Python影象處理庫PIL的基本概念介紹(一）
Python 的數字影象處理 都是基於PIL庫開展的一系列操作所以有些基本概念我們需要清楚
PIL中所涉及的基本概念有如下幾個：通道（bands）、模式（mode）、尺寸（size）、座標系統（coordinate system）、調色盤（palette）、資訊（info）和濾波器（filters）。
1、 通道
每張圖片都是由一個或者多個數據通道構成。PIL允許在單張圖片中合成相同維數和深度的多個通道。
以RGB影象為例，每張圖片都是由三個資料通道構成，分別為R、G和B通道。而對於灰度影象，則只有一個通道。
對於一張圖片的通道數量和名稱，可以通過方法getbands()來獲取。方法getbands()是Image模組的方法，它會返回一個字串元組（tuple）。該元組將包括每一個通道的名稱。
Python的元組與列表類似，不同之處在於元組的元素不能修改,元組使用小括號，列表使用方括號，元組建立很簡單，只需要在括號中新增元素，並使用逗號隔開即可。
方法getbands()的使用如下：//這裡我使用pycharm
from PIL import Image
imagetest= Image.open("phototest.jpg")
print(imagetest.getbands())
im_bands = imagetest.getbands()
print(len(im_bands))//通道數量
3//執行結果
print (im_bands[0])
R//執行結果
print 2、 模式
影象的模式定義了影象的型別和畫素的位寬。當前支援如下模式：
1：1位畫素，表示黑和白，但是儲存的時候每個畫素儲存為8bit。
L：8位畫素，表示黑和白。
P：8位畫素，使用調色盤對映到其他模式。
RGB：3x8位畫素，為真彩色。
RGBA：4x8位畫素，有透明通道的真彩色。
CMYK：4x8位畫素，顏色分離。
YCbCr：3x8位畫素，彩色視訊格式。
I：32位整型畫素。
F：32位浮點型畫素。
PIL也支援一些特殊的模式，包括RGBX（有padding的真彩色）和RGBa（有自左乘alpha的真彩色）。
可以通過mode屬性讀取影象的模式。其返回值是包括上述模式的字串。
屬性mode的使用如下：
im =Image.open('phototest.jpg')
prinyingt(im.mode)
RGB//執行結果3、 尺寸
通過size屬性可以獲取圖片的尺寸。這是一個二元組，包含水平和垂直方向上的畫素數。
屬性mode的使用如下：
from PIL importImage
im =Image.open(‘phototest.jpg’)
print(im.size)
執行結果：
(689, 886)
im_size = im.size
print im_size[0]
執行結果：
800
print im_size[1]
執行結果：
450
4、 座標系統
PIL使用笛卡爾畫素座標系統，座標(0，0)位於左上角。注意：座標值表示畫素的角；位於座標（0，0）處的畫素的中心實際上位於（0.5，0.5）。
座標經常用於二元組（x，y）。長方形則表示為四元組，前面是左上角座標。例如，一個覆蓋800x600的畫素影象的長方形表示為（0，0，800，600）。
5、 調色盤
調色盤模式 (“P”)使用一個顏色調色盤為每個畫素定義具體的顏色值
6、 資訊
使用info屬性可以為一張圖片新增一些輔助資訊。這個是字典物件。載入和儲存影象檔案時，多少資訊需要處理取決於檔案格式。
屬性info的使用如下：
from PIL import Image
im =Image.open(‘phototest.jpg’)
im_info = im.info
print (im_info)
執行結果：
{‘jfif_version’:(1, 1), ‘jfif’: 257, ‘jfif_unit’: 1, ‘jfif_density’: (96, 96), ‘dpi’: (96, 96)}
print (im_info[‘jfif_version’])
執行結果：
(1, 1)
print (im_info[‘jfif’])
執行結果：
257
7、 濾波器
對於將多個輸入畫素對映為一個輸出畫素的幾何操作，PIL提供了4個不同的取樣濾波器：
NEAREST：最近濾波。從輸入影象中選取最近的畫素作為輸出畫素。它忽略了所有其他的畫素。
BILINEAR：雙線性濾波。在輸入影象的2x2矩陣上進行線性插值。注意：PIL的當前版本，做下采樣時該濾波器使用了固定輸入模板。
BICUBIC：雙立方濾波。在輸入影象的4x4矩陣上進行立方插值。注意：PIL的當前版本，做下采樣時該濾波器使用了固定輸入模板。
ANTIALIAS：平滑濾波。這是PIL 1.1.3版本中新的濾波器。對所有可以影響輸出畫素的輸入畫素進行高質量的重取樣濾波，以計算輸出畫素值。在當前的PIL版本中，這個濾波器只用於改變尺寸和縮圖方法。
注意：在當前的PIL版本中，ANTIALIAS濾波器是下采樣（例如，將一個大的影象轉換為小圖）時唯一正確的濾波器。BILIEAR和BICUBIC濾波器使用固定的輸入模板，用於固定比例的幾何變換和上取樣是最好的。
Image模組中的方法resize()和thumbnail()用到了濾波器。
方法resize()的使用如下：
方法resize()的定義為：resize(size, filter=None)=> image
rom PIL import Image
im= Image.open(‘photottest.jpg’)
print (im.size)
執行結果：(800, 450)
im_resize = im.resize((256,256))
print ( im_resize.size)
執行結果：(256, 256)
對引數filter不賦值的話，方法resize()預設使用NEAREST濾波器。如果要使用其他濾波器可以通過下面的方法來實現：
im_resize0 = im.resize((256,256), Image.BILINEAR)
print (im_resize0.size)
執行結果：(256, 256)
im_resize1 = im.resize((256,256), Image.BICUBIC)
print(im_resize1.size)
執行結果：(256, 256)
im_resize2 = im.resize((256,256), Image.ANTIALIAS)
print(im_resize2.size)
執行結果：(256, 256)
方法thumbnail ()的使用如下：
方法thumbnail ()的定義為：im.thumbnail(size, filter=None)
from PIL import Image
im= Image.open(‘D:\Code\Python\test\img\1.jpg’)
print(im.size)
執行結果：(800, 450)
im.thumbnail((200,200))
print(im.size)
執行結果：(200,112)
這裡需要說明的是，方法thumbnail()需要保持寬高比，對於size=(200,200)的輸入引數，其最終的縮圖尺寸為(200, 112)。
對引數filter不賦值的話，方法thumbnail()預設使用NEAREST濾波器。如果要使用其他濾波器可以通過下面的方法來實現：
im= Image.open(‘D:\Code\Python\test\img\1.jpg’)
print(im.size)
執行結果：(800, 450)
im.thumbnail((200,200),Image.BILINEAR)
print( im.size)
執行結果：(200, 112)
im= Image.open(‘D:\Code\Python\test\img\1.jpg’)
print (im.size）
執行結果：(800, 450)
im.thumbnail((200,200), Image.BICUBIC)
print （im.size）
執行結果：(200, 112)
im= Image.open(‘D:\Code\Python\test\img\1.jpg’)
print (im.size)
執行結果：(800, 450)
im.thumbnail((200,200), Image.ANTIALIAS)
print (im.size)
執行結果：(200, 112)