python PIL中ImageFilter模塊圖片濾波處理和使用方法

更新時(shí)間：2023年11月22日 11:46:24 作者：蟲(chóng)無(wú)涯

這篇文章主要介紹PIL中ImageFilter模塊幾種圖片濾波處理和使用方法,文中通過(guò)示例代碼介紹的非常詳細(xì),對(duì)大家的學(xué)習(xí)或者工作具有一定的參考學(xué)習(xí)價(jià)值,需要的朋友們下面隨著小編來(lái)一起學(xué)習(xí)學(xué)習(xí)吧

1 關(guān)于PIL庫(kù)

1.1 PIL簡(jiǎn)單介紹

PIL是Python的一個(gè)圖像處理庫(kù)，支持多種文件格式；
PIL提供強(qiáng)大的圖像處理和圖形處理能力；
可完成對(duì)圖像的縮放、裁剪、疊加以及圖像添加線條、圖像和文字等操作。
安裝的話，使用以下命令：

pip install Pillow

1.2 常見(jiàn)PIL子庫(kù)或類(lèi)

Python37\Lib\site-packages\PIL

以下是PIL的常見(jiàn)子庫(kù)或者常見(jiàn)的類(lèi)及說(shuō)明：

類(lèi)或子庫(kù)	說(shuō)明
`Image`	最重要的模塊，如創(chuàng)建、打開(kāi)、顯示、保存圖像等功能，合成、裁剪、濾波等功能，獲取圖像屬性功能，如圖像直方圖、通道數(shù)等
`ImageChops`	算術(shù)圖形操作，如圖像特效，圖像組合，算法繪圖等
`ImageCrackCode`	允許用戶檢測(cè)和測(cè)量圖像的各種特性
`ImageDraw`	基本的圖形處理功能，如可創(chuàng)建新圖像，注釋或潤(rùn)飾已存在圖像，為web應(yīng)用實(shí)時(shí)產(chǎn)生各種圖形
`ImageEnhance`	圖像增強(qiáng)
`ImageFile`	為圖像打開(kāi)和保存功能提供了相關(guān)支持功能
`ImageFileIO`	從一個(gè)`socket`或者其他流設(shè)備中讀取一張圖像
`ImageFilter`	各種濾波器的預(yù)定義集合
`ImageFont`	字體庫(kù)
`ImageGrab`	將屏幕上的內(nèi)容拷貝到一個(gè)`PIL`圖像內(nèi)存中
`ImageOps`	可完成直方圖均衡、裁剪、量化、鏡像等操作
`ImagePath`	存儲(chǔ)和操作二維向量數(shù)據(jù)
`ImageSequence`	為圖像序列中每一幀提供了迭代器
`ImageStat`	計(jì)算一張圖像或者一張圖像的一個(gè)區(qū)域的全局統(tǒng)計(jì)值
`ImageTk`	創(chuàng)建和修改`BitmapImage`和`PhotoImage`對(duì)象中的`Tkinter`
`PSDraw`	為`Postscript`打印機(jī)提供基本的打印支持

2 ImageFilter模塊濾波處理

2.1 圖片輪廓

說(shuō)明：將圖像中的輪廓信息全部提取出來(lái)；
方法：ImageFilter.CONTOUR；
示例：

from PIL import Image, ImageFilter


class TestImage():
    def __init__(self):
        super(TestImage, self).__init__()
        self.img = Image.open("./image06.jpg")
        # self.img.show()

    # 圖片輪廓
    def test_contur(self):
        self.contur = self.img.filter(ImageFilter.CONTOUR)
        # self.contur.show()
        self.contur.save("image06_contur.jpg")

if __name__ == "__main__":
    image = TestImage()
    image.test_contur()

顯示效果：

2.2 浮雕效果

說(shuō)明：使圖像呈現(xiàn)出浮雕效果；
方法：ImageFilter.EMBOSS；
示例：

# 浮雕效果
def test_emboss(self):
    self.emboss = self.img.filter(ImageFilter.EMBOSS)
    # self.emboss.show()
    self.emboss.save("image07_emboss.jpg")

顯示效果：

2.3 邊緣增強(qiáng)

說(shuō)明：會(huì)使得圖像中邊緣部分更加明顯；
方法：ImageFilter.EDGE_ENHANCE_MORE；
示例：

 def test_enhance_m(self):
        self.enhance = self.img.filter(ImageFilter.EDGE_ENHANCE_MORE)
        # self.enhance.show()
        self.enhance.save("image08_enhance.jpg")

顯示效果：

2.4 圖片模糊

說(shuō)明：使得處理后的圖片變得模糊；
方法：ImageFilter.BLUR；
示例：

 def test_blur(self):
        self.blur = self.img.filter(ImageFilter.BLUR)
        # self.blur.show()
        self.blur.save("image09_blur.jpg")

顯示效果：

2.5 細(xì)節(jié)增強(qiáng)

說(shuō)明：使圖像中細(xì)節(jié)更加明顯；
方法：ImageFilter.DETAIL；
示例：

    def test_detail(self):
        self.detail = self.img.filter(ImageFilter.DETAIL)
        self.detail.save("image10_detail.jpg")

顯示效果：

2.6 不同灰度邊緣增強(qiáng)

說(shuō)明：加強(qiáng)和改善圖像中不同灰度區(qū)域之間的邊界和輪廓；
方法：ImageFilter.EDGE_ENHANCE；
示例：

   def test_enhance(self):
        self.enhance01 = self.img.filter(ImageFilter.EDGE_ENHANCE)
        self.enhance01.save("image11_enhance01.jpg")

顯示效果：

2.7 尋找邊緣信息

說(shuō)明：找出圖像中的邊緣信息；
方法：ImageFilter.FIND_EDGES；
示例：

    def test_find_edges(self):
        self.find_edges = self.img.filter(ImageFilter.FIND_EDGES)
        self.find_edges.save("image12_find_edges.jpg")

顯示效果：

2.8 平滑處理

說(shuō)明：使圖像亮度平緩漸變，減小突變梯度；
方法：ImageFilter.SMOOTH；
示例：

  def test_smooth(self):
        self.smooth = self.img.filter(ImageFilter.SMOOTH)
        self.smooth.save("image13_smooth.jpg")

顯示效果：

2.9 深度平滑處理

說(shuō)明：使圖像更加平滑；
方法：ImageFilter.SMOOTH_MORE；
示例：

   def test_smooth_m(self):
        self.smooth_m = self.img.filter(ImageFilter.SMOOTH_MORE)
        self.smooth_m.save("image14_smooth_m.jpg")

顯示效果：

2.10 銳化處理

說(shuō)明：補(bǔ)償圖像的輪廓；
方法：ImageFilter.SHARPEN；
示例：

   def test_sharpen(self):
        self.sharpen = self.img.filter(ImageFilter.SHARPEN)
        self.sharpen.save("image15_sharpen.jpg")

顯示效果：

3 完整源碼

# -*- coding:utf-8 -*-
# 作者：蟲(chóng)無(wú)涯
# 日期：2023/11/20 
# 文件名稱：test_pil.py
# 作用：圖片效果處理
# 聯(lián)系：VX(NoamaNelson)
# 博客：https://blog.csdn.net/NoamaNelson

from PIL import Image, ImageFilter


class TestImage():
    def __init__(self):
        super(TestImage, self).__init__()
        self.img = Image.open("./image06.jpg")
        # self.img.show()

    # 圖片輪廓
    def test_contur(self):
        self.contur = self.img.filter(ImageFilter.CONTOUR)
        # self.contur.show()
        self.contur.save("image06_contur.jpg")

    # 浮雕效果
    def test_emboss(self):
        self.emboss = self.img.filter(ImageFilter.EMBOSS)
        # self.emboss.show()
        self.emboss.save("image07_emboss.jpg")

    # 邊界增強(qiáng)
    def test_enhance_m(self):
        self.enhance = self.img.filter(ImageFilter.EDGE_ENHANCE_MORE)
        # self.enhance.show()
        self.enhance.save("image08_enhance.jpg")

    # 圖片模糊
    def test_blur(self):
        self.blur = self.img.filter(ImageFilter.BLUR)
        # self.blur.show()
        self.blur.save("image09_blur.jpg")

    # 細(xì)節(jié)增強(qiáng)
    def test_detail(self):
        self.detail = self.img.filter(ImageFilter.DETAIL)
        self.detail.save("image10_detail.jpg")

    # 不同灰度邊緣增強(qiáng)
    def test_enhance(self):
        self.enhance01 = self.img.filter(ImageFilter.EDGE_ENHANCE)
        self.enhance01.save("image11_enhance01.jpg")

    # 找出圖像中的邊緣信息
    def test_find_edges(self):
        self.find_edges = self.img.filter(ImageFilter.FIND_EDGES)
        self.find_edges.save("image12_find_edges.jpg")

    # 平滑處理
    def test_smooth(self):
        self.smooth = self.img.filter(ImageFilter.SMOOTH)
        self.smooth.save("image13_smooth.jpg")

    # 深度平滑處理
    def test_smooth_m(self):
        self.smooth_m = self.img.filter(ImageFilter.SMOOTH_MORE)
        self.smooth_m.save("image14_smooth_m.jpg")

    # 銳化處理
    def test_sharpen(self):
        self.sharpen = self.img.filter(ImageFilter.SHARPEN)
        self.sharpen.save("image15_sharpen.jpg")

if __name__ == "__main__":
    image = TestImage()
    # image.test_contur()
    # image.test_emboss()
    # image.test_enhance_m()
    # image.test_blur()
    # image.test_detail()
    # image.test_find_edges()
    # image.test_smooth()
    # image.test_smooth_m()
    image.test_sharpen()

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