Pil как вывести картинку

Основные возможности библиотеки Python Imaging Library / Pillow / PIL

PIL, известная как библиотека Python Imaging Library, может быть использована для работы с изображениями достаточно легким способом. У PIL не было никаких изменений и развития с 2009. Поэтому, добрые пользователи этого сайта предложили взглянуть на Pillow еще раз. Эта статья поможет вам узнать как пользоваться Pillow.

Что такое Pillow?

Pillow это форк PIL (Python Image Library), которая появилась благодаря поддержке Алекса Кларка и других участников. Основана на коде PIL, а затем преобразилась в улучшенную, современную версию. Предоставляет поддержку при открытии, управлении и сохранении многих форматов изображения. Многое работает так же, как и в оригинальной PIL.

Загрузка и установка Pillow

Перед началом использования Pillow, нужно загрузить и установить ее. Pillow доступна для Windows, Mac OS X и Linux. Самая “свежая” версия — это версия “8.1.0”, она поддерживается на python 3.6 и выше. Для установки Pillow на компьютеры Windows используйте conda или pip :

Для установки Pillow на компьютерах Linux просто используйте:

А установки Pillow на MacOS X нужно для начала установить XCode, а затем Homebrew. После того как Homebrew установлен, используйте:

Убедитесь, что Pillow установлена

Убедитесь, что Pillow установлена, откройте терминал и наберите следующее в текущей строке:

Если система показывает снова >>> , значит модули Pillow правильно установлены.

Форматы файлов

Перед началом использования модуля Pillow, давайте укажем некоторые поддерживаемые типы файлов: BMP, EPS, GIF, IM, JPEG, MSP, PCX PNG, PPM, TIFF, WebP, ICO, PSD, PDF . Некоторые типы файлов возможны только для чтения, в то время как другие доступны только для написания. Чтобы увидеть полный список поддерживаемых типов файла и больше информации о них, ознакомьтесь с руководством к Pillow.

Как использовать Pillow для работы с изображениями

Поскольку мы собираемся работать с изображениями, для начала, скачаем одно. Если у вас уже есть изображение, которое хотите использовать, пропустите этот шаг, описанный ниже.

В нашем примере будем использовать стандартное тестовое изображение под названием «Lenna» или «Lena». Это изображение используется во многих экспериментах по обработке изображений. Просто зайдите сюда и загрузите изображение. Если вы нажмете на изображение, оно сохранится как изображение с количеством пикселей 512×512.

Использование Pillow

Давайте посмотрим на возможные варианты использования этой библиотеки. Основные функции находятся в модуле Image . Вы можете создавать экземпляры этого класса несколькими способами. Путем загрузки изображений из файлов, обработки других изображений, либо создания изображений с нуля. Импортируйте модули Pillow, которые вы хотите использовать.

Источник

Используем Python Pillow для вставки текста и изображения в картинку

Pillow это одна из самых популярных библиотек Python для работы с изображениями. Ранее эта библиотека называлась PIL и последний ее релиз был в 2009, после чего разработчики продолжили ее развитие под названием Pillow. В этой статье будет рассмотрен пример вставки текста и изображения в новую или существующую картинку.

Pillow устанавливается отдельно:

Навигация по посту

Создание и открытие изображения

Для открытия и создания изображения используется модуль Image. На следующем примере мы откроем существующее изображение:

В следующем примере мы создадим изображение, где мы должны указать:

• Цветовую модель. Например RGB,RGBA,CMYK,HCL и т.д.;
• Размер изображения в кортеже;
• По умолчанию изображение создается с черным фоном. Для его изменения нужно заполнить атрибут color.

Сохранить изображение можно через save:

Модуль Python os — примеры создания и работы с папками и путями

Добавление текста к изображению

Для изменения изображение используется класс ImageDraw. В следующем примере мы создадим объект этого класса с текстом, где нужно указать:

• Расположение текста. В примере ниже это (100, 100);
• Сам текст;
• Цвет текста.

Если использовать кириллические символы, может появится ошибка:

• AttributeError: ‘ImageFont’ object has no attribute ‘getmask2’
• UnicodeEncodeError: ‘latin-1’ codec can’t encode characters

Для исправления ошибки вы можете использовать свой шрифт через класс ImageFont. Вы так же сможете указать размер шрифта:

Вставка изображения

Для создания водяного знака, например, откройте второе изображение и используйте функцию paste. При этом первый параметр с watermark будет использовать всю область изображения, а второй установит прозрачность (альфа-канал):

Определение высоты и ширины

Если вы планируете открывать множество изображений, разных размеров и добавлять текст, например в правый нижний угол вы можете вычислить это местоположение. Объекты Image содержат размеры:

Если вы используете водяные знаки, то можно просто вычесть из основного изображения размеры водяного знака и получить корректное расположение в правом угле:

Источник

Введение в обработку изображений в Python при помощи Pillow

Бывает такой заходишь на почту и видишь очередную подборку статей, которые никогда не прочитаешь, но тут так сошлись звезды, что и открыл статью, и прочел, и придумал, где на практике пригодится. А теперь хочу поделиться статьей с Хабром, чтобы если кому-то нужен будет простой и понятный гайд по работе с изображениями на Python — пожалуйста.

Pillow — это свободно распространяемая библиотека для работы с изображениями (далее Imaging Library) на Python с открытым исходным кодом, которая добавляет вашему коду поддержку открытия, изменения и сохранения изображений в различных расширениях.

Давайте начнем

Самый важный класс в Imaging Library Python — это класс Image, определенный в одноименном модуле. Мы используем open(), чтобы открыть изображение в нашей локальной директории, как показано ниже:

Это просто! Теперь вы умеете считывать изображения с помощью Pillow, а значит можно приступать к обработке изображения с его помощью. Вы также можете проверить тип изображения, которое мы только что загрузили.

Вы можете посмотреть свойства изображения, например:

Кроме того, вы можете вывести на экран изображение, используя метод show

Конвертирование расширения изображения

Когда вы закончите работать с изображением при помощи библиотеки Pillow в изначальном расширении, вы можете пересохранить его в других форматах, например, их jpg сделать png или многие другие.

Для примера, давайте попробуем написать простую программу на Python для преобразования всех изображений в каталоге вашего проекта, которые находятся в формате jpg, в формат png.

После того, как вы запустите приведенный выше код, в каталоге проекта, состоящем из изображений в формате jpg, откроются все изображения и преобразуются в .png, как показано на скриншоте. Вы можете повторить тот же процесс для преобразования изображений в другие преобразований.

Обрезка изображения

Pillow также может использоваться для обрезки изображения, при этом вы можете получить производный прямоугольник выбранного изображения, указав координаты, по которым преобразовать изображение.

Как мы видим, изображение было успешно обрезано. Координаты обрезанной поверхности представлены диагональными координатами.

При этом первые две точки находятся (x, y) от верхней левой диагональной точки, а следующие две точки (x2, y2) также являются диагональной точкой снизу справа.

Геометрическое преобразование

С помощью Pillow мы можем выполнять некоторые геометрические преобразования над изображением, включая изменение размера и поворот изображения.

Эти знания играют большую роль при генерации данных для глубокого обучения путем преобразования одного изображения в тонны других изображений с разных ракурсов.

Изменение размера изображения

Когда вы запустите приведенный выше код, вы должны увидеть новое изображение с измененным размером в вашем каталоге с размером 320 на 320.

Поворот изображения

Используйте функцию вращения для создания 360 изображений одного из того же изображения под разными углами — это поможет сгенерировать данные, которые вы потенциально можете использовать для обучения своей модели глубокого обучения.

Генератор изображений

После запуска скрипта, вы должны увидеть 360 изображений одного и того же исходного изображения с разным поворотом, как показано ниже.

Фильтрация изображений

Фильтрация — это метод изменения или улучшения изображения. Например, вы можете отфильтровать изображение, чтобы выделить определенные особенности или удалить другие.

Фильтрация изображений используется для получения различных результатов, как, например,- сглаживание, повышение резкости, удаление шума и обнаружение краев.

В библиотеке Pillow доступно множество фильтров, включая BLUR, BoxBlur, CONTOUR, FIND_EDGES, Filter, GaussianBlur, Kernel, MaxFilter, MedianFilter, SHARPEN, SMOOTH и т.д.

Пример использования

Давайте попробуем найти края на изображении ниже, используя фильтр FIND_EDGES.

Таким же образом вы можете экспериментировать с другими фильтрами в Python библиотеке Pillow в зависимости от того, что вы пытаетесь сделать.

Чтение изображения из открытого файла

Кроме того, вы можете использовать Pillow для чтения изображения из файлового объекта Python, как показано ниже

Чтение изображения из URL

В этом случае вам придется использовать Pillow в сочетании с запросами. Запросы должны будут отправлять GET-request на сервер, чтобы получить необработанные байты изображения, а уже Pillow считает эти байты.

Создание новых изображений

С помощью Pillow вы также можете создать новое пустое изображение, которое может понадобиться для различных целей. Используйте Image.new() для создания совершенно нового изображения.

Синтаксис:

Пример использования:

Рисование прямоугольников на изображениях

Pillow также может использоваться для рисования прямоугольника на изображениях. Обычно это делают при обнаружении объекта. При этом вы можете нарисовать не просто прямоугольник, а рамку над обнаруженным объектом.

Пример исползования

Давайте попробуем нарисовать прямоугольную рамку внутри пустого изображения.

Первые две координаты представляют (x, y) левой верхней части, а следующие две (x2, y2) представляют координатную точку правой нижней части.

Рисование текста на изображениях

Мы также можем использовать библиотеку Pillow для рисования текста на изображениях.

Источник

PIL на Python от простого к сложному

Чтобы дойти до сложных алгоритмов обработки, стоит проанализировать стандартные схемы, с чего я и предлагаю начать.

Для примеров обработки будет использоваться изображение с различным наборов цветов:

Для старта нам потребуется два модуля библиотеки:

Настроим инструменты для комфортной дальнейшей работы:

Приступим

Обрабатывать изображения будем в формате RGB. Также PIL поддерживает работу с форматами 1, L, P, RGB, RGBA, CMYK, YCbCr, LAB, HSV, I, F.

Значения пикселя в изображении задаются в формате: (x,y),(red, green, blue), где x,y — координаты, а числовые значения RGB находятся в диапазоне от 0 до 255. То есть работаем с 8-битным изображением.

Оттенок серого

Серый оттенок появляется в случае равенства всех палитр цветов, поэтому нам нужно получить среднее арифметическое значение во всех трёх пунктах:

Инверсия

Инверсия получается путём вычета из 255 текущего цвета:

Инверсия оттенка серого

Совмещая два предыдущих алгоритма можно написать следующий код:

Выборочная инверсия оттенка серого

Для этого алгоритма нужно определить пороговое значение, которое я возьму за 100:

Источник

Русские Блоги

обработка изображений Python PIL

Считываемое изображение — это тип PIL, а данные, считываемые skimage.io, имеют формат numpy.

Из вывода видно, что размер изображения, считываемого Img, равен (ширина, высота) изображения; в то время как размер изображения (высота, ширина, канал), [Вот почему caffe необходимо установить в коде при отдельном тестировании: transformer.set_transpose (‘data’, (2,0,1)), потому что формат данных изображения, которое может обрабатывать caffe, — (канал, высота, ширина ), поэтому данные необходимо преобразовать]

Изображение, считанное Img, получает пиксель определенной точки с помощью getpixel ((w, h)), чтобы напрямую вернуть значение пикселя трех каналов этой точки
Изображение, считанное с помощью skimage, можно получить непосредственно из img_file2 [0] [0], но вы должны помнить его формат, а не то, что вы думаете (канал, высота, ширина)

Добавить текст к картинке

информация об изображении

Если мы хотим узнать некоторую информацию об изображении

Изображение PIL Для просмотра информации об изображении можно использовать следующие методы

Чтобы использовать Python для обработки цифровых изображений, необходимо установить пакет Pillow. Хотя Python поставляется с PIL (библиотека изображений python), эта библиотека перестала обновляться, поэтому используйте Pillow, разработанную на основе PIL.

Типы изображений, с которыми может работать пилот
pil может обрабатывать растровые изображения (блоки данных пикселей).

проход
Изображение может содержать один или несколько каналов данных. Если эти каналы имеют одинаковый размер и глубину, Pil позволяет накладывать эти каналы.

координировать
Pil принимает систему координат (0,0) в верхнем левом углу.

Открытие и отображение изображения

Хотя Pillow используется, это ответвление PIL, поэтому импортируйте его из PIL. Используйте функцию open (), чтобы открыть изображение, и функцию show (), чтобы отобразить изображение.

Этот метод отображения изображений заключается в вызове браузера изображений, поставляемого с операционной системой, для открытия изображения. Иногда этот метод неудобен, поэтому мы также можем использовать другой метод, чтобы программа могла нарисовать изображение.

Хотя этот метод более сложен, его рекомендуется использовать. Он использует библиотеку matplotlib для рисования изображений для отображения. matplotlib — это профессиональная библиотека для рисования, которая эквивалентна графику в Matlab.Вы можете установить несколько фигур, задать заголовок рисунка и даже использовать подзаголовок для отображения нескольких изображений на одном рисунке. matplotlib можно установить напрямую.
По умолчанию фигура поставляется с осью, если в этом нет необходимости, мы можем отключить ее

Подпись к изображению

стандартный режим matplotlib

Изображение PIL Для просмотра информации об изображении можно использовать следующие методы

Сохранение изображения

Всего одна строчка кода, очень просто. Эта строка кода может не только сохранить изображение, но и преобразовать формат.В этом примере исходное изображение png сохраняется как изображение jpg.

Канал изображения \ геометрическое преобразование \ обрезка

PIL может преобразовывать цвет изображения и поддерживает такие режимы, как 24-битный цвет, 8-битное изображение в градациях серого и двоичное изображение.Простое преобразование может быть выполнено с помощью функции Image.convert (mode), где mode представляет режим вывода цвета. Например, «L» означает оттенки серого, «1» означает режим двоичного изображения и т. Д. Однако при использовании функции преобразования для преобразования изображения в градациях серого в двоичное изображение используется фиксированное пороговое значение 127 для достижения реализации, то есть значение пикселей с оттенками серого выше 127 равно 1, а пиксель с оттенками серого ниже 127 — 0.

Цветное изображение в оттенках серого

Используйте функцию convert () для преобразования. Это метод объекта экземпляра изображения. Он принимает параметр режима, чтобы указать режим цвета. Значение режима может быть следующим:

Разделение каналов и слияние

Кадрирование снимка

Интересующая область (roi) обрезается из исходного изображения.Область кадрирования определяется 4-кортежем, а информация в кортеже (левый, верхний, правый, нижний). Начало (0, 0) системы слева от подушки — это верхний левый угол изображения. Единица измерения координат — пиксель.

После рисования и отображения изображения с графиком наведите указатель мыши на изображение, координаты текущей точки и значение пикселя появятся в правом нижнем углу.

** Геометрическая трансформация **
Класс изображения имеет методы resize (), rotate () и transpose () для геометрического преобразования.
Масштабирование и поворот изображения

Конвертировать изображение

Нет разницы в производительности между transpose () и rotate ().

Модуль изображений библиотеки обработки изображений Python

Создать новую картинку

Сложенные изображения
Сложите два изображения, img2 и img2, альфа — это число с плавающей запятой между [0,1], если оно равно 0, эффект img1, если он равен 1.0, эффект img2. Конечно, размер и режим img1 и img2 должны быть одинаковыми. Эта функция может дать очень красивый эффект, и арифметическое сложение и вычитание графики будет упомянуто позже.

Composite может использовать другое изображение в качестве маски, все три изображения должны иметь одинаковый размер, а режим изображения маски может быть «1», «L», «RGBA».

Добавить водяной знак

Добавить текстовый водяной знак

Добавить небольшой водяной знак

PIL преобразование изображений в массив numpy

Преобразование изображения PIL в массив numpy

numpy image Для просмотра информации об изображении можно использовать следующие методы

Преобразование массива numpy в изображение PIL
Здесь matplotlib.image используется для чтения массива изображений. Обратите внимание, что считанный здесь массив имеет тип float32 с диапазоном 0-1, а данные PIL.Image имеют тип uinit8 с диапазоном 0-255., Итак, чтобы преобразовать:

Изображение PIL Для просмотра информации об изображении можно использовать следующие методы

Доступ к пикселям в изображениях

В некоторых из предыдущих примеров мы все использовали Image.open () для открытия изображения, а затем напрямую управляли объектом PIL. Ничего страшного, если это простая операция, но если операция немного сложнее, она будет более трудоемкой. Поэтому обычно после загрузки изображения мы конвертируем изображение в матрицу для более сложных операций.
Откройте изображение, преобразуйте его в матрицу и отобразите

Объект PIL можно преобразовать в объект массива, вызвав функцию array () в numpy.

Для просмотра информации об изображении можно использовать следующие методы

Изображение PIL Для просмотра информации об изображении можно использовать следующие методы

numpy image Для просмотра информации об изображении можно использовать следующие методы

Если это изображение RGB, то после преобразования в массив оно становится строкамиcolsтрехмерная матрица каналов, поэтому мы можем использовать

Чтобы получить доступ к значению пикселя.
Пример 1. Откройте изображение и случайным образом добавьте немного соли и перца.

Пример 2: преобразовать изображение lena в бинаризацию, значение пикселя больше 128 становится 1, в противном случае оно становится 0

Если вы хотите работать с несколькими пикселями, вы можете использовать доступ к фрагменту массива. Метод нарезки возвращает значение пикселя массива с указанным индексом интервала. Вот несколько примеров изображений в градациях серого:

Прямое управление пикселями

Можно управлять не только каждым пикселем, но и каждым каналом независимо. Например, увеличить яркость каждого пикселя (не знаю, есть ли более профессиональные слова) на 20%.

Гистограмма изображения

Давайте сначала посмотрим на две функции reshape и flatten:

Предположим, мы сначала сгенерировали одномерный массив:

Если мы хотим превратить этот одномерный массив в двумерную матрицу 3 * 5, мы можем использовать изменение формы для достижения

Теперь, если мы вернемся и узнаем, что двумерная матрица должна быть преобразована в одномерный массив, мы не сможем использовать reshape, мы можем использовать только flatten. Давайте посмотрим на разницу между двумя

Видно, что преобразование с reshape на самом деле представляет собой двумерный массив с двумя квадратными скобками, поэтому можно использовать только flatten.

Если мы хотим найти гистограмму изображения, нам нужно сгладить матрицу изображения, чтобы сделать ее одномерным массивом, а затем выполнить статистику

Нарисуйте гистограмму в оттенках серого
Рисование может быть выполнено путем вызова библиотеки matplotlib.pyplot, а функция hist может рисовать гистограмму напрямую.
Как позвонить:

Существует много параметров hist, но обычно используются эти пять, требуется только первый, а последние четыре необязательны.

Гистограмма цветного изображения
фактически совпадает с гистограммой в градациях серого, за исключением того, что трехканальная гистограмма рисуется отдельно, а затем накладывается.

Видно, что функция рисования в matplotlib очень мощная, а гистограмма — лишь очень небольшая ее часть.Для получения дополнительной информации обратитесь к официальному документу:
http://matplotlib.org/api/pyplot_summary.html

Как Python читает все изображения в указанной папке

Метод вызова

Улучшение изображения модуля ImageEnhance библиотеки обработки изображений графики Python

Вы можете использовать модуль ImageEnhance, который содержит большое количество предопределенных методов улучшения изображения.
Средство улучшения включает цветовой баланс, баланс яркости, контраст, резкость и т. д. Используя эти усилители, вы можете легко выполнять такие операции, как регулировка цвета, регулировка яркости, повышение резкости и т. Д., А также реализовать некоторые базовые функции улучшения изображения, предоставляемые в google picasa.

Улучшение цветаИспользуется для настройки цветового баланса изображения, что эквивалентно настройке цвета на цветном телевизоре. Этот класс реализует метод улучшения интерфейса, упомянутого выше.

Затем вы можете использовать метод улучшения (коэффициента) для настройки.

Повышение яркостиИспользуется для настройки баланса света и темноты изображения.

factor = 1 возвращает объект черного изображения, 0 возвращает объект исходного изображения

Увеличение контрастности контрастИспользуется для настройки контрастности изображения, что эквивалентно настройке контрастности цветного телевизора.

Резкость усиливает резкостьИспользуется для увеличения резкости / пассивирования изображений.

Следует отметить, что коэффициент операции повышения резкости представляет собой число с плавающей запятой 0-2. Когда factor = 0, возвращается полностью размытый объект изображения. Когда factor = 1, возвращается полностью резкость объекта изображения, factor = 1 Когда вернуть исходный объект изображения

Библиотека обработки изображений Python модуль ImageChops

Этот модуль в основном включает арифметические операции с изображениями, называемые операциями каналов. Этот модуль можно использовать по-разному, включая создание некоторых специальных эффектов, интеграцию изображений, арифметическое рисование и так далее.
Invert:

Инверсный цвет изображения аналогичен дополнительному, установленному в операции задания. Максимальное значение — Макс. Каждый пиксель вычитается, чтобы получить инверсный цвет.
формула

lighter:

darker:

difference

Вычислить абсолютное значение двух изображений и выполнить вычитание пикселя за пикселем.
multiply

Наложите два изображения друг на друга. Если вы используете чистый черный цвет, чтобы перекрыть определенное изображение, вы получите чисто черное изображение. Если вы используете чистый белый цвет для наложения изображения, изображение не пострадает.
Формула расчета выглядит следующим образом

screen:

Сначала инвертируйте цвет, затем наложите.
формула

add:

Выполните арифметическое сложение двух картинок и рассчитайте по следующей формуле
формула

Если масштаб и смещение игнорируются, масштаб = 1,0, смещение = 0,0 означает
out = img1 + img2
subtract:

Выполните арифметическое вычитание на двух картинках:
формула

Библиотека обработки графических изображений Python ImageFilter module image filter

ImageFilter — это модуль фильтра PIL. С помощью этих предопределенных фильтров вы можете легко выполнять некоторые операции фильтрации на изображении, тем самым удаляя шум в изображении (частичное устранение), что может снизить сложность будущей обработки (например, распознавания образов). Подождите).

Чтобы использовать функцию фильтра PIL, вам необходимо ввести модуль ImageFilter

Источник