京公网安备 11010802034615号
经营许可证编号:京B2-20210330
作者:豆豆
来源:Python 技术
在我们的日常生活和工作中有不少场景需要简单处下理图片,很多人都是依赖 PS、美图秀秀等各种图像处理工具,殊不知在你打开软件的一瞬间 Python 就已经将图片处理完了。听起来是不是很神奇,正所谓是 Python 在手,啥也不愁。
Python 届处理图片最强的库是 PIL(Python Image Library),但由于该库只支持 2.x 版本,于是有一批乐于助人的程序员在此基础上做了扩展,出了一个兼容 3.x 的版本也就是 Pillow,因此,我们今天要用的库就是 Pillow。
老规矩,先通过 pip 安装到本地机器。
pip install Pillow
可以通过 Image 类来操控图片,比如打开一张图片并获取其基本信息。
from PIL import Image, ImageFilter, ImageEnhance, ImageDraw, ImageFont
img = Image.open('cat.jpg') print(F'图片大小为 {img.format}, 格式为 {img.size}, 模式为{img.mode}') # 图片大小为 JPEG, 格式为 (3458, 3456), 模式为 RGB
如果给目标图片转换格式,可以通过 save 函数来实现。
img.save("cat.jpg ")
之后你就会在同目录下得到一张扩展名为 png 的图片了。
直接通过 show 函数来显示图片。
img.show()
使用 crop 函数传入一个四元祖坐标来剪裁图片。
point = (1500, 800, 3000, 2300) img_crop = img.crop(point) img_crop.show()
通过 paste 函数传入合并的图像和坐标来实现两张图片的合并,那如果要合并多张图片呢,当然是直接调用多次就好了呀。
img.paste(img_crop, (0, 0), None) img.show(
有时候图像过大,这时候就显示出缩略图的必要了,可以通过 thumbnail 函数传入 size 来实现图片的缩小。
thumb_size = (345, 345) img.thumbnail(thumb_size) img.show()
使用 transpose 函数传入旋转角度来实现图片的翻转。
可以传入的参数有以下几种:
img_rotate = img.transpose(Image.ROTATE_90) img_rotate.show()
当然,我们还可以对图片做一些滤镜处理。
img_gaussianblur = img.filter(ImageFilter.GaussianBlur(30)) img_gaussianblur.show()
img_contour = img.filter(ImageFilter.CONTOUR) img_contour.show()
如果照片亮度不够,还可以对照片进行亮度增强。
color = ImageEnhance.Color(img) img_color = color.enhance(1.5) img_color.show()
当然,如果想对图片进行二次创作,比如添加一些辅助线,文字之类的可以用 ImageDraw 类来完成。
draw = ImageDraw.Draw(img) draw.line((0, 0) + img.size, fill=20, width=3) draw.line((0, img.size[1], img.size[0], 0), fill=200, width=3) img.show()
文字draw = ImageDraw.Draw(img)
font = ImageFont.truetype('AliPuHui-Bold.ttf', 200)
text = 'This is a cat!'
draw.text((450, 450), text, font=font, fill='pink')
img.show()
当然,如果有多行文字的话,直接加入换行符 n 即可。
今天派森酱带大家一起通过使用 Pillow 库对图片进行一些简单的操作,事实上 Pillow 库远不止此,将这些简单的操作进行组合甚至可以自创表情包,期待小伙伴们自行发掘更多更好玩的用法呀~
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
在Python面向对象编程(OOP)中,类方法是构建模块化、可复用代码的核心载体,也是实现封装、继承、多态特性的关键工具。无论是 ...
2026-02-27在MySQL数据库优化中,索引是提升查询效率的核心手段—— 面对千万级、亿级数据量,合理创建索引能将查询时间从秒级压缩到毫秒级 ...
2026-02-27在数字化时代,企业积累的海量数据如同散落的珍珠,若缺乏有效的梳理与分类,终将难以发挥实际价值。CDA(Certified Data Analys ...
2026-02-27在问卷调研中,我们常遇到这样的场景:针对同一批调查对象,在不同时间点(如干预前、干预后、随访期)发放相同或相似的问卷,收 ...
2026-02-26在销售管理的实操场景中,“销售机会”是核心抓手—— 从潜在客户接触到最终成交,每一个环节都藏着业绩增长的关键,也暗藏着客 ...
2026-02-26在CDA数据分析师的日常工作中,数据提取、整理、加工是所有分析工作的起点,而“创建表”与“创建视图”,则是数据库操作中最基 ...
2026-02-26在机器学习分析、数据决策的全流程中,“数据质量决定分析价值”早已成为行业共识—— 正如我们此前在运用机器学习进行分析时强 ...
2026-02-25在数字化时代,数据已成为企业决策、行业升级的核心资产,但海量杂乱的原始数据本身不具备价值—— 只有通过科学的分析方法,挖 ...
2026-02-25在数字化时代,数据已成为企业核心资产,而“数据存储有序化、数据分析专业化、数据价值可落地”,则是企业实现数据驱动的三大核 ...
2026-02-25在数据分析、机器学习的实操场景中,聚类分析与主成分分析(PCA)是两种高频使用的统计与数据处理方法。二者常被用于数据预处理 ...
2026-02-24在聚类分析的实操场景中,K-Means算法因其简单高效、易落地的特点,成为处理无监督分类问题的首选工具——无论是用户画像分层、 ...
2026-02-24数字化浪潮下,数据已成为企业核心竞争力,“用数据说话、用数据决策”成为企业发展的核心逻辑。CDA(Certified Data Analyst) ...
2026-02-24CDA一级知识点汇总手册 第五章 业务数据的特征、处理与透视分析考点52:业务数据分析基础考点53:输入和资源需求考点54:业务数 ...
2026-02-23CDA一级知识点汇总手册 第四章 战略与业务数据分析考点43:战略数据分析基础考点44:表格结构数据的使用考点45:输入数据和资源 ...
2026-02-22CDA一级知识点汇总手册 第三章 商业数据分析框架考点27:商业数据分析体系的核心逻辑——BSC五视角框架考点28:战略视角考点29: ...
2026-02-20CDA一级知识点汇总手册 第二章 数据分析方法考点7:基础范式的核心逻辑(本体论与流程化)考点8:分类分析(本体论核心应用)考 ...
2026-02-18第一章:数据分析思维考点1:UVCA时代的特点考点2:数据分析背后的逻辑思维方法论考点3:流程化企业的数据分析需求考点4:企业数 ...
2026-02-16在数据分析、业务决策、科学研究等领域,统计模型是连接原始数据与业务价值的核心工具——它通过对数据的规律提炼、变量关联分析 ...
2026-02-14在SQL查询实操中,SELECT * 与 SELECT 字段1, 字段2,...(指定个别字段)是最常用的两种查询方式。很多开发者在日常开发中,为了 ...
2026-02-14对CDA(Certified Data Analyst)数据分析师而言,数据分析的核心不是孤立解读单个指标数值,而是构建一套科学、完整、贴合业务 ...
2026-02-14