給大家?guī)?lái)一篇關(guān)于PIL的文章，PIL全稱(chēng)是Python Image Library，顧名思義，是用來(lái)做圖像處理的。用這個(gè)庫(kù)，可以實(shí)現(xiàn)很多PS里的效果，比如像圖片模糊、尋找輪廓、邊緣檢測(cè)等等。我們來(lái)看看具體怎么做到的呢？?

PS作為世界四大發(fā)明之一可以說(shuō)被廣大網(wǎng)友用到了極致，只有你想不到的沒(méi)有我P不了的，任何正經(jīng)的圖片在都可以變成搞笑圖片（比如下圖）當(dāng)然也可以用ps做一點(diǎn)正經(jīng)的事情。

作為一個(gè)愛(ài)折騰的程序猿能用代碼的解決的事情絕對(duì)不會(huì)用其他的方式，Python可以打飛機(jī)，人工降雪，那么p個(gè)圖對(duì)于Python來(lái)說(shuō)是小兒科了，今天就教給大家Python之p圖大法。

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具體介紹

今天P圖主要用到的就是PIL庫(kù)。

PIL(Python Image Library)是python的第三方圖像處理庫(kù)，但是由于其強(qiáng)大的功能與眾多的使用人數(shù)，幾乎已經(jīng)被認(rèn)為是python官方圖像處理庫(kù)了，今天只是簡(jiǎn)單的學(xué)習(xí)了幾個(gè)方法就已經(jīng)感受到PIL的強(qiáng)大。

PIL可以做很多和圖像處理相關(guān)的事情:

圖像歸檔(Image Archives)。PIL非常適合于圖像歸檔以及圖像的批處理任務(wù)。你可以使用PIL創(chuàng)建縮略圖，轉(zhuǎn)換圖像格式，打印圖像等等。

圖像展示(Image Display)。PIL較新的版本支持包括TkPhotoImage，BitmapImage還有Windows DIB等接口。PIL支持眾多的GUI框架接口，可以用于圖像展示。

圖像處理(Image Processing)。PIL包括了基礎(chǔ)的圖像處理函數(shù)，包括對(duì)點(diǎn)的處理，使用眾多的卷積核(convolution kernels)做過(guò)濾(filter),還有顏色空間的轉(zhuǎn)換。PIL庫(kù)同樣支持圖像的大小轉(zhuǎn)換，圖像旋轉(zhuǎn)，以及任意的仿射變換。PIL還有一些直方圖的方法，允許你展示圖像的一些統(tǒng)計(jì)特性。這個(gè)可以用來(lái)實(shí)現(xiàn)圖像的自動(dòng)對(duì)比度增強(qiáng)，還有全局的統(tǒng)計(jì)分析等。

今天先給大家介紹今天學(xué)到的三個(gè)比較好玩的操作，并沒(méi)有詳細(xì)的介紹PIL那些最常用的特性與用法，感興趣的小伙伴文末留言如果人數(shù)較多會(huì)考慮分享常用的特性。

代碼實(shí)現(xiàn)

先上一個(gè)效果圖。

實(shí)現(xiàn)這個(gè)效果使用的是PIL中的Blend類(lèi)

            
              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)+image2alpha

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(duì)變量alpha的值無(wú)限制。

            
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from PIL import Image
im1 = Image.open("124.jpg")
im2 = Image.open("123.jpg")
print(im1.mode,im1.size)
print(im2.mode,im2.size)
im = Image.blend(im1, im2, 0.3)
im.save('k3.jpg')
            
          

當(dāng)然除了上面的方法還可以使用Composite類(lèi)

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

復(fù)合類(lèi)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("124.jpg")
im2 = Image.open("123.jpg")
r,g,b = im1.split()
print(b.mode)
print(im1.mode,im1.size)
print(im2.mode,im2.size)
im = Image.composite(im1,im2,b)
im.save('k1.jpg')
            
          

自己只是做了一個(gè)簡(jiǎn)單的測(cè)試大家可以通過(guò)這種方法做出更好看的圖片，PIL不僅可以使兩張圖片進(jìn)行重合，還可以給圖片添加水印。

            
              from PIL import Image, ImageDraw,ImageFont
            
          

將原來(lái)的圖片轉(zhuǎn)換為RGBA模式

            
              im = Image.open(r"timg2.png").convert('RGBA')
            
          

新建一個(gè)圖片，尺寸與上面的尺寸一樣，透明度為0即完全透明

            
              txt=Image.new('RGBA', im.size, (0,0,0,0))
            
          

設(shè)置要寫(xiě)文字的字體

            
              fnt=ImageFont.truetype("D:\PycharmProjects\music\SIMYOU.TTF", 30)
            
          

打漢字

            
              d=ImageDraw.Draw(txt)
            
          

寫(xiě)要打的位置，內(nèi)容,用的字體，文字透明度

            
              d.text((txt.size[0]-205,txt.size[1]-50),"@Ahab雜貨鋪",font=fnt, fill=(255,0,0,300))
            
          

兩個(gè)圖片復(fù)合

            
              out=Image.alpha_composite(im, txt)
            
          

保存加水印后的圖片

            
              out.save(r"KB.png")
            
          

下面帶來(lái)最后一組有趣的操作：

Filter類(lèi)

            
              im.filter(filter) ? image
            
          

返回一個(gè)使用給定濾波器處理過(guò)的圖像的拷貝。在該模塊中，預(yù)先定義了很多增強(qiáng)濾波器，可以通過(guò)filter()函數(shù)使用，預(yù)定義濾波器包括：

• BLUR
• CONTOUR
• DETAIL
• EDGE_ENHANCE
• EDGE_ENHANCE_MORE
• EMBOSS
• FIND_EDGES
• SMOOTH

其中BLUR就是均值濾波，CONTOUR找輪廓，F(xiàn)IND_EDGES邊緣檢測(cè)，使用該模塊時(shí)，需先導(dǎo)入。

            
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from PIL import Image
from PIL import ImageFilter ## 調(diào)取ImageFilter
img = Image.open("123.jpg")
blu = imgF.filter(ImageFilter.BLUR) ##均值濾波
con = imgF.filter(ImageFilter.CONTOUR) ##找輪廓
edge = imgF.filter(ImageFilter.FIND_EDGES) ##邊緣檢測(cè)
blu.save('k.jpg')
con.save('k2.jpg')
edge.save('k3.jpg')

            
          

看一下效果第一張是原圖，剩下的是根據(jù)我們?cè)O(shè)置的呈現(xiàn)的效果圖。