Image模塊

Image模塊是在Python PIL圖像處理中常見的模塊，對圖像進行基礎操作的功能基本都包含于此模塊內。如 open 、 save 、 conver 、 show …等功能。

open類

Image.open(file) ? image
Image.open(file, mode) ? image

要從文件加載圖像，使用 open() 函數，在 Image 模塊：

            
              from PIL import Image  # 調用庫

im = Image.open("a.jpg")  # 文件存在的路徑
im.show()

?Save類

im.save(outfile,options…)
im.save(outfile, format, options…)

若要保存文件，則使用 Image 類的 save() 方法，此時保存文件的文件名就變得十分重要了，除非指定格式，否則這個庫將會 以文件名的擴展名作為格式保存 。

            
              from PIL import Image  # 調用庫

im = Image.open("a.jpg")
print(im)
im.save("a_save.png")  # 將"a.jpg"保存為"a_save.png"
im = Image.open("a_save.png")  # 打開新的png圖片
# 輸出圖片格式、尺寸、模式
print(im.format, im.size, im.mode)

運行結果如下：

?format類

im.format ? string or None

這個屬性標識了圖像來源，如果圖像不是從文件讀取它的值就是None。

            
              from PIL import Image  # 調用庫

im = Image.open("a.jpg")
print(im.format)  # 打印出格式信息

運行結果：如下圖可以看到其format為”JPEG”。

?Mode類

im.mode ? string

圖像的模式，常見的mode 有 “L” (luminance) 表示灰度圖像，“RGB”表示真彩色圖像，和 “CMYK” 表示出版圖像，表明圖像所使用像素格式。如下表為常見的modes描述：

modes	描述
1	1位像素，黑和白，存成8位的像素
L	8位像素，黑白
P	8位像素，使用調色板映射到任何其他模式
RGB	3× 8位像素，真彩
RGBA	4×8位像素，真彩+透明通道
CMYK	4×8位像素，顏色隔離
YCbCr	3×8位像素，彩色視頻格式
I	32位整型像素
F	32位浮點型像素

            
              from PIL import Image  # 調用庫

im = Image.open("a.jpg")
print(im.mode)  # 打印出模式信息

運行結果：如下圖，圖片的 mode 為“RGB”模式。

?convert類

im.convert(mode)? image

將當前圖像轉換為其他模式，并且返回新的圖像。當從一個調色板圖像轉換時，這個方法通過這個調色板來轉換像素。如果不對變量mode賦值，該方法將會選擇一種模式，在沒有調色板的情況下，使得圖像和調色板中的所有信息都可以被表示出來。

            
              from PIL import Image  # 調用庫

im = Image.open("a.jpg")
# 將圖像轉換為“P”模式。
new_im = im.convert('P')
print(new_im.mode)
# P 模式的圖像不能保存為 .jpg 格式
new_im.save("a_P.png")

運行結果：將圖像轉換為“P”模式。

對比原始圖像：


原圖	“P”模式

?Size類

im.size ? (width, height)

圖像的尺寸，按照像素數計算，它的返回值為寬度和高度的二元組（width, height）。

            
              from PIL import Image  # 調用庫

im = Image.open("a.jpg")
print(im.size)  # 打印出尺寸信息

運行結果：圖片的尺寸信息，200*201。

?Palette類

im.palette ? palette or None

顏色調色板表格。如果圖像的模式是“P”，則返回ImagePalette類的實例；否則，將為None。

            
              from PIL import Image  # 調用庫

im = Image.open("a.jpg")
print(im.palette)
im = Image.open("a_P.png")
print(im.palette)

運行結果：

?Info類

im.info ? dictionary

存儲圖像相關數據的字典。

            
              from PIL import Image

im = Image.open("a.jpg")
print(im.info)

運行效果：

            
              {'jfif': 258, 'jfif_version': (1, 2), 'dpi': (72, 72), 'jfif_unit': 1, 'jfif_density': (72, 72), 'exif': b'Exif\x00\x00II*\x00\x08\x00\x00\x00\x07\x00\x12\x01\x03\x00\x01\x00\x00\x00\x01\x00\x00\x00\x1a\x01\x05\x00\x01\x00\x00\x00b\x00\x00\x00\x1b\x01\x05\x00\x01\x00\x00\x00j\x00\x00\x00(\x01\x03\x00\x01\x00\x00\x00\x02\x00\x00\x001\x01\x02\x00\x1c\x00\x00\x00r\x00\x00\x002\x01\x02\x00\x14\x00\x00\x00\x8e\x00\x00\x00i\x87\x04\x00\x01\x00\x00\x00\xa4\x00\x00\x00\xd0\x00\x00\x00\x80\xfc\n\x00\x10\'\x00\x00\x80\xfc\n\x00\x10\'\x00\x00Adobe Photoshop CS3 Windows\x002011:11:19 22:16:41\x00\x00\x00\x03\x00\x01\xa0\x03\x00\x01\x00\x00\x00\xff\xff\x00\x00\x02\xa0\x04\x00\x01\x00\x00\x00\xc8\x00\x00\x00\x03\xa0\x04\x00\x01\x00\x00\x00\xc9\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x06\x00\x03\x01\x03\x00\x01\x00\x00\x00\x06\x00\x00\x00\x1a\x01\x05\x00\x01\x00\x00\x00\x1e\x01\x00\x00\x1b\x01\x05\x00\x01\x00\x00\x00&\x01\x00\x00(\x01\x03\x00\x01\x00\x00\x00\x02\x00\x00\x00\x01\x02\x04\x00\x01\x00\x00\x00.\x01\x00\x00\x02\x02\x04\x00\x01\x00\x00\x00\x03\x14\x00\x00\x00\x00\x00\x00H\x00\x00\x00\x01\x00\x00\x00H\x00\x00\x00\x01\x00\x00\x00\xff\xd8\xff\xe0\x00\x10JFIF\x00\x01\x02\x00\x00H\x00H\x00\x00\xff\xed\x00\x0cAdobe_CM\x00\x02\xff\xee\x00\x0eAdobe\x00d\x80\x00\x00\x00\x01\xff\xdb\x00\x84\x00\x0c\x08\x08\x08\t\x08\x0c\t\t\x0c\x11\x0b\n\x0b\x11\x15\x0f\x0c\x0c\x0f\x15\x18\x13\x13\x15\x13\x13\x18\x11\x0c\x0c\x0c\x0c\x0c\x0c\x11\x0c\x0c\x0c\x0c\x0c\x0c\x0c\x0c\x0c\x0c\x0c\x0c\x0c\x0c\x0c\x0c\x0c\x0c\x0c\x0c\x0c\x0c\x0c\x0c\x0c\x0c\x0c\x0c\x01\r\x0b\x0b\r\x0e\r\x10\x0e\x0e\x10\x14\x0e\x0e\x0e\x14\x14\x0e\x0e\x0e\x0e\x14\x11\x0c\x0c\x0c\x0c\x0c\x11\x11\x0c\x0c\x0c\x0c\x0c\x0c\x11\x0c\x0c\x0c\x0c\x0c\x0c\x0c\x0c\x0c\x0c\x0c\x0c\x0c\x0c\x0c\x0c\x0c\x0c\x0c\x0c\x0c\x0c\x0c\x0c\x0c\x0c\x0c\x0c\xff\xc0\x00\x11\x08\x00\xa0\x00\x9f\x03\x01"\x00\x02\x11\x01\x03\x11\x01\xff\xdd\x00\x04\x00\n\xff\xc4\x01?\x00\x00\x01\x05\x01\x01\x01\x01\x01\x01\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x03\x00\x01\x02\x04\x05\x06\x07\x08\t\n\x0b\x01\x00\x01\x05\x01\x01\x01\x01\x01\x01\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x01\x00\x02\x03\x04\x05\x06\x07\x08\t\n\x0b\x10\x00\x01\x04\x01\x03\x02\x04\x02\x05\x07\x06\x08\x05\x03\x0c3\x01\x00\x02\x11\x03\x04!\x121\x05AQa\x13"q\x812\x06\x14\x91\xa1\xb1B#$\x15R\xc1b34r\x82\xd1C\x07%\x92S\xf0\xe1\xf1cs5\x16\xa2\xb2\x83&D\x93TdE\xc2\xa3t6\x17\xd2U\xe2e\xf2\xb3\x84\xc3\xd3u\xe3\xf3F\'\x94\xa4\x85\xb4\x95\xc4\xd4\xe4\xf4\xa5\xb5\xc5\xd5\xe5\xf5Vfv\x86\x96\xa6\xb6\xc6\xd6\xe6\xf67GWgw\x87\x97\xa7\xb7\xc7\xd7\xe7\xf7\x11\x00\x02\x02\x01\x02\x04\x04\x03\x04\x05\x06\x07\x07\x06\x055\x01\x00\x02\x11\x03!1\x12\x04AQaq"\x13\x052\x81\x91\x14\xa1\xb1B#\xc1R\xd1\xf03$b\xe1r\x82\x92CS\x15cs4\xf1%\x06\x16\xa2\xb2\x83\x07&5\xc2\xd2D\x93T\xa3\x17dEU6te\xe2\xf2\xb3\x84\xc3\xd3u\xe3\xf3F\x94\xa4\x85\xb4\x95\xc4\xd4\xe4\xf4\xa5\xb5\xc5\xd5\xe5\xf5Vfv\x86\x96\xa6\xb6\xc6\xd6\xe6\xf6\'7GWgw\x87\x97\xa7\xb7\xc7\xff\xda\x00\x0c\x03\x01\x00\x02\x11\x03\x11\x00?\x00\xea\xb6\xe8\x9bj.\xd4\xc5\xaaD!-Q-G-Q-EH\x0bS\x16\xa3\x16\xa8\xedAH\xa0\xa1\xdbet\xd6\xebmpk\x18\ts\x8f\x829\x10\xb9\xee\xb7\x96r,\xfb;\'\xd1\xa8\xcb\x80\xfc\xe7\x0f\xfc\x82 YA->\xa3\xd4\xee\xcdqeN4\xd3\xc6\xd9\x82\xf0?~?\xea\x11\xbav+h\xa8\xde\xed^\x07\xb4N\x91\xe7*\xa5,\x05\xe0v\xfd\xd0?\xef\xcbhT\xe3@\xa9\x83\xdaZDy\x9f\x15!"!\x02$\x97\x04\x92\xfb\xdc\xe7\xcb\xc9&]2U\xdcj\x85\x80\xb5\xdd\xa0\xc8\xd0\x8f\xe5\x7fUF\xdc;j\xb0\x974\xc73\x1a\xca\xbd\x8dN\xe6\x87\xb7\xda\xe6\xea\x1c\xddc\xf7\xa3\xf7\xab\xff\x00KW\xe6\'\x89\x03\xb2%\x12\x13\xd2\xd2?Cp\x07t\x16\x9e\x03\x88\xf7\xb7w\xeeY\xfb\x8f]65\xb5\xdfE7\x00\ta-3\xcb\\t?\xf4V\x0b\x18\x1f^\xba\x0e\xde \x8f\xfc\x8b\xbf\xe8+\x18\xd7\xbd\x80\xba~\x97\xb6\xd6\xf9\x83\xecw\xf5\x90\x9cx\x82\xc1*/@\x92@\xc8\x07\xc7_\xbd%Y\x99I$\x92JRI$\x92\x9f\xff\xd0\xed\x0b\x14KG\x88V\x0b\x14\x08R\xa1\xae@\xf1\xfc\nh\x1eg\xe0\x11\xc8M\xb5\x05 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\x8d;\xad3\xcc\xfc\x14\xb2>(\x1bl\xbc\xa6\x94\xa53\xbf\xbd7\x88*\x8a\xf2\xb2z\xe6G\xe9j\xa0\x1d\x1a\xd3c\xbf#\x16\xac\xf7\xec5\\\x97Q\xcc\xf5r-\xb6~\x99 \x0f\x06\xb3\xf4M\xff\x00\xa7\xbd\x18j|\x96\x968\xf6\x99\xdd\xe0b~\xe5r\xd7\x82\xc7\x16\ts%\xe0~$\x7f\x9a\xb2\xb0\xeequ\x8d\'\xdaLGiF\xaf42\xca\xdc\xe3\xcc\x03\xf2\xf6\x15!E\xd3\xd2\xf4\xec\xb1m-\xd6L"W\x92\xfa\xaf \xb3t\xf7\x0b\x9f\xe9\xb9b\x9b=\x19\x86\x87\xb9\x8c\xf9{\x9b\xff\x00Ai[\x9b\x95U\xc3\xd2\xa5\xaf\x9f\xa0K\x80\x04\xf9\xaa\xd2\x1c2#\xecnc\xfd`\x07\xbb\xa8\xebr\xadq\xfd\x1bYQ\x1a\x12}\xf3\xe6>\x8a\x15\xa44*\xce\xce\xea1\xad5V\xc3\xa0\x0ey.\x93\xe0\xd653\xac\xb4V]qn\xeeN\xd9\x8f\x87\xb94\x95\xdc\x12\x89\xd6\xbe\x86\xdc\x0f\xac\xf90\xcd\x80\xe8H\x95\x83~\xeamkg\xc6\n\xb3\xd5rFWPe \xcbw\xea{r\x85\xd7F\xcb\xeb1\x01\xcd?\x81V\xb0\xe9\x01\xe3\xab[9\xb9\xf9\ne\xd2\xf2#\xa8\xd5\x1c9\xe1\xb1\xf1\xd1o\xe7\xb9\xde\x8dv\xb7\x96\xc8w\x9f\xee\xff\x00\x9a\xb9~\x8a\x0b\xfa\x95\x00k\xb1\xc5\xff\x00\xe6\x82\xba\x97\x81n;\x9b\xc7\xe9@?\x07\x05%\xb1\x14\xb8\x19M\x7f\x07C\xa8\x1e_\xeb\xed]\r6\xfa\xb5L\xfb\x80\x89\xf1\xf0+\x85\xe9\xf9.\xad\xe6\xb3\x1b\xab:x~\xef\xfe\x93z\xe90\xba\x93+\x1b\x88\xde\x1c\xd2CI\x8f\xeb\x07\x7fU6AQ\xa1 N\xa3\xab\xb1S\x880Dx\xa3H\xe3\xb7\x8a\xc0\xb7\xeb#\x1ae\x95\xb1\xa7\xb4\xcb\xbf*\xa8\xff\x00\xadY%\xcd\xf7\x80$h\x00\x03\x94\xde\x1b]\xc4\x00\xaa>\x05\xff\xd4\xec+f=Cet\xb1\xa2=\xc44k\xe5\xc2\x8024\xf0\xfe*\x1bL\xc8\x91\xf8\xa9M\xbf\xbc>`\xa7\x13h\xb1\xdds\xfd\xe9\x84\x93\xf7~)\x89|}&\xfd\xc6!&\xfa\xae\x91\xa1\xf1(W\x9a\xacwiu\x8c\xa3\x8b\x82\xe2\xd2E\x96CX|\x0f\xef\x7feq\x99\x17n\x93\xc3d2\xb0t\xd0h\xd1\xff\x00~]\xbeoL\xc6\xcb-vF\xf7\xec\xe1\xa1\xc5\xa3\xe3\x01WgA\xc0kf\xa6\r\xe2H\xdc\x03\xa3\xb6\x8ew\xb9>2\x11\x0bH\xb7\x88e\xfbw9\xa7@D\x1f)B\xb3\'Y=\xe7_\x8f\xb9Z\xea8\xce\xc6\xcc\xba\x97\x00\xc2\\ \r\x00\x80\\\xe8\xfe\xb2\xcb\xb2`\x13\xc1\xef\xe1\xddIv\x16\xd7F\xe7\xdb\x1c\xfal`v\xcb*"\xd6?\xcd\x9f\xf9\x8a\xe8\xba\x17Z\xa3\xa94ce4U\x94\x00;N\x81\xe3\xf7\xea\xff\x00\xc8\xae5\xa5\xcd\xb0\x9f\xde\xd3\xe3*\xe6.\x1d\x9bX\xf2%\xa3\xbfp<\x7f\xb2\xa2\xcd\xc3Z\xe8z69{\xe2\xa1\xb7_\xe2\xfa;1\xb1\xaa\x1b\xe3_\x12g\xf2\xaes\xeb\x1fZk\x1aqqHu\x8e\xd1\xce\x1a\x86\x85\x06\x0b\xcda\x8f\xbe\xc74\x0e\x0b\x89Y\xd9\x98\xf5\xd6\x1c\xe8\xe0J\xad\xc66mpnL\xac\xb9]6m\xea-.%\xde\xfd\xa0\xfc5\xe1X\xfa\xca\xf02q\x9885\xb9\xe7\xfbN\xff\x00b\xad\xd1\xc1\xfbC\\>\x97\xb8\xf3\x02]\xed\x08\xdfYK]\x93\x8c\xe1\xa95\x10~\x01\xe47\xf2+\xa0\xd0s\xf7\x95\xaf\xd0@\x0e\xbf \xe8X\x1a\xd6\x9f7;\x8f\xfa+v\x8b\xcd\x95\xda\x01\x87\x96\xee\x1d\xf5k\x9d?\xf4\x96\x0fMpf\x16a\x06=7T\xe0#\xbb].W\xf1rX\xdb\xedg``|\x1c7}$\xe0PCG1\xe7\x1f\xa8\xba5e\xda\xb7\xc2O\xd2\xaf\xf1\xda\x89oS{X\xd3\xbb\xd9f\xa4\x9e\xcf\x1c\xcf\xf5\xda\xac\xe4t\xa7u\x1am\xf4,\x1e\xb5>\xff\x00E\xc2\x0f\xf5\xe9\x7f\xf6\xb6\xb9\xab\x02\xf7]K\xfd;D\x17\x0fp
              
                7\xd5\xeb\x9b}vd\x08\x15\xfb\x88\x1aK\\c\xfe\x8f\xe7=h\xbb\xa3\xdbE\xa5\xad\'\xd1t\x96\x07v\x9eXO\xf2WH\xea\x00y\r\xd1\xbbuq\xe6%\x0f!\xa3\xd1\x87\t\x9fh\x1e%7 \xe2\xdc\xae\xc53\x03\xa3\xcb\xd4\xdb\xe05\xads\xc8\x03t\x0e\x16oX\xc8m4X\xc7\x82,x\xd8\xd6\x9d?\xac\xef\xec\xae\xc6\x9aYF!k4\x07s\xbf\xde\xbc\xff\x00\xeb\x06K\xaf\xea\x97W\xbb\xdbCv\xc7\x9f\x7f\xec\xfb\x94p\xc6,}\xac\xf2\xceH47\xd1\x8fN\x01\xa0\x1e\x1cZ\x08\x9f\x8c\xa6\xea\xaf\xf5l\xad\xa0{\xeb\x90<\xf7~\x92?\xf07\'\xc6pc\x88\xee6\x88\xf8\xc7\xfeEB\xc7\x86d\x9bH\x07m\x80\xc1\xd6@\xdc\xdd\x7f\xb2\xe5j\xf4%\xab\xd5]=\xff\x00\xabfW?M\x92O\x91<\xa5FL\xe5\xb8\x9d=@\x08\x1f\x01\xc7\xe0\xa3\x8a\xe0\xcc\x8c\xaa\xeb\x11\xbc;gq\xa6\xbb\x7f\xab\xb8\xaa\xfb\x9a/\xad\xcd\xd0\t\x02|\x07\xd0\x9f\xf3\x92\xe3\x02\x8f\x8d\'\x86\xed\xd7\xab1\xd4Z2XL\xd6v\xbf\xcd\xae\xff\x00\xcev\xaa\xfdZ\x86e\x07dT\x0e\xe0}\xed\x03\xbf;\xf6\xfek\x93a:\x97\xe4W]\xe4\xd7M\xa4\xb1\xce\x1f\x99\xbcK_\xfer\xd1\xc1\xad\xf8W\x9a\xf2Z\r\x91\xfa\'~e\xcc\xec\xcd\xdf\xf9\xed\xff\x00\xe0\xacR\x13cE\xbb\x17\x91wpu\xf3\x1f\xc1\nL\xc1\xf9-N\xb1\x84\xea-~C\x18YS\xdcIi\x11\x12~\x8f\xf6\x7f9f\x1d\xb2\x0c\xa8dW?\xff\xd6\xebc\xc4}\xc5E\xd3\xe0u\xf3\xd1<\x8f-?\x0f\xfc\xe5\t\xc7\xdc\xd6\xc0\xd4\x81\x12\x9c\xc6\xdc`\x01\x81\xbe_\x8a\x98\x08-i\x99Fl\xcf\x92%\x902\x89\xfe\n64\xb9\x84\r\x1d\x1a)\x8f5\x17\xce\xd3\x1a\x180SR\x8d\xa4\xfaA\xc4A\x89#\xbc\xc2\x89\x10\xc0;\x8f\xca\x93\xcc\xb6\xba\xf4\x1b\xcc\x11\xe4\x06\xe7\xff\x00\xe4T\x9eI"4<\xf9\xa4\x10Q\x9fn\xa7_\x15V\xc6z\x87q\xee \x0f\x00\x7f\xef\xceG\xb0\x8d\x1b\xd8j{|\x02f\x89\xd4\xa4V\xf5je\xfb*\xe3B#\xe1<\xaf6\xeb8\xe6\x9c\xeb\xad:\x8bk\x07\xe0\xed\xde\xff\x00\xfa!z\'T\xb2+x\xf0j\xe1\xba\xc5$\xd1u\xb1$\x02g\xc2\x02h\xa1-W~\x8bR\x997;\xb9\xdc\xc5]\xec$\xbex\xdd\x13\xfd\xa3YG\xc2\x97d\x07\rg\xd2x\xf0#\xbaF\xa8\xc36O\xf8M\xcd\xf1\x8d\xcev\x8aC\xb0\xea\xb0U\x94\x18\xc4\xb708\x89\xdcv\xc1\xf3\x1f\xf9\x8a\x05\xcds,,~\x8ec\xc82\xa5\x90]E\xcdx\x90$\x91\x1e3\xbb\xff\x00"\x9b"\xd9\xb1\xe0\x86\xef\x0e/\x16\x19\x92\x0cm\x05G2A#\xa0?\x9a\xf0j\xce\xec\x9d\xb8\n\xech\xe0\xc6\xba\x89o\xbb_\xeb1l\xe2\xb6\xeb\xb0\xd8\xf6\xbb}:\xba\xa6w\x04\xfd&\xb7\xfa\xbf\xb8\xb1\xf1\xc3\xaf\xae\xccfj^wT\xde=\xed\x12\xdf\xea\xfbw\xab=\x17(\xb0YQ06\x9b\x1a\x08\x11\xa0\xdd\x1e\xef\xceSc\x96\x9f\x8a\xc9\xbb7\xe5\xd7\xd4ze\xb58\x03xi\xf5\x84s\x03\xfaK\x7f\x97\xed\xfd"\xe2\xddK\xdbx\xa4\xfd"\xe0\xdf)>k\xae\xeaX\xb7\xf4\xeb\x19\x9fV\xb5<\x07\xd8\x04H\xd3s\xb8\x1f\xba\xef\xfd\x1a\xb1\xb2\xf1\xa9\xfbMYL\xf7c\x92\xdbG\x9da\xc0X\xdf\xfa\xcaS\xee\x80{\xbf\xff\xd7\xea\x8b\xbc\xcf\xc6\x10kx~c\x19\xc8\r/:F\x83\xda?\xe9\x1578\xff\x00+\xfd\x7f\xf2_\xf5h8A\xce\xca\xb6\xd1\xba\x03Z\xd9=\xe3\xfe\xfe\x8fP\xc7\x1d\xdd&A\x84@\x10\xab\x1f$q\xc2%\x94.\x06\x8a."\n\x92\x15\xce\xda\xd2|\x04\xc2@(\x94A\x8dvF\xe8\xfem\xbbD\xf1\xaf\xb9J\xc2\x00$\xa6\xa9\xc6%\xdc\x9dJs\xeetvn\xa7\xe2\x8d-\xe8\x8bc\x88\x05\xda\x93\xa9\xf8\xa4\xefkQL\x00\x81g\xbaGd\x90tr\xf3\x01\xb0:$\xf7 \xf9.k\xad\x86\xd1\xd2\xecs\xb5/;u\xef$1\xbf\xf5K\xac\xb5\xad\rqtk?\xf9\x8bW\x0b\xf5\xcf\xa9\xd0\xe7\xd3\x85K\x83\xddY6\xdd\xb7\x80uk+\xfe\xb7\xe7\xa8\xe8\xdf\xe2\x98\x9d\x1cJ\xafsMM\x1fJ\x1a\xcf\x8e\xabV\xc2\xc1\x83\x02\x0f\xbe\x00\xee\t.\xf7\x7f\'\xf7V6%6\xdfd\xb0n\xf4\x88q\xfe\xb6\xa6\xb6\x7foj\xb4\xfblu\xc2\x96\x12\xe7=\xcd\xda\x07\x89\x1b\x86\xdf\xebnRF\x8cM\xf7ZF\xb6\x93&\xb6\xdf\x84\xcb\x00\xfaDk\xc49\xad\xda\xf6\xbb\xfa\xfe\xc5\x9bk\x83\x98\xd7\x93\xcb6\x9f\x12Z\xb6\xf3\x9b]8\xd5\xe3\xf2+yn\xef3\xed\x99\xfe\xb2\xc3\r\x0e\xaa\xc6\x1d\x1c\xd3\xb9\xbf\xf7\xf6\xff\x00\x9a\xf4\xb2F\xcd\xf8&24\x97\r\xf6z\x85\xd5\xe8\xe6\xea\xdf\x88Se\xae\xc7\xc9m\xd5\x9ft\xefh\xed\xbb\x97\xd7\xfez\xb9\xf5s\x06\xac\x97\xdfm\xdb\x9c\xdc\x7fL2\xb6\xf3c\x9eN\xca\xbf\xe8\xeew\xf2\x14\xba\x87O\x03,\xb0\xfbX\xf8{\xcbD\x86\x7f/O\xcd\xfd\xff\x00\xe4&\xc4\x91C\xbe\xca\'wq\x99?n\xe9\xb5\x86:j\x86\xb8Xy\x05\xbe\xd77l\xfb\x7f\xd1\xaez\xfcc\x8d\x96\xcav\xb1\xd8\xd7\xdc\xd0iq!\x95\xb9\xc7h5\xbf\xf3\xb1n\xab\xd9\xfdO\xd1\xfeb\x8fK\xea\xd6\xf4\xec\x87\xd5k\x03\xeb\xb1\xe3\xd4\xae~\x8b\xff\x00\xd2T\xef\xa3\xb1\xff\x00\x9d\xfb\xebG\xa8\xdd\x8f`\xc6\xcaa\x07fEg\xd3l\x98h\xb1\xa5\xfb\xd9\xf4\xfe\x9ay\xd9g]_\xff\xd0\xdf\xb1\xfc\x83\xb8\x0e$s\x1fw\xe6\xa3`\xc0\xc7.\xe0\xbd\xc4\x90|\xbd\xaa\xb665\x99@X\xf2\xea\xeaw\xde\xee\xde\xd6\xff\x00\xa2Z\x952\xba\x9a\x1a\xc6\x86\x80 w\xff\x00\xaaF6uY\x10\x92\xb9\x03\xf8\xa2\x840\xe0O\x8a\x98\xd7\xcf\xc3\xf8\xa7/e\xd9\x02\xff\x00\xe6\xdc\x11\tp\xd4\x84;v\xda\xc2\xdd\xdbI\xe0\x8d\x0c\xa4\x14Q\xb7\xb3[\xc9\xd6<\x07\xef"4F\x83\xe3\xfcP\xeb\x1bDw\xfc\xa5I\xce\x10A\xd5\x14\x04y\x99X\xf8\x94>\xfc\xab\x1bU\x157u\x8fw\x00.#/\xfc`\xe4ed\x9c~\x8d\x84\\\xd0t\xb2\xd1\xb9\xe4\x7f\xa4\xf4\x1b\xec\xa9\x9f\xf1\x96!\xff\x00\x8c<\xdb\xddv\x1e\x1b\x9cj\xc5w\xe9m\x7fm\xc5\xde\x9e\xe2\xd1\xf4\x9bC?H\xba\xcc\x0e\x91\xd2\xbaf+j\xc1`\xf4Z71\xe3\xdc^`E\xe4\xfe{\xeco\xe7"\xb4\xbc/T\xbf\xebVF=\xb6\xddm\x94R\xd1/\x07mp5s\xc7\xe8\xc6\xff\x00\xddY=\x1f\xea\xff\x00R\xeb2\xfcv\x8a\xb1\xf7mvM\x87\xdb\xfb\xae\xdb\xf9\xd69u_\\sl\xce\xbf\x1b\xa2\xd4\xff\x00L\xe6X\xdf\\\xb64\xabv\xde\x7f?\xdd\xef]..>/L\xc1\r\r\x0c\xc6\xc7`\x0ch\xd3\xd8\xd1\xec\xdd\xbb\xfc#\xdd\xeeM\xae\xaa\xe9O7\xd60:\x7f\xd5\xbe\x82(\xa8\x96\xdd\xa3\xdc\xf7\x80\x1e\xfb\x9c>\x96\x9f\xc8\xfc\xdf\xf0U\xae\x7f\xa6m\xfb~-\xb6\xb0\xd7u\xb4\x17P\xc6\xe96\x0fkv\x0f\xea~b\xd0,\x7f\xd6.\xadv~cH\xe9\x98.\x81Y\xd4Ya\xfa57\xf7\xd9\xfc\xaf\xf8\xbf\xdfF\xeb\xbd?%\xf9=3)\xac\xfd5\x96\xb9\xad\xa5\xa0h\xd6\xd6\xe7\xec\xf7\xfe\x8d\xd6m\xab\xfc\xff\x00\xd1\x7f\x83DV\xbe4\xa3\xb0\xf0r\xba\xc3\x1f@~5\xc0\x07\xb6\xe79\xa6}\xb0@\xfd\x1b\x7f\xb3\xb1b\xb5\xe3\xd5!\xc7B\x08\x9f\x88+c\xae>\x9bq\xa8\xb9\x8f\x16\x0b4$nk\x83\x98\\\xd6\xfa\x8c~\xed\xb6\xfa\x0en\xff\x00\xf8JV\x1b\x98\x19k\x81\xe4\x1f\x87o\x04$6P:=/\xd5\x0b\x18,\xcc\x03S\xb6\xb7\xb1\xbe&__\xfd\xf9Z\xea\xd4X\x18\xfcZ\x07\xa9\x95k\x8b\xedp\xecN\x8d\xad\x9f\xeb\xecX\x1fWs\x86\'U\xa8\xdav\xd5i\x15\xbd\xde\x12\x7fGg\xf6\x1e\xbb\x1cm\xcf\x06\xd2\xd0\x1fu\xf6:x\x04\xb0\x1aX\xed\xff\x00\xbb\xb1\xadN\x00\x11kI\xd5\xe3:\x8fI\xb7\x1b\xdb\xbb\xd4\xb0\t\x86\xce\x9f\xbc\xcf\xec\xa8Q}9X\x976\xe3\xb3:\x86\xee\xaa\xe0K]f\xd2=\xaf\x83\xef\xb2\xbf\xf3\xd7W\xd6zO\xa9k-\xad\xc5\xce\x04@q\x91\xc8\xfc\xdf\xfc\xc9`u\x0e\x9b[:\x86;\xeb\xac\xb1\xe6\xe62\xd6~i%\xc3k\xc1\xfd\xe7&^\xfe\t\xec?\x17\xff\xd9', 'adobe': 100, 'adobe_transform': 100}

?new類

Image.new(mode,size) ? image
Image.new(mode, size,color) ? image

使用給定的變量mode和size生成新的圖像。Size是給定的寬/高二元組，這是按照像素數來計算的。對于單通道圖像，變量color只給定一個值；對于多通道圖像，變量color給定一個元組（每個通道對應一個值）。在版本1.1.4及其之后，用戶也可以用顏色的名稱，比如給變量color賦值為“red”。如果沒有對變量color賦值，圖像內容將會被全部賦值為0（為黑色）。如果變量color是空，圖像將不會被初始化，即圖像的內容全為0。這對向該圖像復制或繪制某些內容是有用的。

如下為將圖像設置為128x128大小的紅色圖像。

            
              from PIL import Image

n_im = Image.new("RGB", (128, 128), "#FF0000")
n_im.show()

運行結果：

如果變量color不賦值的話，圖像內容被設置為0，即黑色。

            
              from PIL import Image

n_im = Image.new("RGB", (128, 128))
n_im.show()

運行結果：

圖像為128x128大小的綠色圖像。

            
              from PIL import Image

n_im = Image.new("RGB", (128, 128), "green")
n_im.show()

運行結果：

?Copy類

im.copy() ? image

拷貝這個圖像。如果用戶想粘貼一些數據到這張圖，可以使用這個方法，但是原始圖像不會受到影響。

            
              from PIL import Image

im = Image.open("a.jpg")
# 拷貝
im_copy = im.copy()
# 保存
im_copy.save("a_copy.jpg")

運行效果如下：


a.jpg	a_copy.jpg

圖像im_copy和im完全一樣。

?Crop類

im.crop(box) ? image

從當前的圖像中返回一個矩形區域的拷貝。變量box是一個四元組，定義了左、上、右和下的像素坐標。用來表示在原始圖像中截取的位置坐標，如box(100,100,200,200)就表示在原始圖像中以左上角為坐標原點，截取一個100*100（像素為單位）的圖像，為方便理解，如下為示意圖box（b1,a1,b2,a2）。

            
              from PIL import Image

im = Image.open("a.jpg")
box = (60, 10, 140, 110)  # 確定拷貝區域大小
region = im.crop(box)  # 將im表示的圖片對象拷貝到region中，大小為box
region.show()

如下圖為box截取的圖像區域顯示：

?Paste類

im.paste(image,box)

將一張圖粘貼到另一張圖像上。變量box或者是一個給定左上角的2元組，或者是定義了左，上，右和下像素坐標的4元組，或者為空（與（0，0）一樣）。如果給定4元組，被粘貼的圖像的尺寸必須與區域尺寸一樣。如果模式不匹配，被粘貼的圖像將被轉換為當前圖像的模式。

            
              from PIL import Image

im = Image.open("a.jpg")
box = (60, 10, 140, 110)  # 確定拷貝區域大小
im_crop = im.crop(box)
print(im_crop.size, im_crop.mode)
im.paste(im_crop, (20, 20))  # (100,100,0,0)
im.paste(im_crop, (100, 80, 180, 180))  # 被粘貼的圖像的尺寸必須與區域尺寸一樣
im.show()

如下圖為paste操作：

?Filter類

im.filter(filter) ? image

返回一個使用給定濾波器處理過的圖像的拷貝。具體參考圖像濾波在ImageFilter 模塊的應用，在該模塊中，預先定義了很多增強濾波器，可以通過filter( )函數使用，預定義濾波器包括：BLUR、CONTOUR、DETAIL、EDGE_ENHANCE、EDGE_ENHANCE_MORE、EMBOSS、FIND_EDGES、SMOOTH、SMOOTH_MORE、SHARPEN。其中BLUR就是均值濾波，CONTOUR找輪廓，FIND_EDGES邊緣檢測，使用該模塊時，需先導入。

            
              from PIL import Image
from PIL import ImageFilter  # 調取ImageFilter

imgF = Image.open("a.jpg")
bluF = imgF.filter(ImageFilter.BLUR)  # 均值濾波
conF = imgF.filter(ImageFilter.CONTOUR)  # 找輪廓
edgeF = imgF.filter(ImageFilter.FIND_EDGES)  # 邊緣檢測
imgF.show()
bluF.show()
conF.show()
edgeF.show()

運行效果：


原圖	`均值濾波`	`尋找輪廓`	`邊緣檢測`

?Blend類

Image.blend(image1,image2, alpha) ? image

使用給定的兩張圖像及透明度變量alpha，插值出一張新的圖像。這兩張圖像必須有一樣的尺寸和模式。

合成公式為：out = image1 (1.0 - alpha) + image2 alpha

若變量alpha為0.0，返回第一張圖像的拷貝。若變量alpha為1.0，將返回第二張圖像的拷貝。對變量alpha的值無限制。

            
              from PIL import Image

im1 = Image.open("a.jpg")
im2 = Image.open("b.jpg")
print(im1.mode, im1.size)
print(im2.mode, im2.size)
im = Image.blend(im1, im2, 0.3)
im.show()

需保證兩張圖像的模式和大小是一致的，如下為顯示im1和im2的具體信息。

im1和im2按照第一張70%的透明度，第二張30%的透明度，合成為一張。


im1	im2	im1 + im2

?Split

im.split() ? sequence

返回當前圖像各個通道組成的一個元組。例如，分離一個“RGB”圖像將產生三個新的圖像，分別對應原始圖像的每個通道（紅，綠，藍）。

            
              from PIL import Image

im = Image.open("a.jpg")
r, g, b = im.split()
print(r.mode)
print(r.size)
print(im.size)

運行結果：

Composite類

Image.composite(image1,image2, mask) ? image

復合類使用給定的兩張圖像及mask圖像作為透明度，插值出一張新的圖像。變量mask圖像的模式可以為“1”，“L”或者“RGBA”。所有圖像必須有相同的尺寸。

            
              from PIL import Image

im1 = Image.open("a.jpg")
im2 = Image.open("b.jpg")
r, g, b = im1.split()  # 分離出r，g，b
print(b.mode)
print(im1.mode, im1.size)
print(im2.mode, im2.size)
im = Image.composite(im1, im2, b)
im.show()

運行結果：b.mode為”L”，兩圖尺寸一致。

最終效果：


im1	im2	im1 + im2

Eval類

Image.eval(image,function) ? image

使用變量function對應的函數（該函數應該有一個參數）處理變量image所代表圖像中的每一個像素點。如果變量image所代表圖像有多個通道，那變量function對應的函數作用于每一個通道。注意：變量function對每個像素只處理一次，所以不能使用隨機組件和其他生成器。

            
              from PIL import Image

im = Image.open("a.jpg")

def fun01(x):
    return x * 0.3

def fun02(y):
    return y * 2.0

im1_eval = Image.eval(im, fun01)
im1_eval.show()
im2_eval = Image.eval(im, fun02)
im2_eval.show()

運行效果：


im1	fun01	fun02

Merge類

Image.merge(mode,bands) ? image

合并類使用一些單通道圖像，創建一個新的圖像。變量bands為一個圖像的元組或者列表，每個通道的模式由變量mode描述。所有通道必須有相同的尺寸。
變量mode與變量bands的關系：

len(ImageMode.getmode(mode).bands)= len(bands)

            
              from PIL import Image

im1 = Image.open("a.jpg")
im2 = Image.open("b.jpg")
r1, g1, b1 = im1.split()
r2, g2, b2 = im2.split()
print(r1.mode, r1.size, g1.mode, g1.size)
print(r2.mode, r2.size, g2.mode, g2.size)
new_im = [r2, g1, b1]
print(len(new_im))
im_merge = Image.merge("RGB", new_im)
im_merge.show()

運行結果：

運行效果：


im1	im2	im1+im2

Draft類

im.draft(mode,size)

配置圖像文件加載器，使得返回一個與給定的模式和尺寸盡可能匹配的圖像的版本。

            
              from PIL import Image

im = Image.open("a.jpg")
print(im.size, im.mode)
new_im = im.draft("L", (100, 50))
print(new_im.size, new_im.mode)
new_im.show()

運行結果：

運行效果：


原圖	轉換后

Getbands類

im.getbands()? tuple of strings

返回包括每個通道名稱的元組。例如，對于RGB圖像將返回（“R”,“G”,“B”）。

            
              from PIL import Image

im = Image.open("a.jpg")
print(im.getbands())

運行結果：

Getbbox類

im.getbbox() ? 4-tuple or None

計算圖像非零區域的包圍盒。這個包圍盒是一個4元組，定義了左、上、右和下像素坐標。如果圖像是空的，這個方法將返回空。

            
              from PIL import Image

im = Image.open("a.jpg")
print(im.getbbox())

運行效果：

Getdata類

im.getdata() ? sequence

以包含像素值的sequence對象形式返回圖像的內容。這個sequence對象是扁平的，以便第一行的值直接跟在第零行的值后面，等等。這個方法返回的sequence對象是PIL內部數據類型，它只支持某些sequence操作，包括迭代和基礎sequence訪問。使用list(im.getdata())，將它轉換為普通的sequence。Sequence對象的每一個元素對應一個像素點的R、G和B三個值。

            
              from PIL import Image
import numpy as np

im = Image.open("a.jpg")
sequ = im.getdata()
print(sequ)
print(np.array(sequ))
sequ_list = list(sequ)
print(sequ_list[0])
print(sequ_list[1])
print(sequ_list[2])

運行

Getextrema類

im.getextrema() ? 2-tuple

該方法返回了R/G/B三個通道的最小和最大值的2元組。包括該圖像中的最小和最大值。

            
              from PIL import Image

im = Image.open("a.jpg")
print(im.getextrema())

運行結果：

Getpixel類

im.getpixel(x, y) ? value or tuple

返回給定位置的像素值。如果圖像為多通道，則返回一個元組。該方法執行比較慢；如果用戶需要使用python處理圖像中較大部分數據，可以使用像素訪問對象（見load），或者方法getdata()。

            
              from PIL import Image

im = Image.open("a.jpg")
print(im.getpixel((0, 0)))
print(im.getpixel((4, 0)))
r, g, b = im.split()
print(b.getpixel((11, 8)))

運行結果：

Histogram類

im.histogram()? list

返回一個圖像的直方圖。這個直方圖是關于像素數量的list，圖像中的每個象素值對應一個成員。如果圖像有多個通道，所有通道的直方圖會連接起來（例如，“RGB”圖像的直方圖有768個值)。二值圖像（模式為“1”）當作灰度圖像（模式為“L”）處理。

            
              from PIL import Image

im = Image.open("a.jpg")
imhis = im.histogram()
print(imhis)
print(len(imhis))
print(imhis[0])
print(imhis[150])
print(imhis[300])

運行結果：

            
              [20, 7, 6, 7, 15, 14, 15, 16, 32, 26, 34, 40, 64, 84, 97, 69, 78, 69, 80, 114, 92, 85, 93, 91, 90, 108, 91, 98, 95, 105, 113, 112, 103, 131, 125, 118, 153, 133, 134, 141, 165, 136, 124, 167, 119, 124, 134, 137, 147, 133, 141, 155, 144, 138, 132, 121, 119, 137, 133, 126, 131, 116, 118, 115, 129, 94, 119, 102, 101, 111, 99, 102, 93, 94, 91, 100, 95, 101, 91, 100, 93, 90, 124, 93, 105, 96, 102, 96, 93, 96, 90, 84, 96, 96, 103, 97, 97, 118, 107, 103, 82, 98, 108, 92, 90, 89, 92, 92, 94, 96, 100, 98, 102, 93, 109, 106, 91, 109, 88, 106, 95, 100, 105, 103, 99, 104, 96, 103, 121, 115, 108, 103, 114, 115, 150, 122, 129, 104, 125, 128, 134, 124, 125, 102, 139, 125, 124, 133, 129, 129, 139, 141, 153, 120, 137, 113, 136, 131, 140, 128, 97, 92, 122, 116, 114, 100, 122, 108, 125, 132, 114, 144, 134, 133, 109, 139, 182, 214, 238, 254, 265, 317, 318, 369, 395, 385, 395, 391, 434, 414, 470, 512, 615, 627, 586, 531, 560, 522, 500, 470, 493, 486, 467, 461, 488, 524, 456, 484, 474, 455, 452, 411, 496, 480, 456, 456, 272, 313, 2209, 206, 538, 201, 77, 48, 24, 7, 7, 1, 2, 2, 0, 1, 1, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 2, 1, 4, 0, 3, 2, 4, 6, 9, 19, 21, 27, 41, 54, 61, 44, 55, 68, 78, 94, 116, 100, 114, 89, 96, 96, 91, 118, 107, 109, 131, 140, 120, 126, 111, 128, 114, 122, 136, 134, 137, 129, 142, 131, 135, 128, 140, 111, 127, 134, 123, 126, 113, 116, 129, 130, 128, 116, 105, 110, 107, 115, 101, 130, 98, 128, 119, 115, 113, 124, 104, 87, 84, 105, 81, 88, 90, 95, 104, 105, 119, 107, 94, 104, 86, 100, 94, 99, 92, 120, 110, 88, 97, 115, 114, 122, 105, 112, 94, 126, 108, 136, 127, 124, 120, 122, 114, 119, 119, 124, 119, 144, 116, 119, 113, 126, 121, 111, 103, 113, 109, 105, 113, 112, 87, 96, 127, 101, 121, 91, 117, 118, 110, 94, 101, 112, 132, 119, 98, 137, 102, 128, 118, 115, 131, 117, 109, 117, 124, 123, 112, 142, 146, 136, 147, 142, 130, 127, 133, 136, 136, 131, 157, 170, 165, 166, 171, 181, 171, 193, 225, 271, 237, 229, 185, 217, 202, 270, 239, 261, 251, 285, 295, 328, 324, 323, 320, 360, 424, 544, 713, 769, 810, 895, 789, 736, 633, 596, 551, 587, 538, 513, 417, 470, 469, 445, 484, 460, 407, 307, 222, 151, 175, 159, 144, 249, 601, 2172, 214, 84, 34, 18, 11, 12, 4, 4, 0, 0, 1, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 2, 0, 1, 1, 4, 7, 1, 11, 12, 12, 21, 20, 20, 28, 36, 44, 61, 68, 74, 68, 83, 80, 89, 97, 69, 78, 81, 72, 97, 86, 76, 73, 84, 66, 73, 79, 73, 70, 63, 78, 85, 62, 84, 84, 79, 62, 73, 83, 93, 80, 71, 84, 108, 114, 97, 106, 101, 90, 101, 101, 107, 100, 95, 107, 97, 101, 113, 111, 108, 105, 97, 118, 80, 129, 114, 87, 104, 100, 90, 84, 117, 111, 96, 123, 104, 102, 102, 109, 102, 112, 105, 106, 103, 98, 92, 89, 80, 103, 103, 80, 88, 111, 86, 93, 94, 104, 87, 76, 91, 96, 103, 81, 92, 87, 82, 82, 72, 73, 99, 73, 89, 88, 99, 123, 84, 94, 105, 110, 125, 103, 105, 114, 107, 124, 106, 106, 118, 136, 129, 111, 156, 141, 142, 131, 145, 164, 126, 131, 153, 150, 120, 149, 115, 129, 139, 141, 161, 124, 144, 154, 151, 150, 162, 159, 164, 164, 154, 159, 153, 160, 165, 148, 172, 188, 157, 168, 195, 182, 181, 199, 201, 232, 226, 247, 292, 265, 311, 284, 321, 322, 371, 347, 364, 383, 432, 440, 484, 514, 498, 537, 558, 565, 615, 598, 656, 625, 578, 539, 616, 563, 598, 565, 603, 480, 454, 466, 402, 416, 329, 288, 333, 330, 329, 169, 379, 155, 2157, 150, 151, 67, 40, 35, 29, 23, 12, 14, 12, 13, 11, 2, 6, 2, 2, 0, 1, 0, 1, 0, 0, 0, 0, 0]
768
20
139
137

im.histogram(mask)? list

返回圖像中模板圖像非零地方的直方圖。模板圖像與處理圖像的尺寸必須相同，并且要么是二值圖像（模式為“1”），要么為灰度圖像（模式為“L”）。

            
              from PIL import Image

im = Image.open("a.jpg")
r, g, b = im.split()
imhis = r.histogram()
print(r.mode)
print(len(imhis))
print(imhis[0])
print(imhis[50])
print(imhis[220])

運行結果：

Load類

im.load()

為圖像分配內存并從文件中加載它（或者從源圖像，對于懶操作）。正常情況下，用戶不需要調用這個方法，因為在第一次訪問圖像時，Image類會自動地加載打開的圖像。在1.1.6及以后的版本，方法load()返回一個用于讀取和修改像素的像素訪問對象。這個訪問對象像一個二維隊列，如：

pix = im.load()
print pix[x, y]
pix[x, y] =value

通過這個對象訪問比方法getpixel()和putpixel()快很多。

            
              from PIL import Image

im = Image.open("a.jpg")
pix = im.load()
print(pix[0, 2])

運行結果：

im.paste(colour,box)

使用同一種顏色填充變量box對應的區域。對于單通道圖像，變量colour為單個顏色值；對于多通道，則為一個元組。

            
              from PIL import Image

im = Image.open("a.jpg")
im.paste((255, 255, 0), (0, 0, 30, 30))  # (255,255,0)表示黃色
im.show()

運行效果：

            
              from PIL import Image

im = Image.open("a.jpg")
im.paste("blue", (0, 0, 30, 30))  # 或者“blue”
im.show()

運行效果：

im.paste(image,box, mask)

使用變量mask對應的模板圖像來填充所對應的區域。可以使用模式為“1”、“L”或者“RGBA”的圖像作為模板圖像。模板圖像的尺寸必須與變量image對應的圖像尺寸一致。如果變量mask對應圖像的值為255，則模板圖像的值直接被拷貝過來；如果變量mask對應圖像的值為0，則保持當前圖像的原始值。變量mask對應圖像的其他值，將對兩張圖像的值進行透明融合,如果變量image對應的為“RGBA”圖像，即粘貼的圖像模式為“RGBA”，則alpha通道被忽略。用戶可以使用同樣的圖像作為原圖像和模板圖像。

            
              from PIL import Image

im = Image.open("a.jpg")
box = [70, 50, 100, 80]
im_crop = im.crop(box)
r, g, b = im_crop.split()
im.paste(im_crop, (20, 20, 50, 50), r)
im.show()

運行效果：

Putdata類

im.putdata(data)
im.putdata(data, scale, offset)

從sequence對象中拷貝數據到當前圖像，從圖像的左上角（0，0）位置開始。變量scale和offset用來調整sequence中的值：

pixel = value*scale + offset

如果變量scale忽略，則默認為1.0。如果變量offset忽略，則默認為0.0。

            
              from PIL import Image

im = Image.open("a.jpg")
r, g, b = im.split()
print(
    r.getpixel((0, 0)),
    r.getpixel((1, 0)),
    r.getpixel((2, 0)),
    r.getpixel((3, 0)),
    r.putdata([1, 2, 3, 4]),
    r.getpixel((0, 0)),
    r.getpixel((1, 0)),
    r.getpixel((2, 0)),
    r.getpixel((3, 0)),
)

運行結果：

Resize類

im.resize(size) ? image
im.resize(size, filter) ? image

返回改變尺寸的圖像的拷貝。變量size是所要求的尺寸，是一個二元組：（width, height）。變量filter為NEAREST、BILINEAR、BICUBIC或者ANTIALIAS之一。如果忽略，或者圖像模式為“1”或者“P”，該變量設置為NEAREST。在當前的版本中bilinear和bicubic濾波器不能很好地適應大比例的下采樣（例如生成縮略圖）。用戶需要使用ANTIALIAS，除非速度比質量更重要。

            
              from PIL import Image

im = Image.open("a.jpg")
region = im.resize((300, 400))  # 重新設定大小
region.show()

運行效果：很明顯由于大小的重新設定，圖片的顯示效果有所轉變

Rotate類

im.rotate(angle) ? image
im.rotate(angle,filter=NEAREST, expand=0) ? image

返回一個按照給定角度順時鐘圍繞圖像中心旋轉后的圖像拷貝。變量filter是NEAREST、BILINEAR或者BICUBIC之一。如果省略該變量，或者圖像模式為“1”或者“P”，則默認為NEAREST。變量expand，如果為true，表示輸出圖像足夠大，可以裝載旋轉后的圖像。如果為false或者缺省，則輸出圖像與輸入圖像尺寸一樣大。

            
              from PIL import Image

im = Image.open("a.jpg")
im_45 = im.rotate(45)
im_30 = im.rotate(30, Image.NEAREST, 1)
print(im_45.size, im_30.size)
im_45.show()
im_30.show()

運行結果：


45	30 + NEAREST

Seek類

im.seek(frame)

在給定的文件序列中查找指定的幀。如果查找超越了序列的末尾，則產生一個EOFError異常。當文件序列被打開時，PIL庫自動指定到第0幀上。

            
              from PIL import Image

im_gif = Image.open("c.gif")
print(im_gif.mode)
im_gif.show()  # 第0幀
im_gif.seek(3)
im_gif.show()
im_gif.seek(9)
im_gif.show()

運行效果：


第0幀	第3幀	第9幀

Tell類

im.tell() ? integer

返回當前幀所處位置，從0開始計算。

            
              from PIL import Image

im_gif = Image.open("c.gif")
print(im_gif.tell())
im_gif.seek(8)
print(im_gif.tell())

運行結果：

Thumbnail類

im.thumbnail(size)
im.thumbnail(size, filter)

修改當前圖像，使其包含一個自身的縮略圖，該縮略圖尺寸不大于給定的尺寸。這個方法會計算一個合適的縮略圖尺寸，使其符合當前圖像的寬高比，調用方法draft()配置文件讀取器，最后改變圖像的尺寸。變量filter應該是NEAREST、BILINEAR、BICUBIC或者ANTIALIAS之一。如果省略該變量，則默認為NEAREST。

            
              from PIL import Image

im = Image.open("a.jpg")
im.thumbnail((100, 100))
im.save("a_thumbnail.jpg")

運行效果：


原圖	縮略圖

Transform類

im.transform(size,method, data) ? image
im.transform(size, method, data, filter) ? image

使用給定的尺寸生成一張新的圖像，與原圖有相同的模式，使用給定的轉換方式將原圖數據拷貝到新的圖像中。在當前的PIL版本中，參數method為EXTENT（裁剪出一個矩形區域），AFFINE（仿射變換），QUAD（將正方形轉換為矩形），MESH（一個操作映射多個正方形）或者PERSPECTIVE。變量filter定義了對原始圖像中像素的濾波器。在當前的版本中，變量filter為NEAREST、BILINEAR、BICUBIC或者ANTIALIAS之一。如果忽略，或者圖像模式為“1”或者“P”，該變量設置為NEAREST。

            
              from PIL import Image

im = Image.open("a.jpg")
print(im.size)
imtra = im.transform((100, 100), Image.EXTENT, (0, 0, 150, 150))
print(imtra.size)
imtra.show()

運行結果：

效果：

im.transform(size,EXTENT, data) ? image
im.transform(size, EXTENT, data, filter) ? image

從圖像中裁剪一個區域。變量data為指定輸入圖像中兩個坐標點的4元組(x0,y0,x1,y1)。輸出圖像為這兩個坐標點之間像素的采樣結果。例如，如果輸入圖像的(x0,y0)為輸出圖像的（0，0）點，(x1,y1)則與變量size一樣。這個方法可以用于在當前圖像中裁剪，放大，縮小或者鏡像一個任意的長方形。它比方法crop()稍慢，但是比resize操作一樣快。

im.transform(size, AFFINE, data) ? image
im.transform(size, AFFINE,data, filter) ? image

對當前的圖像進行仿射變換，變換結果體現在給定尺寸的新圖像中。變量data是一個6元組(a,b,c,d,e,f)，包含一個仿射變換矩陣的第一個兩行。輸出圖像中的每一個像素（x，y），新值由輸入圖像的位置（ax+by+c, dx+ey+f）的像素產生，使用最接近的像素進行近似。這個方法用于原始圖像的縮放、轉換、旋轉和裁剪。

            
              from PIL import Image

im = Image.open("a.jpg")
print(im.size)
imtra = im.transform((100, 100), Image.AFFINE, (1, 2, 3, 2, 1, 4))
print(imtra.size)
imtra.show()

運行結果：

效果：

im.transform(size,QUAD, data) ? image
im.transform(size, QUAD, data, filter) ? image

輸入圖像的一個四邊形（通過四個角定義的區域）映射到給定尺寸的長方形。變量data是一個8元組(x0,y0,x1,y1,x2,y2,x3,y3)，它包括源四邊形的左上，左下，右下和右上四個角。
?

            
              from PIL import Image

im = Image.open("a.jpg")
print(im.size)
imtra = im.transform((100, 100), Image.QUAD, (0, 0, 0, 150, 170, 150, 170, 0))
print(imtra.size)
imtra.show()

運行結果：

效果：

im.transform(size,PERSPECTIVE, data) ? image
im.transform(size, PERSPECTIVE, data, filter) ? image

對當前圖像進行透視變換，產生給定尺寸的新圖像。變量data是一個8元組(a,b,c,d,e,f,g,h)，包括一個透視變換的系數。對于輸出圖像中的每個像素點，新的值來自于輸入圖像的位置的(a x + b y + c)/(g x + h y + 1), (d x+ e y + f)/(g x + h y + 1)像素，使用最接近的像素進行近似。這個方法用于原始圖像的2D透視。

            
              from PIL import Image

im = Image.open("a.jpg")
print(im.size)
imtra = im.transform((100, 100), Image.PERSPECTIVE, (1, 2, 3, 2, 1, 6, 1, 2))
print(imtra.size)
imtra.show()

運行結果：

效果：

Transpose類

im.transpose(method)? image

返回當前圖像的翻轉或者旋轉的拷貝。變量method的取值為：FLIP_LEFT_RIGHT，FLIP_TOP_BOTTOM，ROTATE_90，ROTATE_180，或ROTATE_270。

            
              from PIL import Image

im = Image.open("a.jpg")
im.show()
im_1 = im.rotate(45)  # 逆時針旋轉 45 度角。
im_1.show()
im_2 = im.transpose(Image.FLIP_LEFT_RIGHT)  # 左右對換。
im_2.show()
im_3 = im.transpose(Image.FLIP_TOP_BOTTOM)  # 上下對換。
im_3.show()
im_4 = im.transpose(Image.ROTATE_90)  # 旋轉 90 度角。
im_4.show()
im_5 = im.transpose(Image.ROTATE_180)  # 旋轉 180 度角。
im_5.show()

運行效果：


原圖	逆時針旋轉45度	左右對換

上下對換	旋轉90度	旋轉180度

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