用python简单处理图片（2）：图像通道几何变换裁剪

⼀、图像通道1、彩⾊图像转灰度图

from PIL import Image

import matplotlib.pyplot as pltimg=Image.open('d:/ex.jpg')gray=img.convert('L')plt.figure(\"beauty\")

plt.imshow(gray,cmap='gray')plt.axis('off')plt.show()

使⽤函数convert()来进⾏转换，它是图像实例对象的⼀个⽅法，接受⼀个 mode 参数，⽤以指定⼀种⾊彩模式，mode 的取值可以是如下⼏种：

· 1 (1-bit pixels, black and white, stored with one pixel per byte)· L (8-bit pixels, black and white)

· P (8-bit pixels, mapped to any other mode using a colour palette)· RGB (3x8-bit pixels, true colour)

· RGBA (4x8-bit pixels, true colour with transparency mask)· CMYK (4x8-bit pixels, colour separation)· YCbCr (3x8-bit pixels, colour video format)· I (32-bit signed integer pixels)· F (32-bit floating point pixels)2、通道分离与合并

from PIL import Image

import matplotlib.pyplot as plt

img=Image.open('d:/ex.jpg') #打开图像gray=img.convert('L') #转换成灰度r,g,b=img.split() #分离三通道

pic=Image.merge('RGB',(r,g,b)) #合并三通道plt.figure(\"beauty\")

plt.subplot(2,3,1), plt.title('origin')plt.imshow(img),plt.axis('off')plt.subplot(2,3,2), plt.title('gray')

plt.imshow(gray,cmap='gray'),plt.axis('off')plt.subplot(2,3,3), plt.title('merge')plt.imshow(pic),plt.axis('off')plt.subplot(2,3,4), plt.title('r')

plt.imshow(r,cmap='gray'),plt.axis('off')plt.subplot(2,3,5), plt.title('g')

plt.imshow(g,cmap='gray'),plt.axis('off')plt.subplot(2,3,6), plt.title('b')

plt.imshow(b,cmap='gray'),plt.axis('off')plt.show()

⼆、裁剪图⽚

从原图⽚中裁剪感兴趣区域（roi),裁剪区域由4-tuple决定，该tuple中信息为(left, upper, right, lower)。 Pillow左边系统的原点（0，0）为图⽚的左上⾓。坐标中的数字单位为像素点。

from PIL import Image

import matplotlib.pyplot as plt

img=Image.open('d:/ex.jpg') #打开图像plt.figure(\"beauty\")

plt.subplot(1,2,1), plt.title('origin')plt.imshow(img),plt.axis('off')box=(80,100,260,300)roi=img.crop(box)

plt.subplot(1,2,2), plt.title('roi')plt.imshow(roi),plt.axis('off')plt.show()

⽤plot绘制显⽰出图⽚后，将⿏标移动到图⽚上，会在右下⾓出现当前点的坐标，以及像素值。三、⼏何变换

Image类有resize()、rotate()和transpose()⽅法进⾏⼏何变换。　1、图像的缩放和旋转

dst = img.resize((128, 128))

dst = img.rotate(45) # 顺时针⾓度表⽰

2、转换图像

dst = im.transpose(Image.FLIP_LEFT_RIGHT) #左右互换dst = im.transpose(Image.FLIP_TOP_BOTTOM) #上下互换dst = im.transpose(Image.ROTATE_90) #顺时针旋转dst = im.transpose(Image.ROTATE_180)dst = im.transpose(Image.ROTATE_270)

transpose()和rotate()没有性能差别。