第二篇：雜項之圖像處理pillow

雜項之圖像處理pillow

 

雜項之圖像處理pillow

本節內容

1. 參考文獻
2. 生成驗證碼源碼
3. 一些小例子

1. 參考文獻

http://pillow-cn.readthedocs.io/zh_CN/latest/ pillow中文文檔
http://pillow.readthedocs.io/en/3.4.x/ pillow官方文檔
http://blog.csdn.net/orangleliu/article/details/43529319 一些小例子
http://python.jobbole.com/83685/ pillow使用方法集合

2. 生成驗證碼源碼

#!/usr/bin/env python # encoding:utf-8 # __author__: check_code # date: 2016/12/22 9:43 # blog: http://huxianglin.cnblogs.com/ http://xianglinhu.blog.51cto.com/ import random from PIL import Image, ImageDraw, ImageFont, ImageFilter _letter_cases = "abcdefghjkmnpqrstuvwxy" # 小寫字母，去除可能干擾的i，l，o，z _upper_cases = _letter_cases.upper() # 大寫字母 _numbers = ''.join(map(str, range(3, 10))) # 數字，將數字轉換成字符串，並把0,1,2去除掉，防止干擾 init_chars = ''.join((_letter_cases, _upper_cases, _numbers)) # 將上面生成的內容拼接到一塊兒 def create_validate_code(size=(120, 30), chars=init_chars, img_type="GIF", mode="RGB", bg_color=(255, 255, 255), fg_color=(0, 0, 255), font_size=18, font_type="simkai.ttf", length=4, draw_lines=True, n_line=(1, 2), draw_points=True, point_chance = 2): ''' @todo: 生成驗證碼圖片 @param size: 圖片的大小，格式（寬，高），默認爲(120, 30) @param chars: 容許的字符集合，格式字符串 @param img_type: 圖片保存的格式，默認爲GIF，可選的爲GIF，JPEG，TIFF，PNG @param mode: 圖片模式，默認爲RGB @param bg_color: 背景顏色，默認爲白色 @param fg_color: 前景色，驗證碼字符顏色，默認爲藍色#0000FF @param font_size: 驗證碼字體大小 @param font_type: 驗證碼字體，默認爲 ae_AlArabiya.ttf @param length: 驗證碼字符個數 @param draw_lines: 是否劃干擾線 @param n_lines: 干擾線的條數範圍，格式元組，默認爲(1, 2)，只有draw_lines爲True時有效 @param draw_points: 是否畫干擾點 @param point_chance: 干擾點出現的機率，大小範圍[0, 100] @return: [0]: PIL Image實例 @return: [1]: 驗證碼圖片中的字符串 ''' width, height = size # 寬， 高 img = Image.new(mode, size, bg_color) # 建立圖形 draw = ImageDraw.Draw(img) # 建立畫筆，參數中傳遞了img對象 def get_chars(): '''生成給定長度的字符串，返回列表格式''' return random.sample(chars, length) def create_lines(): '''繪製干擾線''' line_num = random.randint(*n_line) # 干擾線條數 for i in range(line_num): # 起始點 begin = (random.randint(0, size[0]), random.randint(0, size[1])) #結束點 end = (random.randint(0, size[0]), random.randint(0, size[1])) draw.line([begin, end], fill=(0, 0, 0)) # 在起始點和結束點之間畫一條線，顏色是黑色 def create_points(): '''繪製干擾點''' chance = min(100, max(0, int(point_chance))) # 大小限制在[0, 100] # 設置干擾點在全部點中所佔比例 for w in range(width): for h in range(height): tmp = random.randint(0, 100) if tmp > 100 - chance: draw.point((w, h), fill=(0, 0, 0)) # 知足條件的點就給打成黑色 def create_strs(): '''繪製驗證碼字符''' c_chars = get_chars() # 獲取生成的驗證碼字符串 strs = ' %s ' % ' '.join(c_chars) # 每一個字符先後以空格隔開 font = ImageFont.truetype(font_type, font_size) # 生成字體對象，包含字體類型和字體大小 font_width, font_height = font.getsize(strs) # 計算生成的文字的寬度和高度 draw.text(((width - font_width) / 3, (height - font_height) / 3), # 設置驗證碼的起始點 strs, font=font, fill=fg_color) return ''.join(c_chars) # 返回驗證碼字符串 if draw_lines: # 若是爲true則設置干擾線 create_lines() if draw_points: # 若是爲true則設置干擾點 create_points() strs = create_strs() # 設置字符串 # 圖形扭曲參數 params = [1 - float(random.randint(1, 2)) / 100, 0, 0, 0, 1 - float(random.randint(1, 10)) / 100, float(random.randint(1, 2)) / 500, 0.001, float(random.randint(1, 2)) / 500 ] img = img.transform(size, Image.PERSPECTIVE, params) # 建立扭曲 img = img.filter(ImageFilter.EDGE_ENHANCE_MORE) # 濾鏡，邊界增強（閾值更大） return img, strs #-----------------------------views.py------------------------------------------------ from io import BytesIO def test(req): mstream = BytesIO() # 在python3裏面引入的是BytesIO,python2中引入StringIO validate_code = check_code.create_validate_code() # 拿到兩個返回值，第一個是圖片對象，第二個是生成的隨機字符串 img = validate_code[0] img.save(mstream, "GIF") # 將拿到的圖片對象以 GIF 格式保存到內存中 return HttpResponse(mstream.getvalue()) # 將內存中保存的圖片返回給客戶端 ''' img = img.transform(size, Image.PERSPECTIVE, params) # 建立扭曲 Image.transform(size, method, data=None, resample=0, fill=1) 參數 Transforms this image. This method creates a new image with the given size, and the same mode as the original, and copies data to the new image using the given transform. Parameters: size – The output size. 輸出圖片大小 method – The transformation method. This is one of PIL.Image.EXTENT (cut out a rectangular subregion), 範圍 PIL.Image.AFFINE (affine transform), 輪廓 PIL.Image.PERSPECTIVE (perspective transform), 透視 PIL.Image.QUAD (map a quadrilateral to a rectangle), 四方 PIL.Image.MESH (map a number of source quadrilaterals in one operation). 網格 data – Extra data to the transformation method. resample – Optional resampling filter. It can be one of PIL.Image.NEAREST (use nearest neighbour), PIL.Image.BILINEAR (linear interpolation in a 2x2 environment), or PIL.Image.BICUBIC (cubic spline interpolation in a 4x4 environment). If omitted, or if the image has mode 「1」 or 「P」, it is set to PIL.Image.NEAREST. Returns: 返回一個新的image對象 An Image object. ''' ''' img = img.filter(ImageFilter.EDGE_ENHANCE_MORE) # 濾鏡，邊界增強（閾值更大） 圖像濾波在ImageFilter 模塊中，在該模塊中，預先定義了不少加強濾波器，能夠經過filter( )函數使用，預約義濾波器包括： BLUR、均值濾波 CONTOUR、找輪廓 DETAIL、詳細 EDGE_ENHANCE、邊緣增強 EDGE_ENHANCE_MORE、 EMBOSS、突出 FIND_EDGES、邊緣檢測 SMOOTH、平滑 SMOOTH_MORE、 SHARPEN、銳化濾鏡 使用該模塊時，需先導入 ''' 

注意：畫筆能提供的功能封裝路徑:C:\Python35\Lib\site-packages\PIL\ImageDraw.py中的類ImageDraw中

一些小例子

# -*- encoding=utf-8 -*- ''' pil處理圖片，驗證，處理 大小，格式 過濾 壓縮，截圖，轉換 圖片庫最好用Pillow 還有一個測試圖片test.jpg, 一個log圖片，一個字體文件 ''' #圖片的基本參數獲取 try: from PIL import Image, ImageDraw, ImageFont, ImageEnhance except ImportError: import Image, ImageDraw, ImageFont, ImageEnhance def compress_image(img, w=128, h=128): ''''' 縮略圖 ''' img.thumbnail((w,h)) im.save('test1.png', 'PNG') print u'成功保存爲png格式, 壓縮爲128*128格式圖片' def cut_image(img): ''''' 截圖, 旋轉，再粘貼 ''' #eft, upper, right, lower #x y z w x,y 是起點， z,w是偏移值 width, height = img.size box = (width-200, height-100, width, height) region = img.crop(box) #旋轉角度 region = region.transpose(Image.ROTATE_180) img.paste(region, box) img.save('test2.jpg', 'JPEG') print u'從新拼圖成功' def logo_watermark(img, logo_path): ''''' 添加一個圖片水印,原理就是合併圖層，用png比較好 ''' baseim = img logoim = Image.open(logo_path) bw, bh = baseim.size lw, lh = logoim.size baseim.paste(logoim, (bw-lw, bh-lh)) baseim.save('test3.jpg', 'JPEG') print u'logo水印組合成功' def text_watermark(img, text, out_file="test4.jpg", angle=23, opacity=0.50): ''''' 添加一個文字水印，作成透明水印的模樣，應該是png圖層合併 http://www.pythoncentral.io/watermark-images-python-2x/ 這裏會產生著名的 ImportError("The _imagingft C module is not installed") 錯誤 Pillow經過安裝來解決 pip install Pillow ''' watermark = Image.new('RGBA', img.size, (255,255,255)) #我這裏有一層白色的膜，去掉(255,255,255) 這個參數就行了 FONT = "msyh.ttf" size = 2 n_font = ImageFont.truetype(FONT, size) #獲得字體 n_width, n_height = n_font.getsize(text) text_box = min(watermark.size[0], watermark.size[1]) while (n_width+n_height < text_box): size += 2 n_font = ImageFont.truetype(FONT, size=size) n_width, n_height = n_font.getsize(text) #文字逐漸放大，可是要小於圖片的寬高最小值 text_width = (watermark.size[0] - n_width) / 2 text_height = (watermark.size[1] - n_height) / 2 #watermark = watermark.resize((text_width,text_height), Image.ANTIALIAS) draw = ImageDraw.Draw(watermark, 'RGBA') #在水印層加畫筆 draw.text((text_width,text_height), text, font=n_font, fill="#21ACDA") watermark = watermark.rotate(angle, Image.BICUBIC) alpha = watermark.split()[3] alpha = ImageEnhance.Brightness(alpha).enhance(opacity) watermark.putalpha(alpha) Image.composite(watermark, img, watermark).save(out_file, 'JPEG') print u"文字水印成功" #等比例壓縮圖片 def resizeImg(img, dst_w=0, dst_h=0, qua=85): ''''' 只給了寬或者高，或者兩個都給了，而後取比例合適的 若是圖片比給要壓縮的尺寸都要小，就不壓縮了 ''' ori_w, ori_h = im.size widthRatio = heightRatio = None ratio = 1 if (ori_w and ori_w > dst_w) or (ori_h and ori_h > dst_h): if dst_w and ori_w > dst_w: widthRatio = float(dst_w) / ori_w #正確獲取小數的方式 if dst_h and ori_h > dst_h: heightRatio = float(dst_h) / ori_h if widthRatio and heightRatio: if widthRatio < heightRatio: ratio = widthRatio else: ratio = heightRatio if widthRatio and not heightRatio: ratio = widthRatio if heightRatio and not widthRatio: ratio = heightRatio newWidth = int(ori_w * ratio) newHeight = int(ori_h * ratio) else: newWidth = ori_w newHeight = ori_h im.resize((newWidth,newHeight),Image.ANTIALIAS).save("test5.jpg", "JPEG", quality=qua) print u'等比壓縮完成' ''''' Image.ANTIALIAS還有以下值： NEAREST: use nearest neighbour BILINEAR: linear interpolation in a 2x2 environment BICUBIC:cubic spline interpolation in a 4x4 environment ANTIALIAS:best down-sizing filter ''' #裁剪壓縮圖片 def clipResizeImg(im, dst_w, dst_h, qua=95): ''''' 先按照一個比例對圖片剪裁，而後在壓縮到指定尺寸 一個圖片 16:5 ，壓縮爲 2:1 而且寬爲200，就要先把圖片裁剪成 10:5,而後在等比壓縮 ''' ori_w,ori_h = im.size dst_scale = float(dst_w) / dst_h #目標高寬比 ori_scale = float(ori_w) / ori_h #原高寬比 if ori_scale <= dst_scale: #太高 width = ori_w height = int(width/dst_scale) x = 0 y = (ori_h - height) / 2 else: #過寬 height = ori_h width = int(height*dst_scale) x = (ori_w - width) / 2 y = 0 #裁剪 box = (x,y,width+x,height+y) #這裏的參數能夠這麼認爲：從某圖的(x,y)座標開始截，截到(width+x,height+y)座標 #所包圍的圖像，crop方法與php中的imagecopy方法大爲不同 newIm = im.crop(box) im = None #壓縮 ratio = float(dst_w) / width newWidth = int(width * ratio) newHeight = int(height * ratio) newIm.resize((newWidth,newHeight),Image.ANTIALIAS).save("test6.jpg", "JPEG",quality=95) print "old size %s %s"%(ori_w, ori_h) print "new size %s %s"%(newWidth, newHeight) print u"剪裁後等比壓縮完成" if __name__ == "__main__": ''''' 主要是實現功能， 代碼沒怎麼整理 ''' im = Image.open('test.jpg') #image 對象 compress_image(im) im = Image.open('test.jpg') #image 對象 cut_image(im) im = Image.open('test.jpg') #image 對象 logo_watermark(im, 'logo.png') im = Image.open('test.jpg') #image 對象 text_watermark(im, 'Orangleliu') im = Image.open('test.jpg') #image 對象 resizeImg(im, dst_w=100, qua=85) im = Image.open('test.jpg') #image 對象 # 這個先切割再生成縮略圖的功能以後會在生成頭像時用到 clipResizeImg(im, 100, 200) 

 

分類:  雜項