要模块和类

Pillow库的主要模块包括Image、ImageColor、ImageDraw、ImageFont、ImageFilter等。每个模块都提供了相应的类和方法来处理图像。

Image模块提供了打开、操作和保存图像的方法。它包含了所有需要的图像操作函数。
ImageColor模块提供了用于操作RGB颜色空间的方法。
ImageDraw模块提供了用于在图像上绘制各种形状和文本的方法。
ImageFont模块提供了用于设置字体和字体大小的方法。
ImageFilter模块提供了一些用于对图像进行滤波处理的方法。

下面我们将通过代码示例来演示如何使用Pillow库进行图像处理。

打开和显示图像

首先，我们可以使用Image.open()方法打开一张图像，并使用Image.show()方法来显示图像。

from PIL import Image  # 打开图像  
img = Image.open('example.jpg')  # 显示图像  
img.show()

在这个例子中，我们使用Image.open()方法打开名为example.jpg的图像文件，并将其保存到img变量中。然后，我们使用img.show()方法来显示这个图像。

图像的转换和调整

Pillow库提供了多种用于转换和调整图像的方法。下面是一些常用的方法：

Image.resize(size)方法用于调整图像的大小。
Image.rotate(angle, expand=True)方法用于旋转图像。
Image.transpose(method)方法用于翻转或旋转图像。
Image.convert(mode='RGB')方法用于将图像转换为RGB模式。
Image.adjust(brightness=0, contrast=0, saturation=0, hue=0)方法用于调整图像的亮度、对比度、饱和度和色调。

from PIL import Image, ImageOps, ImageFilter, ImageEnhance  # 打开图像  
img = Image.open('example.jpg')  # 调整图像大小  
img_resized = img.resize((300, 300))  # 旋转图像  
img_rotated = img.rotate(45)  # 翻转图像  
img_flipped = img.transpose(Image.FLIP_LEFT_RIGHT)  # 调整亮度对比度和饱和度  
enhancer = ImageEnhance.Brightness(img)  
img_brightened = enhancer.enhance(1.5)  # 提高亮度50%  
enhancer = ImageEnhance.Contrast(img)  
img_contrasted = enhancer.enhance(1.5)  # 提高对比度50%  
enhancer = ImageEnhance.Color(img)  
img_colored = enhancer.enhance(1.5)  # 提高饱和度50%  # 显示结果  
img_resized.show()  
img_rotated.show()  
img_flipped.show()  
img_brightened.show()  
img_contrasted.show()  
img_colored.show()

在这个例子中，我们首先使用Image.open()方法打开名为example.jpg的图像文件，并将其保存到img变量中。然后，我们使用Image.resize()方法调整图像的大小，使用Image.rotate()方法旋转图像，使用Image.transpose()方法翻转或旋转图像，使用ImageEnhance模块的Brightness()、Contrast()和Color()方法分别调整图像的亮度、对比度和饱和度。最后，我们使用img_xxx.show()方法来显示每个处理后的图像。