Python实例讲解 -- 图片处理

虽然图像处理的最佳工具是MATLAB的图像处理工具箱，但是在进行一些“简单的”图像处理任务或者大批量的简单图像处理任务的时候，Python图像处理的方法更有优势。

1.引言:

提到图像处理，人们通常想到的工具是MATLAB。诚然，MATLAB提供了一个强大的图像处理工具箱。但是，对于简单的图像处理任务而言，采用一 种高级的语言将起到事半功倍的效果。Python无疑就是实现这一功能的理想选择。Python的面向对象、弱数据类型等等特性都使得用它来进行简单的图 像处理的时候非常的简洁方便。

2.简介：

PythonWare公司提供了免费的Python图像处理工具包PIL(Python Image Library),该软件包提供了基本的图像处理功能，如：改变图像大小，旋转图像，图像格式转换，色场空间转换，图像增强，直方图处理，插值和滤波等 等。虽然在这个软件包上要实现类似MATLAB中的复杂的图像处理算法并不太适合，但是Python的快速开发能力以及面向对象等等诸多特点使得它非常适 合用来进行原型开发。

在PIL中，任何一副图像都是用一个Image对象表示，而这个类由和它同名的模块导出，因此，要加载一副图像，最简单的形式是这样的：

from PIL import Image 
img = Image.open("img.jpg")

注意：第一行的Image是模块名；第二行的img是一个Image对象； Image类是在Image模块中定义的。关于Image模块和Image类，切记不要混淆了。现在，我们就可以对img进行各种操作了，所有对img的 操作最终都会反映到到dip.img图像上。

PIL提供了丰富的功能模块：Image,ImageDraw,ImageEnhance,ImageFile等等。

最常用到的模块是 Image,ImageDraw,ImageEnhance这三个模块。下

面我对此分别做一介绍。关于其它模块的使用请参见说明文档.有关PIL软件包和 相关的说明文档可在PythonWare的站点www.Pythonware.com上获得。

download： http://www.pythonware.com/products/pil/index.htm

example: http://www.pythonware.com/library/pil/handbook/image.htm

3．Image模块：

Image模块是PIL最基本的模块，其中导出了Image类，一个Image类实例对象就对应了一副图像。同时，Image模块还提供了很多有用的函数。

（1）打开一副图像文件：

from PIL import Image 
img = Image.open("img.jpg")

这将返回一个Image类实例对象，后面的所有的操作都是在img上完成的。

（2）调整图像大小:

from PIL import Image 
img = Image.open("img.jpg")   
new_img = img.resize((128,128),Image.BILINEAR)   
new_img.save("new_img.jpg")

原来的图像大小是256x256,现在，保存的new_img.jpg的大小是128x128。

就是这么简单，需要说明的是Image.BILINEAR指定采用双线性法对像素点插值。

（3）旋转图像：

现在我们把刚才调整过大小的图像旋转45度：

from PIL import Image 
img = Image.open("img.jpg")   
new_img = img.resize((128,128),Image.BILINEAR)   
rot_img = new_img.rotate(45)   
rot_img.save("rot_img.jpg")

总结：

在批处理或者简单的Python图像处理任务中，采用Python和PIL（Python Image Library）的组合来完成图像处理任务是一个很不错的选择。设想有一个需要对某个文件夹下的所有图像将对比度提高2倍的任务。用Python来做将是 十分简单的。当然，我也不得不承认Python在图像处理方面的功能还比较弱，显然还不适合用来进行滤波、特征提取等等一些更为复杂的应用。我个人的观点 是，当你要实现这些“高级”的算法的时候，好吧，把它交给MATLAB去完成。但是，如果你面对的只是一个通常的不要求很复杂算法的图像处理任务，那 么，Python应该才是你的最佳搭档。