Python图像处理库:学会Pillow再也不用PS啦
在Python数据分析中,最常用的两种数据文件一个是Excel,还有一个就是csv文件了。当然如果数据量比较大的话,数据库就是必不可少的。
本篇文章我们不讨论数据库的知识点,我们给大家带来的是数据文件csv的操作。
csv文件
CSV文件:Comma-Separated Values,中文叫逗号分隔值或者字符分割值,其文件以纯文本的形式存储表格数据。可以把它理解为一个表格,只不过这个表格是以纯文本的形式显示的,单元格与单元格之间,默认使用逗号进行分隔;每行数据之间,使用换行进行分隔。
name,age,scorezhangsan,18,98lisi,20,99wangwu,17,90jerry,19,95
csv文件写入列表数据
# 首先导入csvimport csv# 向csv文件中写入的数据records = [['4月01日', '17:00', 'IG PK RA'],['4月02日', '17:00', '苏州LGN PK SN'],['4月03日', '17:00', 'FPX PK RA'],['4月04日', '17:00', 'SN PK 西安WE'],['4月05日', '17:00', '北京JDG PK FPX'],['4月06日', '17:00', 'SN PK TES']]# 以写入方式打开一个csv文件with open('electronic_sports.csv','w') as stream:# 调用writer方法,传入csv文件对象,得到的结果是一个CSVWriter对象writer = csv.writer(stream)# 调用CSVWriter对象的writerow方法,一行行的写入数据for record in records:writer.writerow(record)
open('electronic_sports.csv','w',encoding='utf-8')
但是写入的数据内入如下(注意windows操作系统文件的格式是在一行的):
open('electronic_sports.csv','w',encoding='utf-8',newline="")
# 首先导入csvimport csv# 向csv文件中写入的数据records = [['4月01日', '17:00', 'IG PK RA'],['4月02日', '17:00', '苏州LGN PK SN'],['4月03日', '17:00', 'FPX PK RA'],['4月04日', '17:00', 'SN PK 西安WE'],['4月05日', '17:00', '北京JDG PK FPX'],['4月06日', '17:00', 'SN PK TES']]# 以写入方式打开一个csv文件with open('electronic_sports.csv','w') as stream:# 调用writer方法,传入csv文件对象,得到的结果是一个CSVWriter对象writer = csv.writer(stream)# 调用CSVWriter对象的writerow方法,一行行的写入数据writer.writerows(records)
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csv文件写入字典数据
records = [{'date':'4月01日', 'time':'17:00', 'adversary':'IG PK RA'},{'date':'4月01日', 'time':'17:00', 'adversary':'IG PK RA'},{'date':'4月02日', 'time':'18:00', 'adversary':'苏州LGN PK SN'},{'date':'4月03日', 'time':'17:00', 'adversary':'SN PK 西安WE'},{'date':'4月04日', 'time':'16:00', 'adversary':'北京JDG PK FPX'},{'date':'4月05日', 'time':'19:00', 'adversary':'SN PK TES'}]
# 首先导入csvimport csv# 向csv文件中写入的数据records = [{'date':'4月01日', 'time':'17:00', 'adversary':'IG PK RA'},{'date':'4月01日', 'time':'17:00', 'adversary':'IG PK RA'},{'date':'4月02日', 'time':'18:00', 'adversary':'苏州LGN PK SN'},{'date':'4月03日', 'time':'17:00', 'adversary':'SN PK 西安WE'},{'date':'4月04日', 'time':'16:00', 'adversary':'北京JDG PK FPX'},{'date':'4月05日', 'time':'19:00', 'adversary':'SN PK TES'}]# 以写入方式打开一个csv文件with open('electronic_sports.csv','w',encoding='utf-8',newline="") as stream:# 调用writer方法,传入csv文件对象,得到的结果是一个CSVWriter对象writer = csv.DictWriter(stream,fieldnames=['date','time','adversary'])# 写入头部内容writer.writeheader()for record in redords:# 调用CSVWriter对象的writerow方法,一行行的写入数据writer.writerows(record)
office打开之后就是如图所示:
csv文件的读操作
import csv# 以读取方式打开一个csv文件with open('electronic_sports.csv','r') as stream:# 调用csv模块的reader方法,得到的结果是一个可迭代对象reader = csv.reader(stream)# 对结果进行遍历,获取到结果里的每一行数据for row in reader:print(row)
import csvwith open('electronic_sports1.csv','r') as csvfile:reader = csv.DictReader(csvfile)print(reader)for row in reader:print(row['date'],row['time'],row['adversary'])
Pillow图像操作
pip install pillow
import PIL from PIL import Image
在Pillow库中,除了有二十多个模块,还支持非常多的插件。其中最常用的是Image模块,而其他很多模块都是在Image模块的基础上对图像做进一步的特殊处理,Image模块中会导入部分来使用。
我们对图片的操作是离不开 Image 模块的,当然在操作的过程中也需要也离不开 ImageColor,ImageDraw 和ImageFont等
Image模块的常用方法:
1.导入和简单的文件读取
open()
PIL.Image.open(fp, mode='r', formats=None)
# 步骤一:导入from PIL import Image# 步骤二: 打开图像im = Image.open("刘亦菲.jpg")# 步骤三: 显示图像im.show()
image对象往往会配合show方法打开图片:
show() 方法 :调用图片显示软件打开图片。打开后程序会阻塞,需要手动关闭(就是弹出来的框需要手动关闭)
# 步骤一:导入from PIL import Image# 步骤二: 打开图像im = Image.open("刘亦菲.jpg")print('size: ', im.size)print('mode: ', im.mode)print('format: ', im.format)
其中属性:
size属性是一个tuple,表示图像的宽和高(单位为像素)
format属性定义了图像的格式,如果图像不是从文件打开的,那么该属性值为None;
convert()函数
from PIL import Image# 演示几个模式进行对比即可image = Image.open("刘亦菲.jpg")print(image.mode)image1 = image.convert('1')print(image1.mode)# image1.show()image_l = image.convert('L')print(image_l.mode)# image_l.show()image_p = image.convert('P')print(image_p.mode)image_p.show()image_p = image.convert('HSV')print(image_p.mode)image_p.show()image_p = image.convert('RGB')print(image_p.mode)image_p.show()
convert(self, mode=None, matrix=None, dither=None, palette=WEB, colors=256): 将图片转换为指定的模式,并且返回转换后的图片副本。如果不指定模式,则自动选择一种能保留图片所有信息且不使用调色板的模式(通常的结果是不转换)。mode就是我们想要转换的模式,比如:mode= 'L', mode='RGB'等
matrix,转换矩阵。传入该参数时,应该传入由浮点数构成的元组,元组长度为4或12。matrix只支持从少数模式转换成'L'或'RGB'。
new()函数
那除了打开现有的图片,我们还可以使用new新建一个image对象
new(mode, size, color=0): 创建一张图片(画布),用于绘图,是Image模块中的函数.
1.mode,图片的模式,如“RGB”(red,green,blue三原色的缩写,真彩图像)、“L”(灰度,黑白图像)等。
2.size,图片的尺寸。是一个长度为2的元组(width, height),表示的是像素大小。
from PIL import Imageimage = Image.new('RGB', (220, 150), (65, 122, 255))image.show()
这时显示的的是一个如下图的图片(图片查看器打开之后的样子):
可以跟new()结合使用的就是画画,比如我们常用的随机验证码就是用这个绘制出来的。
import randomfrom PIL import Imagefrom PIL import ImageDraw,ImageFont,ImageFilterdef get_color():red = random.randint(0, 256)green = random.randint(0, 256)blue = random.randint(0, 256)return (red, green, blue)def get_code(lenght):s = '1234567890qwertyuiopasdfghjklzxcvbnmQWERTYUIOPASDFGHJKLZXCVBNM'code = ''for i in range(lenght):code += random.choice(s)return codedef draw_code():# 指定画布的长度和宽度width = 120height = 40image_size = (width, height)# 定义画布image = Image.new('RGB', image_size, get_color())# 定义画笔draw = ImageDraw.Draw(image)# 产生验证码code = get_code()# 指定字体和字体大小,指定使用的字体tahoma.ttf,是从windows的fonts中复制的一种字体。myfont = ImageFont.truetype(font='tahoma.ttf', size=30)# 逐个绘制验证码字符for i in range(4):# 每绘制一个字符,x轴的位置要改变,y轴的可以不变distance_x = random.randint(30 * i, 30 * i + 5) # [0,10]distance_y = random.randint(0, 5)draw.text((distance_x, distance_y), code[i], font=myfont, fill=get_color())# 绘制干扰线for i in range(10):# 指定起始和结束位置begin = (random.randint(0, width), random.randint(0, height))end = (random.randint(0, width), random.randint(0, height))# 使用画笔绘制起始和结束位置,并通过fill指定颜色draw.line((begin, end), fill=get_color())# 绘制干扰点for i in range(20):draw.point((random.randint(0, width), random.randint(0, height)), fill=get_color())# 滤镜,边界加强image = image.filter(ImageFilter.EDGE_ENHANCE_MORE)image.show()
代码中使用到了:
PIL.ImageDraw.Draw(im, mode=None) 创建可用于绘制给定图像的对象。
参数
im -- 要绘制的图像。
mode -- 用于颜色值的可选模式。对于RGB图像,此参数可以是RGB或RGBA(将图形混合到图像中)。对于所有其他模式,此参数必须与图像模式相同。如果忽略,则模式默认为图像的模式。
PIL.ImageFont.load(filename) 从文件或类似文件的对象加载TrueType或OpenType字体,然后创建字体对象。
此函数从给定的文件或类似文件的对象加载字体对象,并为给定大小的字体创建字体对象。
参数
font -- 包含TrueType字体的文件名或类似文件的对象。如果在此文件名中找不到该文件,加载程序还可以在其他目录中搜索,例如 fonts/ Windows上的目录或 /Library/Fonts/ , /System/Library/Fonts/ 和 ~/Library/Fonts/ 关于MaOS.
size -- 请求的大小,以磅为单位。
ImageFilter模块包含一组预定义的筛选器的定义,比如有一组预定义的图像增强过滤器
图片的裁剪crop和缩放resize
crop(box=None):裁剪图片,返回裁剪区域的图片。box表示裁剪的区域,传入长度为4的元组(x0, y0, x1, y1),不传默认为拷贝原图,如果裁剪的区域超过了原图的区域,超出部分用像素格填充。
from PIL import Imageimage = Image.open("刘亦菲1.jpg")print(image.size)image_crop = image.crop(box=(300, 300, 800, 700))image_crop.show()print('before resize: ', image.size)image_resize = image.resize((350,350), resample=Image.LANCZOS, box=(70,35,460,345) ,reducing_gap=5.0)print('after resize: ', image_resize.size)image_resize.show()
对比图:
图片的旋转rotate和保存
rotate(angle, resample=NEAREST, expand=0, center=None, translate=None, fillcolor=None): 对图片进行旋转,返回一张旋转后的图片副本。有6个参数。
angle, 旋转的角度。这个参数是一个必传参数,按角度制计算,按逆时针方向旋转。
resample, 重采样,是一个可选的重采样过滤器。可以传入Image.NEAREST, Image.BILINEAR, Image.BICUBIC(三个依次是越来越清晰)。默认为Image.NEAREST出来的图片不太清晰。
expand, 可扩展性。传入数字0或1,表示布尔值,默认为0。如果值为0,对图片旋转后,返回图片的尺寸与原图尺寸一样。如果值为1,则旋转后,返回图片的尺寸会根据旋转角度自动调整(如果旋转中心保持默认和没有进行平移,则返回图片中可以看到完整的原图)。
center, 旋转的中心。传入长度为2的元组(x, y),表示旋转中心的像素点。默认为原图的几何中心。
translate, 平移的坐标。传入长度为2的元组(x, y),将原图按(x, y)进行平移,默认为(0, 0)。
fillcolor, 填充颜色。
from PIL import Imagegirl = Image.open('刘亦菲1.jpg')girl = girl.resize((375,470))image = girl.rotate(15, resample = Image.BICUBIC, center=(150, 210), expand=1, translate=(30, 30), fillcolor='#E4C8C4') #print(image.size)image.show()
除了使用show()我们还可以使用save()进行本地化保存。
在给定文件名下保存此图像。如果未指定格式,则可以从文件扩展名确定要使用的格式(如果可能)。
Image.save(fp, format=None, **params)
fp -- 文件名(字符串)、pathlib.path对象或文件对象。
format -- 可选格式替代。如果省略,则使用的格式由文件扩展名决定。如果使用的是文件对象而不是文件名,则应始终使用此参数。
params -- 图像编写器的额外参数。
image.save('保存路径')
除了旋转我们还可以转置和翻转
transpose(method): 转置或翻转图片,返回转置后的图片副本。
from PIL import Imageimage = Image.open("刘亦菲1.jpg")image1 = image.transpose(Image.FLIP_LEFT_RIGHT)image1.show()image2 = image.transpose(Image.FLIP_TOP_BOTTOM)image2.show()image3 = image.transpose(Image.ROTATE_180)image3.show()image4 = image.transpose(Image.TRANSVERSE)image4.show()image4 = image.transpose(Image.TRANSPOSE)image4.show()
最后就可以将处理后的图片进行保存了。
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