1 / 34

Python Imaging Library (PIL)

Python Imaging Library (PIL). http://www.pythonware.com/products/pil/. Возможности PIL:. Групповая обработка изображений

angelo
Download Presentation

Python Imaging Library (PIL)

An Image/Link below is provided (as is) to download presentation Download Policy: Content on the Website is provided to you AS IS for your information and personal use and may not be sold / licensed / shared on other websites without getting consent from its author. Content is provided to you AS IS for your information and personal use only. Download presentation by click this link. While downloading, if for some reason you are not able to download a presentation, the publisher may have deleted the file from their server. During download, if you can't get a presentation, the file might be deleted by the publisher.

E N D

Presentation Transcript

  1. Python Imaging Library (PIL) http://www.pythonware.com/products/pil/

  2. Возможности PIL: • Групповая обработка изображений PIL идеально подходит для работы с группами изображений. С помощью PIL можно создавать превью, преобразовать изображения из одного формата в другой, распечатывать изображения и т.д. • Отображение изображений Для отладки удобнее всего использовать метод im.show(). Открывает изображение в стандартном браузере. PIL также может создавать объекты, с которыми работают различныемодули для создания GUI, такие как PythonWin, Tkinter, PyQT4

  3. Возможности обработки изображений • Операции на пикселями, фильтры, преобразование цветового пространства • Изменение размера изображения, поворот, аффинные преобразования • Метод histogram, который может служить для автоматического улучшения контраста и извлечения статистических данных из изображения

  4. Основные понятия • Размер (атрибут size) Это кортеж, состоящий соответственно из высоты и ширины в пикселях • Система координат В Питоне используется Картезианская система координат с началом отсчета в левом верхнем углу. Например, координаты прямоугольника 800х600 передаются как (0,0,800,600)

  5. Основные понятия • Расширение файла (атрибут format) Функция open узнает расширение из содержания файла, функция save использует название, чтобы определить формат (если он не указан конкретно) • Каналы (метод getbands) Каждое изображение может состоять из одного или более каналов. • Цветовая модель (атрибут mode) Определяет глубину и цвет пикселя

  6. Основные понятия Основные цветовые модели: 1(1-bit, ч/б) L(8-bit pixels, ч/б) P(8-bit pixels, пользовательская палитра) RGB(3x8-bit pixels, естественный цвет – true color) RGBA(4x8-bit pixels, естественный цвет с маской прозрачности) CMYK(4x8-bit pixels, цветоделение) YCbCr(3x8-bit pixels, цветной видеоформат)

  7. Основные понятия • Палитра Цветовая модельпалитра (“P”)использует цветовую палитру для определения фактического цвета каждого пикселя • Информация (атрибут info) Изображению можно прикрепить дополнительную информацию. info - атрибут типа dictionary • Фильтры (NEAREST,BILINEAR,BICUBIC,ANTIALIAS) Используются для операций, которые могут сопоставлять нескольким пикселям один.

  8. Фильтры • NEAREST – выбирает ближайший пиксель из входного изображения и игнорирует все остальные (обычно идет по умолчанию во всех методах) • BILINEAR – использует линейную интерполяцию на области 2x2 • BICUBIC – использует линейную интерполяцию на обл. 4x4 • ANTIALIAS – вычисляет значение выходного пикселя с помощью высококачественного фильтра субдескретизации на всех пикселях, которые могут влиять на выходное значение. В текущей версии можно использовать только с методами resize и thumbnail

  9. Чтение • Image.open(infile, mode) • im = Image.open(…) создает объект типа Image • Это ленивая операция, изначально считывается только информация, необходимая для декодирования изображения (цветовая модель, размер и т.д.) • mode – необязательный аргумент, если используется, должен быть “r” • infileможет быть строкой с путем файла или объектом типа файл(поддерживающим методы read, seek, tell), открытым в бинарном режиме

  10. Чтение(Примеры) • Обычный случай • im = Image.open("lena.ppm") • Чтение из открытого файла • fp = open("lena.ppm", "rb") • im = Image.open(fp) #бинарный режим • Чтение из строки • import StringIO • im = Image.open(StringIO.StringIO(buffer)) • Чтение из Tar-архива • import TarIO • fp = TarIO.TarIO("Imaging.tar", "Imaging/test/lena.ppm") • im = Image.open(fp)

  11. Сохранение • im.save(outfile, format, options) • outfile– строка или файловый объект • format – формат файла, можно указывать в названии • options – дополнительные параметры • Определяет формат по названию или указанному формату

  12. Пример

  13. Пример • from PIL import Image • ein = Image.open("IMG_3090.jpg")#создаем объект класса Image • print ein.size, ein.mode, ein.format • # (512, 768) JPEG RGB • ein 1= ein.rotate(270, Image.BICUBIC, 1) • ein0 = ein.rotate(270, Image.BICUBIC) • ein0.save ("einstein0.JPEG") • ein1.save("einstein1.JPG")

  14. Разница в наличии и отсутствии последнего аргумента ein.rotate(270,Image.BICUBIC, 1) ein.rotate(270,Image.BICUBIC)

  15. Пример работы сканалами

  16. Пример работы с каналами • import Image • im = Image.open('C:/panda.jpg') • r,g,b = im.split() • images = [Image.merge(im.mode, (r,b,g)),Image.merge(im.mode, (b,g,r)),Image.merge(im.mode, (g,b,r))] • defcreate_new(ls,ind): • w, h = images[0].size • n_ind = ind • bgr = Image.new("RGB",(w*(len(ls)) + n_ind*(len(ls)+1),h + n_ind*2),"white") • for iin images: • assert w, h == i.size • bgr.paste(i,(n_ind,ind)) • n_ind += ind + w • return bgr • new_im = create_new(images,30) • new_im.show()

  17. Пример работы с каналами

  18. Конвертация изображенийв формат JPEG • importos,sys • import Image • forinfileinsys.argv[1:]: • f, e = os.path.splitext(infile)#f – имя, e – расширение файла • outfile = f + ".jpg" • ifinfile != outfile:# если формат изображения JPEG, то пропускаем его • try: • Image.open(infile).save(outfile) • except IOError: • print "cannot convert ", infile

  19. Создание превью формата JPEG • importos, sys • import Image • size = 130, 130 • forinfileinsys.argv[1:]: • outfile = os.path.splitext(infile)[0] + ".thumbnail" • if infile != outfile: • try: • im = Image.open(infile) • im.thumbnail(size,Image.ANTIALIAS) • im.save(outfile + ".jpg") • except IOError: • print "cannot create thumbnail for", infile

  20. Обрезка, вставка • import Image • im = Image.open("C:/munch.jpg") • w, h = im.size • box = (300,400,700,h) • region = im.crop(box) • region = region.transpose(Image.ROTATE_180) • im.paste(region,box)

  21. Обрезка, вставка До После

  22. Работа с пикселями • import Image • im = Image.open("flower.jpg") • out = im.point(lambda i: i * 3) # увеличилась яркость

  23. Обработка изображений

  24. Обработка изображений (модуль Image) • import Image • im = Image.open('car.jpg') • im.convert("L").show() • # Используется матрица по умолчанию: • # L = R * 299/1000 + G * 587/1000 + B * 114/1000 • можно использовать im.convert(mode, matrix) с собственной матрицей преобразования matrix

  25. Обработка изображений (ImageEnhance) • import ImageEnhance • enhancer = ImageEnhance.Contrast(im) • enhancer.enhance(1.3).show()

  26. Обработка изображений (ImageOps) • import ImageOps • ImageOps.colorize(im, (44,36,12), (242,232,201)).show()

  27. Обработка изображений(ImageChops) • import ImageChops • p = Image.open('paper.jpg‘) • ImageChops.multiply(p, i m).show()

  28. Обработка изображений

  29. Статистикаизображения (модуль ImageStat) • Позволяет узнать некоторые статистические данные изображения, такие как экстремальные значения пикселей, количество пикселей, среднее значение и т.д.

  30. Min и max изображения • import Image, ImageStat • defminmax(im): • stat = ImageStat.Stat(im) # Объект типа Stat • min, max = [], [] • for band instat.extrema:#[(min1,max1),…,(minN,maxN)] • min.append(band[0]) • max.append(band[1]) • if len(stat.extrema) == 1: • return min[0], max[0] • else: • returntuple(min), tuple(max) • Image = Image.open(" lena.jpg“) • print minmax(image) # (52, 10, 0) (255, 237, 231) • print minmax(image.convert("L")) # 24 241

  31. Создание CAPTCHA с помощью PIL • import Image,ImageDraw,ImageFont • import random • defcreate_captcha(charNum, fontSize): • #задаем список букв, из которых будем далее выбирать: • alphArr = ['A','B','C','D','E','F','G','H', • 'J','K','L','M','N','O','P','R','S','T', • 'W','X','Z','0','1','2','3','4','5','6','8'] • font = ImageFont.truetype('ARIAL.TTF',fontSize)# создаем объект Font • width, height = font.getsize("W")#ширина и высота текста • interval = width • width, height = (width + 5)*charNum, height + 20#размеры фона • image = Image.new("RGB",(width,height), (192,192,192)) #создаем фон • draw = ImageDraw.Draw(image)#создаем из фона объект Draw, чтобы можно было рисовать на нем

  32. Создание CAPTCHA с помощью PIL • foriin range(0,charNum): • #создаем фон для буквы: • charImg = Image.new("RGB",(fontSize+10, fontSize+10),"black") • tmpDraw = ImageDraw.Draw(charImg) • #помещаем на фон случайную букву случайного цвета: • tmpDraw.text((3, 1), random.choice(alphArr),font = font, • fill = (random.randint(20,150), random.randint(20,140),random.randint(160,200)) ) • charImg = charImg.rotate(random.randint(-30,30)) • #создаем маску, чтобы фон буквы стал прозрачным: • mask = Image.new('L',(fontSize+10, fontSize+10),0) • mask.paste(charImg,(0,0)) • hpos = 10 + (i*interval + random.randint(10,interval-10)) • vpos = random.randint(10, 20) • image.paste(charImg,(hpos,vpos),mask) #два раза для лучшей видимости • image.paste(charImg,(hpos,vpos),mask)

  33. Создание CAPTCHA с помощью PIL • for iin range(0,random.randint(3,5)): • draw.line( • (random.randint(6,width-6),random.randint(3,height-3), • random.randint(6,width-6),random.randint(2,height-3)), • fill = (random.randint(70,150), random.randint(20,220), • random.randint(160,220)), • width = random.randint(1,2)) • image.save(“captcha.jpg”) • create_captcha(7, 40)

  34. Список Литературы • http://www.pythonware.com/library/pil/handbook/index.htm • http://blog.objectgraph.com/index.php/2007/01/19/pil-on-captcha-transparency-and-masking-for-captcha/

More Related