Python图片处理模块PIL（pillow）(2)

本篇包含：16、Point    17、Putalpha    18、Putdata    19、Putpalette    20、Putpixel      21、Quantize     22、Resize   23、Rotate     24、Save            
                      25、Seek    26、Show   27、Split    28、Tell     29、Thumbnail    30、Tobitmap     31、Transform     32、Transpose    33、Verify

16、  Point

定义1：im.point(table)⇒ image
im.point(function) ⇒ image
含义1：返回给定查找表对应的图像像素值的拷贝。变量table为图像的每个通道设置256个值。如果使用变量function，其对应函数应该有一个参数。这个函数将对每个像素值使用一次，结果表格将应用于图像的所有通道。

如果图像的模式为“I（整数）”或者“F（浮点）”，用户必须使用function方式，function必须按照下面的格式：
argument * scale+ offset
例如：
out = im.point(lambda i: i * 1.2 + 10)
用户可以省略变量scale和offset。

例子1：
from PIL import Image
im = Image.open("jing.png")
im_point = im.point(lambda x:x*1.3+5)
im_point.save("he.png")
注：图像im_point_fun比原图im01亮度增加了很多；因为lambda表达式中对原图的每个像素点的值都做了增加操作。

定义2：im.point(table,mode) ⇒ image
im.point(function, mode) ⇒ image
含义2：与定义1一样，但是它会为输出图像指定一个新的模式。这个方法可以一步将模式为“L”和“P”的图像转换为模式为“1”的图像。

例子2：
from PIL import Image
im = Image.open("jing.png")
r,g,b = im.split()
im_point1 = r.point(lambda x:x*1.3+5,"1")
print(im_point1.getpixel((0,0)))
im_point1.save("he1.png")
im_point2 = r.point(lambda  x:0,"1")
im_point2.save("he2.png")
print(im_point2.getpixel((10,10)))
输出为：
0
图像im_point1为全白图
图像im_point2为全黑图

18、  Putdata

定义：im.putdata(data)
im.putdata(data, scale, offset)

含义：从sequence对象中拷贝数据到当前图像，从图像的左上角（0，0）位置开始。变量scale和offset用来调整sequence中的值：
pixel = value *scale + offset
如果变量scale忽略，则默认为1.0。如果变量offset忽略，则默认为0.0。

例子：
from PIL import Image
im =Image.open("jing.png")
r,g,b =im.split()
print(r.getpixel((0,0)))
print(r.getpixel((1,0)))
print(r.getpixel((2,0)))
print(r.getpixel((3,0)))
r.putdata([1,2,3,4])
print(r.getpixel((0,0)))
print(r.getpixel((1,0)))
print(r.getpixel((2,0)))
print(r.getpixel((3,0)))
输出：
10
6
2
4

19、  Putpalette

定义：im.putpalette(sequence)
含义：为“P”或者“L”图像增加一个调色板。对于“L”图像，它的模式将变化为“P”。调色板序列需要包含768项整数，每组三个值表示对应像素的红，绿和蓝。用户可以使用768个byte的字符串代替这个整数序列。

例子：
from PIL import Image
im =Image.open("jing.png")
r,g,b = im01.split()
print(r.mode)
r.putpalette([1,2,3])
print(r.mode)
输出：
'L'
'P'

20、  Putpixel

定义：im.putpixel(xy,colour)
含义：修改指定位置上的像素值。对于单通道图像，变量colour为一个数值；对于多通道图像，变量colour为一个元组。
注意：这个方法执行比较慢。如果是1.1.6版本，像素访问对象（参考load方法）提供了一个更快的方法修改图像。
如果用户要生成整幅图像，可以使用更有效的方法产生一个python list，然后使用方法putdata()将它拷贝到图像上去。对于更大的改变，使用方法paste或者ImageDraw模块。

例子：
from PIL import Image
im =Image.open("jing.png")
print(im.getpixel((0,0)))
im.putpixel((0,0),(1,2,3))
print(im.getpixel((0,0)))
输出：
(11, 113, 198)
(1, 2, 3)

21、  Quantize

定义：im.quantize(colors,**options) ⇒ image
含义：（不赞成）使用给定的颜色将“L”或者“RGB”图像转换为“P”图像，返回新的图像。
新的代码中，使用有自适应的调色板的convert方法来代替：
out =im.convert("P", palette=Image.ADAPTIVE,colors=256)

22、  Resize

定义：im.resize(size) ⇒ image
im.resize(size, filter) ⇒ image
含义：返回改变尺寸的图像的拷贝。变量size是所要求的尺寸，是一个二元组：（width, height）。
变量filter为NEAREST、BILINEAR、BICUBIC或者ANTIALIAS之一。如果忽略，或者图像模式为“1”或者“P”，该变量设置为NEAREST。
注意：在当前的版本中bilinear和bicubic滤波器不能很好地适应大比例的下采样（例如生成缩略图）。用户需要使用ANTIALIAS，除非速度比质量更重要。23、  Rotate
定义：im.rotate(angle) ⇒ image
im.rotate(angle,filter=NEAREST, expand=0) ⇒ image
含义：返回一个按照给定角度顺时钟围绕图像中心旋转后的图像拷贝。
变量filter应该是NEAREST、BILINEAR或者BICUBIC之一。如果省略该变量，或者图像模式为“1”或者“P”，则默认为NEAREST。
变量expand，如果为true，表示输出图像足够大，可以装载旋转后的图像。如果为false或者缺省，则输出图像与输入图像尺寸一样大。

例子：
from PIL import Image
im = Image.open("jing.png")
im_30 = im.rotate(30)
im_30.save("he1.png")
im_31 = im.rotate(30,Image.BICUBIC,1)
im_31.save("he2.png")
注：im_30旋转30度大小不变，im_31旋转30度大小改变24、
 Save
定义：im.save(outfile,options…)
im.save(outfile, format, options…)
含义：使用给定的文件名保存图像。如果变量format缺省，如果可能的话，则从文件名称的扩展名判断文件的格式。该方法返回为空。
关键字options为文件编写器提供一些额外的指令。如果编写器不能识别某个选项，它将忽略它。
用户可以使用文件对象代替文件名称。在这种情况下，用户必须指定文件格式。文件对象必须实现了seek()、tell()和write()方法，且其以二进制模式打开。
如果方法save()因为某些原因失败，这个方法将产生一个异常（通常为IOError异常）。如果发生了异常，该方法也有可能已经创建了文件，并向文件写入了一些数据。如果需要的话，用户的应用程序可以删除这个不完整的文件。25、  Seek
定义：im.seek(frame)
含义：在给定的文件序列中查找指定的帧。如果查找超越了序列的末尾，则产生一个EOFError异常。当文件序列被打开时，PIL库自动指定到第0帧上。
注意：在当前的版本上，大多数序列格式只允许用户查找下一帧，不能跳跃式查找指定的帧。

例子：

from PIL import Image
im_gif = Image.open("xin.gif")
print(im_gif.mode)
im_gif.seek(2)
im_gif.save("he1.png")
im_gif.seek(8)
im_gif.save("he2.png")
输出：
'P'
注：通过上面的code，分别找到了第2帧和第8帧图像。
26、  Show
定义：im.show()
含义：显示一张图像。这个方法主要用于调试。
在Unix平台，这个方法将图像保存为临时的PPM文件，并且调用xv功能。
在widows中，它将图像保存为临时的BMP文件，并且使用标准的BMP显示功能显示它。
这个方法返回空。

例子：
from PIL import Image
im = Image.open("jing.png")
im.show()27、  Split
定义：im.split() ⇒ sequence
含义：返回当前图像各个通道组成的一个元组。例如，分离一个“RGB”图像将产生三个新的图像，分别对应原始图像的每个通道（红，绿，蓝）。

例子：
from PIL import Image
im = Image.open("jing.png")
r,g,b = im.split()
b.save("he.png")
print(b.getpixel((1,3)))
28、  Tell
定义：im.tell() ⇒ integer
含义：返回当前帧所处位置，从0开始计算。

例子：
from PIL import Image
im_gif = Image.open("xin.gif")
print(im_gif.tell())
im_gif.seek(8)
print(im_gif.tell())
输出：
829、  Thumbnail
定义：im.thumbnail(size)
im.thumbnail(size, filter)
含义：修改当前图像，使其包含一个自身的缩略图，该缩略图尺寸不大于给定的尺寸。这个方法会计算一个合适的缩略图尺寸，使其符合当前图像的宽高比，调用方法draft()配置文件读取器，最后改变图像的尺寸。
变量filter应该是NEAREST、BILINEAR、BICUBIC或者ANTIALIAS之一。如果省略该变量，则默认为NEAREST。
注意：在当前PIL的版本中，滤波器bilinear和bicubic不能很好地适应缩略图产生。用户应该使用ANTIALIAS，图像质量最好。如果处理速度比图像质量更重要，可以选用其他滤波器。
这个方法在原图上进行修改。如果用户不想修改原图，可以使用方法copy()拷贝一个图像。这个方法返回空。

例子：
from PIL import Image
im = Image.open("jing.png")
im.thumbnail((10,10))
im.save("he.png")
注：已经为图像im01创建了不大于10x10的缩略图。30、  Tobitmap

定义：im.tobitmap()⇒ string
含义：返回转换为X11的bitmap图像。

31、  Transform
定义1：im.transform(size,method, data) ⇒ image
im.transform(size, method, data, filter) ⇒ image
含义1：使用给定的尺寸生成一张新的图像，与原图有相同的模式，使用给定的转换方式将原图数据拷贝到新的图像中。
在当前的PIL版本中，参数method为EXTENT（裁剪出一个矩形区域），AFFINE（仿射变换），QUAD（将正方形转换为矩形），MESH（一个操作映射多个正方形）或者PERSPECTIVE。
变量filter定义了对原始图像中像素的滤波器。在当前的版本中，变量filter为NEAREST、BILINEAR、BICUBIC或者ANTIALIAS之一。如果忽略，或者图像模式为“1”或者“P”，该变量设置为NEAREST。
含义2：从图像中裁剪一个区域。
变量data为指定输入图像中两个坐标点的4元组(x0,y0,x1,y1)。输出图像为这两个坐标点之间像素的采样结果。例如，如果输入图像的(x0,y0)为输出图像的（0，0）点，(x1,y1)则与变量size一样。
这个方法可以用于在当前图像中裁剪，放大，缩小或者镜像一个任意的长方形。它比方法crop()稍慢，但是与resize操作一样快。
含义3：对当前的图像进行仿射变换，变换结果体现在给定尺寸的新图像中。
变量data是一个6元组(a,b,c,d,e,f)，包含一个仿射变换矩阵的第一个两行。输出图像中的每一个像素（x，y），新值由输入图像的位置（ax+by+c, dx+ey+f）的像素产生，使用最接近的像素进行近似。
这个方法用于原始图像的缩放、转换、旋转和裁剪。

定义4：im.transform(size,QUAD, data) ⇒ image
im.transform(size, QUAD, data, filter) ⇒ image
含义4：输入图像的一个四边形（通过四个角定义的区域）映射到给定尺寸的长方形。
变量data是一个8元组(x0,y0,x1,y1,x2,y2,x3,y3)，它包括源四边形的左上，左下，右下和右上四个角。

含义5：与QUAD类似，但是变量data是目标长方形和对应源四边形的list。

定义6：im.transform(size,PERSPECTIVE, data) ⇒ image
im.transform(size, PERSPECTIVE, data, filter) ⇒ image
含义6：对当前图像进行透视变换，产生给定尺寸的新图像。
变量data是一个8元组(a,b,c,d,e,f,g,h)，包括一个透视变换的系数。对于输出图像中的每个像素点，新的值来自于输入图像的位置的(a x + b y + c)/(g x + h y + 1), (d x+ e y + f)/(g x + h y + 1)像素，
使用最接近的像素进行近似。
这个方法用于原始图像的2D透视。
32、  Transpose
定义：im.transpose(method)⇒ image
含义：返回当前图像的翻转或者旋转的拷贝。
变量method的取值为：FLIP_LEFT_RIGHT，FLIP_TOP_BOTTOM，ROTATE_90，ROTATE_180，或者ROTATE_270。

例子：
from PIL import Image
im = Image.open("jing.png")
im = im01.transpose(Image.FLIP_LEFT_RIGHT)
注：图像im为图像im01的水平方向镜像。33、
   Verify
定义：im.verify()
含义：尝试判断文件是否损坏，实际上并没有对图像数据进行解析。如果这个方法发现了任何问题，它将产生对应的异常。这个方法只工作于刚打开的图像；如果图像已经被加载，该方法的结果将会是未定义的。如果用户在使用这个方法后需要加载图像，用户需要重新打开图像文件。
注意：这个方法不能捕获所有的错误；要捕获解码错误，用户必须加载整个图像。

例子：
from PIL import Image
im01 = Image.open("jing.png")
im01.verify()
注：没有任何输出，表示图像im01是没有损坏的。