Python Pillow 影像處理技巧與實務應用

Pillow 是一套功能豐富的 Python 影像處理函式庫，提供操作影像的各種方法，從基本的裁剪、縮放、旋轉到進階的顏色操作和水印新增等，都能輕鬆實作。本文將詳細介紹 Pillow 的常用功能，並結合 Matplotlib 進行圖表整合，示範如何運用 Python 進行影像處理和視覺化。同時，文章也涵蓋 RGBA 顏色模型的應用，以及如何使用 ImageColor.getcolor() 函式取得顏色值。最後，將示範如何批次處理影像，例如為多個影像新增水印，並結合實際案例講解如何使用 Pillow 進行影像的裁剪、拼接和平鋪等操作。

影像處理與自動化

Pillow影像處理函式庫

Pillow是一個強大的Python影像處理函式庫，允許您輕鬆地編輯和操作影像。您可以使用Pillow進行影像裁剪、調整大小和編輯內容等操作。

安裝Pillow

您可以使用pip安裝Pillow：

pip install pillow

基本影像操作

Pillow提供了許多基本的影像操作功能，例如：

裁剪：image.crop()
調整大小：image.resize()
旋轉：image.rotate()
翻轉：image.transpose()

RGBA顏色值

Pillow使用RGBA顏色值來表示影像中的顏色。RGBA值由四個整陣列成，分別表示紅、綠、藍和透明度。每個值的範圍是0至255。

顏色名稱

Pillow支援標準的HTML顏色名稱。以下是部分顏色名稱及其對應的RGBA值：

顏色名稱	RGBA值
白色	(255, 255, 255, 255)
黑色	(0, 0, 0, 255)
紅色	(255, 0, 0, 255)
綠色	(0, 255, 0, 255)
藍色	(0, 0, 255, 255)

Matplotlib圖表函式庫

Matplotlib是一個流行的Python圖表函式庫，允許您建立高品質的圖表。Matplotlib提供了許多自定義選項和功能，讓您可以建立出符合您需求的圖表。

基本圖表操作

Matplotlib提供了許多基本的圖表操作功能，例如：

建立圖表：matplotlib.pyplot.plot()
設定標題：matplotlib.pyplot.title()
設定軸標籤：matplotlib.pyplot.xlabel()和matplotlib.pyplot.ylabel()

圖表翻譯：

此圖示為Matplotlib建立的基本圖表，展示瞭如何使用Matplotlib建立一個簡單的圖表。

內容解密：

此段程式碼展示瞭如何使用Matplotlib建立一個簡單的圖表。首先，我們建立一個圖表物件，然後設定標題和軸標籤。最後，我們顯示出圖表。

import matplotlib.pyplot as plt

# 建立圖表
plt.plot([1, 2, 3])

# 設定標題
plt.title('簡單圖表')

# 設定軸標籤
plt.xlabel('X軸')
plt.ylabel('Y軸')

# 顯示圖表
plt.show()

顏色表示法

在 Pillow 中，顏色可以使用 RGBA 值表示，分別代表紅（Red）、綠（Green）、藍（Blue）和透明度（Alpha）。每個值的範圍從 0 到 255。

基本顏色

以下是基本顏色的 RGBA 值：

紅色：(255, 0, 0, 255)
綠色：(0, 255, 0, 255)
藍色：(0, 0, 255, 255)
灰色：(128, 128, 128, 255)
黃色：(255, 255, 0, 255)
黑色：(0, 0, 0, 255)
紫色：(128, 0, 128, 255)

使用 `ImageColor.getcolor()` 函式

Pillow 提供了 ImageColor.getcolor() 函式，以便您不需要記住RGBA值即可使用所需的顏色。這個函式需要兩個引數：顏色名稱字串和字串 'RGBA'。

範例

from PIL import ImageColor

# 取得紅色的RGBA值
red_rgba = ImageColor.getcolor('red', 'RGBA')
print(red_rgba)  # (255, 0, 0, 255)

# 取得黑色的RGBA值
black_rgba = ImageColor.getcolor('Black', 'RGBA')
print(black_rgba)  # (0, 0, 0, 255)

# 取得巧克力色的RGBA值
chocolate_rgba = ImageColor.getcolor('chocolate', 'RGBA')
print(chocolate_rgba)  # (210, 105, 30, 255)

# 取得玉米花藍色的RGBA值
cornflowerblue_rgba = ImageColor.getcolor('CornflowerBlue', 'RGBA')
print(cornflowerblue_rgba)  # (100, 149, 237, 255)

支援的顏色名稱

Pillow 支援從 'aliceblue' 到 'yellowgreen' 的大量顏色名稱。您可以使用 ImageColor.getcolor() 函式來檢視這些顏色名稱。

顏色名稱列表

您可以透過以下方式檢視 Pillow 支援的顏色名稱列表：

import PIL

# 列出所有支援的顏色名稱
color_names = [name for name in dir(PIL.ImageColor) if not name.startswith('_')]
print(color_names)

影像處理與操控

在 Pillow 中，影像的畫素是透過 x 和 y 座標來定位的。原點位於影像的左上角，使用 (0, 0) 來表示。x 座標從左到右增加，而 y 座標則從上到下增加。這與數學課中學到的 y 座標方向相反。

座標系統

圖 21-1 展示了 28x27 的影像中 x 和 y 座標的工作原理。Pillow 的許多函式和方法都需要一個 box tuple 引數，這是一個包含四個整數座標的元組，代表影像中的矩形區域。這四個整數分別是：

左：矩形左邊緣的 x 座標
上：矩形上邊緣的 y 座標
右：矩形右邊緣右側一畫素的 x 座標（必須大於左座標）
下：矩形下邊緣下方一畫素的 y 座標（必須大於上座標）

注意，矩形包括左和上座標，但不包括右和下座標。例如，box tuple (3, 1, 9, 6) 代表圖 21-2 中黑色矩形所包含的所有畫素。

載入和顯示影像

要載入影像，需要使用 Image.open() 函式，並傳入影像檔案名稱作為引數。然後，可以使用 show() 方法在視窗中顯示影像。

from PIL import Image
cat_im = Image.open('zophie.png')
cat_im.show()

如果影像檔案不在當前工作目錄中，需要使用 os.chdir() 函式更改工作目錄。

import os
os.chdir('C:\\folder_with_image_file')

影像物件屬性

影像物件具有幾個有用的屬性，可以提供基本的影像資訊，例如寬度和高度、檔案名稱和圖形格式。例如：

from PIL import Image
cat_im = Image.open('zophie.png')
print(cat_im.size)  # 輸出：(816, 1088)
width, height = cat_im.size
print(width)  # 輸出：816

內容解密：

在這段程式碼中，我們首先載入 zophie.png 影像檔案，並將其儲存在 cat_im 變數中。然後，我們使用 size 屬性來取得影像的寬度和高度，並將其儲存在 width 和 height 變數中。最後，我們印出寬度的值。

圖表翻譯：

此圖表展示了載入影像、顯示影像、取得影像大小和印出寬度的過程。每個步驟之間的箭頭表示了邏輯流程。

圖片處理技術

圖片處理是電腦視覺中的一個重要領域，涉及對數字圖片進行各種操作，以達到改善圖片品質、提取有用資訊或實作特定效果的目的。Python 的 Pillow 函式庫是一個強大的工具，提供了廣泛的圖片處理功能。

圖片屬性

當你使用 Pillow 開啟一個圖片檔案時，會傳回一個 Image 物件，這個物件包含了圖片的各種屬性，例如寬度、高度、檔名、格式等。你可以透過這些屬性來瞭解圖片的基本資訊。

from PIL import Image

# 開啟圖片檔案
cat_im = Image.open('zophie.png')

# 取得圖片寬度和高度
width, height = cat_im.size

# 取得圖片檔名和格式
filename = cat_im.filename
format = cat_im.format

print(f"寬度：{width}, 高度：{height}")
print(f"檔名：{filename}, 格式：{format}")

建立新圖片

除了開啟現有的圖片檔案外，你也可以使用 Pillow 建立新的圖片。Image.new() 函式可以建立一個新的 Image 物件，指定其模式、寬度、高度和背景色。

# 建立一個新的 100x200 的 RGBA 模式圖片，背景色為紫色
im = Image.new('RGBA', (100, 200), 'purple')

# 儲存圖片到檔案
im.save('purpleImage.png')

裁剪圖片

裁剪圖片是指從原始圖片中選擇一個矩形區域，並將其儲存為新的圖片。crop() 方法可以用於裁剪圖片，需要指定裁剪區域的左上角和右下角坐標。

# 裁剪圖片
cropped_im = cat_im.crop((335, 345, 565, 560))

# 儲存裁剪後的圖片
cropped_im.save('cropped.png')

圖表翻譯

此圖示展示瞭如何使用 Pillow 進行圖片處理，包括建立新圖片、裁剪圖片等操作。透過這些操作，你可以對圖片進行各種變換，以達到所需的效果。

圖表翻譯：

此流程圖展示了使用 Pillow 進行圖片處理的基本步驟，包括開啟圖片檔案、取得圖片屬性、建立新圖片、裁剪圖片和儲存圖片。透過這些步驟，你可以對圖片進行各種操作，以達到所需的效果。

圖片處理技術：裁剪和拼接

在圖片處理中，裁剪和拼接是兩種基本的操作。裁剪是指從原始圖片中提取出一個特定的區域，而拼接則是指將兩個或多個圖片合併成一個新的圖片。

裁剪圖片

裁剪圖片可以使用 crop() 方法，該方法需要一個元組作為引數，指定裁剪區域的左上角和右下角坐標。例如：

from PIL import Image

# 載入圖片
cat_im = Image.open('zophie.png')

# 裁剪圖片
face_im = cat_im.crop((335, 345, 565, 560))

# 顯示裁剪後的圖片大小
print(face_im.size)

這裡，我們從 zophie.png 圖片中裁剪出了一個 230x215 的區域，並將其儲存在 face_im 中。

拼接圖片

拼接圖片可以使用 paste() 方法，該方法需要兩個引數：源圖片和目標坐標。例如：

# 複製原始圖片
cat_copy_im = cat_im.copy()

# 拼接面部圖片到原始圖片上
cat_copy_im.paste(face_im, (0, 0))

# 拼接面部圖片到原始圖片上的其他位置
cat_copy_im.paste(face_im, (400, 500))

# 儲存拼接後的圖片
cat_copy_im.save('pasted.png')

這裡，我們將 face_im 面部圖片拼接到 cat_copy_im 原始圖片上，然後儲存為 pasted.png。

圖片平鋪

如果你想將面部圖片平鋪到整個原始圖片上，可以使用巢狀的 for 迴圈。例如：

# 取得原始圖片和麵部圖片的大小
cat_im_width, cat_im_height = cat_im.size
face_im_width, face_im_height = face_im.size

# 平鋪面部圖片到原始圖片上
for left in range(0, cat_im_width, face_im_width):
    for top in range(0, cat_im_height, face_im_height):
        cat_copy_im.paste(face_im, (left, top))

這裡，我們使用巢狀的 for 迴圈將面部圖片平鋪到原始圖片上，然後儲存為 pasted.png。

圖表翻譯：

這個流程圖顯示了從原始圖片中裁剪出面部圖片，然後將其拼接到原始圖片上，最終得到平鋪後的圖片。

圖片處理技術

圖片處理是電腦視覺中的一個重要領域，涉及到圖片的變換、編輯和分析。Python 的 Pillow 函式庫是一個強大的工具，提供了許多功能來處理圖片。

貼上圖片

要將一個圖片貼上到另一個圖片上，可以使用 paste() 方法。這個方法需要指定要貼上的圖片、左上角的坐標和右下角的坐標。例如：

from PIL import Image

# 載入圖片
cat_im = Image.open('zophie.png')

# 建立一個新的圖片
cat_copy_im = cat_im.copy()

# 貼上圖片
for left in range(0, cat_im_width, 230):
    for top in range(0, cat_im_height, 230):
        cat_copy_im.paste(face_im, (left, top))

# 儲存圖片
cat_copy_im.save('tiled.png')

這個程式碼會將 face_im 圖片貼上到 cat_copy_im 圖片上，形成一個網格狀的圖片。

調整圖片大小

要調整圖片的大小，可以使用 resize() 方法。這個方法需要指定新的寬度和高度。例如：

# 載入圖片
cat_im = Image.open('zophie.png')

# 取得圖片的寬度和高度
width, height = cat_im.size

# 調整圖片大小
quarter_sized_im = cat_im.resize((int(width / 2), int(height / 2)))

# 儲存圖片
quarter_sized_im.save('quartersized.png')

這個程式碼會將 cat_im 圖片調整為原來的一半大小。

旋轉和翻轉圖片

要旋轉或翻轉圖片，可以使用 rotate() 和 transpose() 方法。例如：

# 載入圖片
cat_im = Image.open('zophie.png')

# 旋轉圖片
rotated_im = cat_im.rotate(45)

# 翻轉圖片
flipped_im = cat_im.transpose(Image.FLIP_LEFT_RIGHT)

# 儲存圖片
rotated_im.save('rotated.png')
flipped_im.save('flipped.png')

這個程式碼會將 cat_im 圖片旋轉 45 度和翻轉左右。

圖表翻譯：

這個圖表展示了圖片處理的流程，從載入圖片到儲存圖片。

圖片旋轉與翻轉

圖片旋轉與翻轉是影像處理中常見的操作。Python 的 Pillow 函式庫提供了 rotate() 和 transpose() 方法來實作這些功能。

旋轉圖片

rotate() 方法可以將圖片旋轉一定角度。該方法接受一個整數或浮點數引數，代表旋轉角度（以度為單位）。例如：

from PIL import Image

cat_im = Image.open('zophie.png')
cat_im.rotate(90).save('rotated90.png')
cat_im.rotate(180).save('rotated180.png')
cat_im.rotate(270).save('rotated270.png')

這些程式碼將圖片 zophie.png 分別旋轉 90、180 和 270 度，並儲存為新的圖片檔案。

翻轉圖片

transpose() 方法可以將圖片進行水平或垂直翻轉。例如：

cat_im.transpose(Image.FLIP_LEFT_RIGHT).save('horizontal_flip.png')
cat_im.transpose(Image.FLIP_TOP_BOTTOM).save('vertical_flip.png')

這些程式碼將圖片 zophie.png 分別進行水平和垂直翻轉，並儲存為新的圖片檔案。

個別畫素操作

Pillow 還提供了 getpixel() 和 putpixel() 方法來操作個別畫素。例如：

im = Image.new('RGBA', (100, 100))
im.getpixel((0, 0))  # 傳回 (0, 0, 0, 0)
for x in range(100):
    for y in range(50):
        im.putpixel((x, y), (210, 210, 210))

這些程式碼建立了一個新的 100x100 透明圖片，然後使用 getpixel() 方法取得某個畫素的顏色，並使用 putpixel() 方法將某個畫素的顏色設為淺灰色。

圖表翻譯：

這個圖表展示了 Pillow 中圖片旋轉、翻轉和個別畫素操作的過程。

圖片處理與水印新增

在圖片處理中，新增水印是一種常見的需求。以下將介紹如何使用Python的PIL函式庫來實作圖片縮放和新增水印。

安裝PIL函式庫

首先，需要安裝PIL函式庫，可以使用pip命令：

pip install pillow

載入PIL函式庫

載入PIL函式庫：

from PIL import Image

定義常數

定義常數，例如圖片的最大尺寸和水印圖片的檔名：

SQUARE_FIT_SIZE = 300
LOGO_FILENAME = 'catlogo.png'

載入水印圖片

載入水印圖片：

logo_img = Image.open(LOGO_FILENAME)

處理圖片

處理圖片，包括縮放和新增水印：

for filename in os.listdir('.'):
    if filename.endswith('.png') or filename.endswith('.jpg'):
        img = Image.open(filename)
        width, height = img.size
        
        # 縮放圖片
        if width > SQUARE_FIT_SIZE or height > SQUARE_FIT_SIZE:
            if width > height:
                new_width = SQUARE_FIT_SIZE
                new_height = int(height * (SQUARE_FIT_SIZE / width))
            else:
                new_height = SQUARE_FIT_SIZE
                new_width = int(width * (SQUARE_FIT_SIZE / height))
            img = img.resize((new_width, new_height))
        
        # 新增水印
        img.paste(logo_img, (img.size[0] - logo_img.size[0], img.size[1] - logo_img.size[1]))
        
        # 儲存圖片
        img.save('output/' + filename)

執行程式

執行程式，會將所有png和jpg檔案進行縮放和新增水印，並儲存到output目錄中。

圖表翻譯：

@startuml
skinparam backgroundColor #FEFEFE
skinparam componentStyle rectangle

title Python Pillow 影像處理技巧與實務應用

package "資料視覺化流程" {
    package "資料準備" {
        component [資料載入] as load
        component [資料清洗] as clean
        component [資料轉換] as transform
    }

    package "圖表類型" {
        component [折線圖 Line] as line
        component [長條圖 Bar] as bar
        component [散佈圖 Scatter] as scatter
        component [熱力圖 Heatmap] as heatmap
    }

    package "美化輸出" {
        component [樣式設定] as style
        component [標籤註解] as label
        component [匯出儲存] as export
    }
}

load --> clean --> transform
transform --> line
transform --> bar
transform --> scatter
transform --> heatmap
line --> style --> export
bar --> label --> export

note right of scatter
  探索變數關係
  發現異常值
end note

@enduml

內容解密：

SQUARE_FIT_SIZE定義了圖片的最大尺寸。
LOGO_FILENAME定義了水印圖片的檔名。
logo_img載入了水印圖片。
for迴圈處理了所有png和jpg檔案。
if判斷了檔案是否為png或jpg。
img載入了圖片。
width和height取得了圖片的尺寸。
if判斷了圖片是否需要縮放。
new_width和new_height計算了縮放後的尺寸。
img.resize()縮放了圖片。
img.paste()增加了水印。
img.save()儲存了圖片。

從使用者經驗視角來看，Pillow 與 Matplotlib 的結合，為 Python 影像處理和視覺化提供了極大的便利性。這篇文章涵蓋了從 Pillow 的安裝、基本影像操作、顏色表示法到 Matplotlib 圖表函式庫的應用，循序漸進地闡述了影像處理的關鍵技術，包括裁剪、拼接、調整大小、旋轉、翻轉以及新增水印等。這些技術的整合應用，能有效提升影像編輯效率和視覺化效果。然而，文章未深入探討 Pillow 與其他影像處理函式庫（如 OpenCV）的效能比較，以及在處理大批次影像時的最佳化策略。對於更進階的應用，例如根據深度學習的影像識別和分割，Pillow 的功能略顯不足。展望未來，隨著 AI 技術的發展，預期 Pillow 將進一步整合更多智慧化功能，例如自動影像增強和風格遷移，以降低影像處理的技術門檻，並提升使用者經驗。對於追求高效能和進階功能的開發者，建議深入研究 OpenCV 等更專業的影像處理函式庫，並關注 Pillow 社群的最新發展動態。玄貓認為，Pillow 作為一個輕量級且易於上手的影像處理函式庫，非常適合入門學習和快速原型開發，值得廣大 Python 開發者關注和使用。

玄貓 BlackCat

技術愛好者，專注於分享程式開發、雲端技術與 AI 應用的心得體會。

Python Pillow 影像處理技巧與實務應用

影像處理與自動化

Pillow影像處理函式庫

安裝Pillow

基本影像操作

RGBA顏色值

顏色名稱

Matplotlib圖表函式庫

基本圖表操作

圖表翻譯：

內容解密：

顏色表示法

基本顏色

使用 ImageColor.getcolor() 函式

範例

支援的顏色名稱

顏色名稱列表

影像處理與操控

座標系統

載入和顯示影像

影像物件屬性

內容解密：

圖表翻譯：

圖表翻譯：

圖片處理技術

圖片屬性

建立新圖片

裁剪圖片

圖表翻譯

圖表翻譯：

圖片處理技術：裁剪和拼接

裁剪圖片

拼接圖片

圖片平鋪

圖表翻譯：

圖片處理技術

貼上圖片

調整圖片大小

旋轉和翻轉圖片

圖表翻譯：

圖片旋轉與翻轉

旋轉圖片

翻轉圖片

個別畫素操作

圖表翻譯：

圖片處理與水印新增

安裝PIL函式庫

載入PIL函式庫

定義常數

載入水印圖片

處理圖片

執行程式

圖表翻譯：

內容解密：

玄貓 BlackCat

使用 `ImageColor.getcolor()` 函式