PIL 标准化图像 - Python

Python Image Library（简称 PIL）是一款常用的用于图像处理的 Python 库，它提供了大量的图像处理方法，包括缩放、剪裁、旋转、转换颜色等。本文将介绍 PIL 如何进行图像的标准化处理。

安装 PIL

在开始使用 PIL 进行图像处理前，需要先安装 PIL 库。可以通过以下命令使用 pip 安装：

pip install pillow

标准化图像

PIL 提供了 ImageOps 模块，其中包含了一些图片标准化操作的函数。以下是一些常用的标准化函数：

autocontrast(image, cutoff=0)

自动调整图片的对比度和亮度，可选参数 cutoff 表示剪裁比例。函数返回处理后的图像对象。

from PIL import ImageOps, Image

image = Image.open("test.jpg")

auto_contrast_image = ImageOps.autocontrast(image, cutoff=0.1)

auto_contrast_image.show()

equalize(image)

直方图均衡化操作，增加图像的对比度。函数返回处理后的图像对象。

from PIL import ImageOps, Image

image = Image.open("test.jpg")

equalized_image = ImageOps.equalize(image)

equalized_image.show()

invert(image)

将图片颜色取反，即黑色变为白色，白色变为黑色。函数返回处理后的图像对象。

from PIL import ImageOps, Image

image = Image.open("test.jpg")

inverted_image = ImageOps.invert(image)

inverted_image.show()

grayscale(image)

将图片转为灰度图像。函数返回处理后的图像对象。

from PIL import ImageOps, Image

image = Image.open("test.jpg")

grayscaled_image = ImageOps.grayscale(image)

grayscaled_image.show()

colorize(image, black, white)

使用给定的黑白色调颜色掩码调整图片颜色。函数返回处理后的图像对象。

from PIL import ImageOps, Image

image = Image.open("test.jpg")

colorized_image = ImageOps.colorize(image, (10, 10, 10), (255, 255, 255))

colorized_image.show()

结语

通过 PIL 库提供的 ImageOps 模块，我们可以很方便地对图像进行标准化处理，提升图像质量，使其更适合用于后续的处理。