【Python 图像处理 PIL 系列 13 -- PIL 及 Image.convert 函数介绍】

news/2024/4/15 4:55:41/文章来源:https://blog.csdn.net/sinat_32960911/article/details/136491036

文章目录

    • Python PIL 介绍
      • PIL 使用介绍
      • PIL convert 介绍
      • PIL convert 使用示例

Python PIL 介绍

PIL 是 Python Image Library 的简称。PIL 库中提供了诸多用来处理图片的模块,可以对图片做类似于 PS(Photoshop) 的编辑。比如:改变图像大小、旋转图像、图像格式转换,转换颜色通道,图像增强,直方图处理,插值和滤波等等。PIL 是第三方库,使用之前需要先安装。

pip install pillow

PIL 使用介绍

from PIL import Image
img = Image.open("dog.jpg", mode="r")
print("图片颜色模式:", img.mode)
print("图片的格式:", img.format)
print("图片的大小:", img.size)
'''
输出结果
图片颜色模式: RGB
图片的格式: JPEG
图片的大小: (852, 639)
'''

PIL convert 介绍

Python的Pillow库允许你使用convert()方法进行图像转换。这个方法主要用于改变图像的模式(mode),即图像的颜色系统和位深。
这里是一个convert()方法的大致介绍:

Image.convert(mode=None, matrix=None, dither=None, palette=0, colors=256) 
  • mode:这个参数定义了新图像的模式。常见的模式包括 "L" (灰度图像),"RGB"(真彩色图像),"RGBA"(带透明度的真彩色图像),"CMYK"(青色、品红色、黄色和黑色的印刷颜色)等。

  • matrix:一个可选的转换矩阵。当从"RGB"转换到"L"或者其他模式时可以用。

  • dither:抖动选项,用于将颜色从更高位深减少到更低位深的转换中。

  • palette:当目标模式是"P"时,定义要使用的调色板。

  • colors:当目标模式是"P"时,定义要使用的颜色数目。

PIL convert 使用示例

下面是如何使用 convert() 函数将常见的图像转换为 RGB565,RGB666,RGB888等格式的例子。需要注意的是,Pillow库直接不支持"RGB565"或"RGB666"这类模式,因为这些不是标准的图像模式。但是我们可以使用位操作将"Pillow"中的标准RGB图像转换为这些格式的等价表示。

以下是一个将图像转换为RGB888(这是正常的"RGB"模式),RGB565和RGB666的例子:

from PIL import Image 
# 打开一个图像文件 
img = Image.open("input.jpg").convert("RGB") # 将图像转换为RGB888,这其实就是标准的"RGB"模式 
rgb888_img = img # 自定义一个函数将RGB888转换为RGB565 def convert_to_rgb565(r, g, b): # 将红色从8位转换为5位,绿色从8位转换为6位,蓝色从8位转换为5位 return ((r & 0xF8) << 8) | ((g & 0xFC) << 3) | (b >> 3) # 自定义一个函数将RGB888转换为RGB666 
def convert_to_rgb666(r, g, b): # 将红色,绿色和蓝色都从8位转换为6位 return ((r & 0xFC) << 4) | ((g & 0xFC) << 2) | (b & 0xFC) # 使用自定义的转换函数将每个像素转换为RGB565或RGB666 
rgb565_data = [convert_to_rgb565(*pixel) for pixel in img.getdata()] 
rgb666_data = [convert_to_rgb666(*pixel) for pixel in img.getdata()] # 将转换后的数据保存或使用 
# 注意:这些数据现在是整数列表,不再是标准的图像格式,需要进一步处理才能变为可视化的图像或写入文件 

过上述代码,我们可以得到代表RGB565和RGB666格式的数据。这些数据可以用于嵌入式系统或其他需要这些特定格式的平台。然而,这些数据不是Pillow Image对象,因此如果我们想要把它们保存到文件或以图像的形式展示出来,可能需要通过其他库或自定义方法来实现。

推荐阅读
https://blog.csdn.net/Roaddd/article/details/113595449
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