PIL中设计的几个基本概念
1.通道(bands):即使图像的波段数,RGB图像,灰度图像
以RGB图像为例:
2.模式(mode):定义了图像的类型和像素的位宽。共计9种模式:
3.尺寸(size):获取图像水平和垂直方向上的像素数
4.坐标系统(coordinate system):
PIL使用笛卡尔像素坐标系统,坐标(0,0)位于左上角。
注意:坐标值表示像素的角;位于坐标(0,0)处的像素的中心实际上位于(0.5,0.5)。
5.调色板(palette):
调色板模式("P")适用一个颜色调色板为每一个像素定义具体的颜色值。
6.信息(info)
7.滤波器(filters):将多个输入像素映射为一个输出像素的几何操作
PIL提供了4种不同的采样滤波器:
① NEAREST:最近滤波。从输入图像中选取最近的像素作为输出像素。
② BILINEAR:双线性内插滤波。在输入图像的2*2矩阵上进行线性插值。
③ BICUBIC:双立方滤波。在输入图像的4*4矩阵上进行立方插值。
④ ANTIALIAS:平滑滤波。对所有可以影响输出像素的输入像素进行高质量的重采样滤波,以计算输出像素值。
im.resize()和im.thumbnail()用到了滤波器
方法一:resize(size,filter = None)
方法二:im.thumbnail(size,filter = None)
对于pil的相关介绍就到这里了,下面分享一个使用pil进行图像处理(等比例压缩、裁剪)实例代码,如下:
总结
以上就是本文关于python使用pil进行图像处理(等比例压缩、裁剪)实例代码的全部内容,希望对大家有所帮助。如有不足之处,欢迎留言指出。感谢朋友们对本站的支持!
原文链接:/code-snippet/12264/python-PIL-image-process-kind-pack--pack--scheme