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首页/Python 100 天/28.Python处理图像

课程目录

  1. 0101.初识Python
  2. 0202.第一个Python程序
  3. 0303.Python语言中的变量
  4. 0404.Python语言中的运算符
  5. 0505.分支结构
  6. 0606.循环结构
  7. 0707.分支和循环结构实战
  8. 0808.常用数据结构之列表-1
  9. 0909.常用数据结构之列表-2
  10. 1010.常用数据结构之元组
  11. 1111.常用数据结构之字符串
  12. 1212.常用数据结构之集合
  13. 1313.常用数据结构之字典
  14. 1414.函数和模块
  15. 1515.函数应用实战
  16. 1616.函数使用进阶
  17. 1717.函数高级应用
  18. 1818.面向对象编程入门
  19. 1919.面向对象编程进阶
  20. 2020.面向对象编程应用
  21. 2121.文件读写和异常处理
  22. 2222.对象的序列化和反序列化
  23. 2323.Python读写CSV文件
  24. 2424.Python读写Excel文件-1
  25. 2525.Python读写Excel文件-2
  26. 2626.Python操作Word和PowerPoint文件
  27. 2727.Python操作PDF文件
  28. 2828.Python处理图像
  29. 2929.Python发送邮件和短信
  30. 3030.正则表达式的应用
  31. 3131.Python语言进阶
  32. 3232-33.Web前端入门
  33. 3334-35.玩转Linux操作系统
  34. 3436.关系型数据库和MySQL概述
  35. 3537.SQL详解之DDL
  36. 3638.SQL详解之DML
  37. 3739.SQL详解之DQL
  38. 3840.SQL详解之DCL
  39. 3941.MySQL新特性
  40. 4042.视图、函数和过程
  41. 4143.索引
  42. 4244.Python接入MySQL数据库
  43. 4345.Hive实战
  44. 4446.Django快速上手
  45. 4547.深入模型
  46. 4648.静态资源和Ajax请求
  47. 4749.Cookie和Session
  48. 4850.制作报表
  49. 4951.日志和调试工具栏
  50. 5052.中间件的应用
  51. 5153.前后端分离开发入门
  52. 5254.RESTful架构和DRF入门
  53. 5355.RESTful架构和DRF进阶
  54. 5456.使用缓存
  55. 5557.接入三方平台
  56. 5658.异步任务和定时任务
  57. 5759.单元测试
  58. 5860.项目上线
  59. 5961.网络数据采集概述
  60. 6062.用Python获取网络资源-1
  61. 6162.用Python解析HTML页面-2
  62. 6263.并发编程在爬虫中的应用
  63. 6363.Python中的并发编程-1
  64. 6463.Python中的并发编程-2
  65. 6563.Python中的并发编程-3
  66. 6664.使用Selenium抓取网页动态内容
  67. 6765.爬虫框架Scrapy简介
  68. 6866.数据分析概述
  69. 6967.环境准备
  70. 7068.NumPy的应用-1
  71. 7169.NumPy的应用-2
  72. 7270.NumPy的应用-3
  73. 7371.NumPy的应用-4
  74. 7472.深入浅出pandas-1
  75. 7573.深入浅出pandas-2
  76. 7674.深入浅出pandas-3
  77. 7775.深入浅出pandas-4
  78. 7876.深入浅出pandas-5
  79. 7977.深入浅出pandas-6
  80. 8078.数据可视化-1
  81. 8179.数据可视化-2
  82. 8280.数据可视化-3
  83. 8381.浅谈机器学习
  84. 8482.k最近邻算法
  85. 8583.决策树和随机森林
  86. 8684.朴素贝叶斯算法
  87. 8785.回归模型
  88. 8886.K-Means聚类算法
  89. 8987.集成学习算法
  90. 9088.神经网络模型
  91. 9189.自然语言处理入门
  92. 9290.机器学习实战
  93. 9391.团队项目开发的问题和解决方案
  94. 9492.Docker容器技术详解
  95. 9593.MySQL性能优化
  96. 9694.网络API接口设计
  97. 9795.使用Django开发商业项目
  98. 9896.软件测试和自动化测试
  99. 9997.电商网站技术要点剖析
  100. 10098.项目部署上线和性能调优
  101. 10199.面试中的公共问题
  102. 102100.补充内容
第 28 课1 天

28.Python处理图像

1. 颜色。如果你有使用颜料画画的经历,那么一定知道混合红、黄、蓝三种颜料可以得到其他的颜色,事实上这三种颜色就是美术中的三原色,它们是不能再分解的基本颜色。在

课程内容

Python处理图像

入门知识

  1. 颜色。如果你有使用颜料画画的经历,那么一定知道混合红、黄、蓝三种颜料可以得到其他的颜色,事实上这三种颜色就是美术中的三原色,它们是不能再分解的基本颜色。在计算机中,我们可以将红、绿、蓝三种色光以不同的比例叠加来组合成其他的颜色,因此这三种颜色就是色光三原色。在计算机系统中,我们通常会将一个颜色表示为一个 RGB 值或 RGBA 值(其中的 A 表示 Alpha 通道,它决定了透过这个图像的像素,也就是透明度)。

    名称RGB值名称RGB值
    White(白)(255, 255, 255)Red(红)(255, 0, 0)
    Green(绿)(0, 255, 0)Blue(蓝)(0, 0, 255)
    Gray(灰)(128, 128, 128)Yellow(黄)(255, 255, 0)
    Black(黑)(0, 0, 0)Purple(紫)(128, 0, 128)
  2. 像素。对于一个由数字序列表示的图像来说,最小的单位就是图像上单一颜色的小方格,这些小方块都有一个明确的位置和被分配的色彩数值,而这些一小方格的颜色和位置决定了该图像最终呈现出来的样子,它们是不可分割的单位,我们通常称之为像素(pixel)。每一个图像都包含了一定量的像素,这些像素决定图像在屏幕上所呈现的大小,大家如果爱好拍照或者自拍,对像素这个词就不会陌生。

用Pillow处理图像

Pillow 是由从著名的 Python 图像处理库 PIL 发展出来的一个分支,通过 Pillow 可以实现图像压缩和图像处理等各种操作。可以使用下面的命令来安装 Pillow。

pip install pillow

Pillow 中最为重要的是类,可以通过模块的函数来读取图像并获得类型的对象。

Image
Image
open
Image
  1. 读取和显示图像

    from PIL import Image
    
    # 读取图像获得Image对象
    image = Image.open('guido.jpg')
    # 通过Image对象的format属性获得图像的格式
    print(image.format) # JPEG
    # 通过Image对象的size属性获得图像的尺寸
    print(image.size)   # (500, 750)
    # 通过Image对象的mode属性获取图像的模式
    print(image.mode)   # RGB
    # 通过Image对象的show方法显示图像
    image.show()
    
  2. 剪裁图像

    # 通过Image对象的crop方法指定剪裁区域剪裁图像
    image.crop((80, 20, 310, 360)).show()
    
  3. 生成缩略图

    # 通过Image对象的thumbnail方法生成指定尺寸的缩略图
    image.thumbnail((128, 128))
    image.show()
    
  4. 缩放和黏贴图像

    # 读取骆昊的照片获得Image对象
    luohao_image = Image.open('luohao.png')
    # 读取吉多的照片获得Image对象
    guido_image = Image.open('guido.jpg')
    # 从吉多的照片上剪裁出吉多的头
    guido_head = guido_image.crop((80, 20, 310, 360))
    width, height = guido_head.size
    # 使用Image对象的resize方法修改图像的尺寸
    # 使用Image对象的paste方法将吉多的头粘贴到骆昊的照片上
    luohao_image.paste(guido_head.resize((int(width / 1.5), int(height / 1.5))), (172, 40))
    luohao_image.show()
    
  5. 旋转和翻转

    image = Image.open('guido.jpg')
    # 使用Image对象的rotate方法实现图像的旋转
    image.rotate(45).show()
    # 使用Image对象的transpose方法实现图像翻转
    # Image.FLIP_LEFT_RIGHT - 水平翻转
    # Image.FLIP_TOP_BOTTOM - 垂直翻转
    image.transpose(Image.FLIP_TOP_BOTTOM).show()
    
  6. 操作像素

    for x in range(80, 310):
        for y in range(20, 360):
            # 通过Image对象的putpixel方法修改图像指定像素点
            image.putpixel((x, y), (128, 128, 128))
    image.show()
    
  7. 滤镜效果

    from PIL import ImageFilter
    
    # 使用Image对象的filter方法对图像进行滤镜处理
    # ImageFilter模块包含了诸多预设的滤镜也可以自定义滤镜
    image.filter(ImageFilter.CONTOUR).show()
    

使用Pillow绘图

Pillow 中有一个名为ImageDraw的模块,该模块的Draw函数会返回一个ImageDraw对象,通过ImageDraw对象的arc、line、rectangle、ellipse、polygon等方法,可以在图像上绘制出圆弧、线条、矩形、椭圆、多边形等形状,也可以通过该对象的text方法在图像上添加文字。

要绘制如上图所示的图像,完整的代码如下所示。

import random

from PIL import Image, ImageDraw, ImageFont


def random_color():
    """生成随机颜色"""
    red = random.randint(0, 255)
    green = random.randint(0, 255)
    blue = random.randint(0, 255)
    return red, green, blue


width, height = 800, 600
# 创建一个800*600的图像,背景色为白色
image = Image.new(mode='RGB', size=(width, height), color=(255, 255, 255))
# 创建一个ImageDraw对象
drawer = ImageDraw.Draw(image)
# 通过指定字体和大小获得ImageFont对象
font = ImageFont.truetype('Kongxin.ttf', 32)
# 通过ImageDraw对象的text方法绘制文字
drawer.text((300, 50), 'Hello, world!', fill=(255, 0, 0), font=font)
# 通过ImageDraw对象的line方法绘制两条对角直线
drawer.line((0, 0, width, height), fill=(0, 0, 255), width=2)
drawer.line((width, 0, 0, height), fill=(0, 0, 255), width=2)
xy = width // 2 - 60, height // 2 - 60, width // 2 + 60, height // 2 + 60
# 通过ImageDraw对象的rectangle方法绘制矩形
drawer.rectangle(xy, outline=(255, 0, 0), width=2)
# 通过ImageDraw对象的ellipse方法绘制椭圆
for i in range(4):
    left, top, right, bottom = 150 + i * 120, 220, 310 + i * 120, 380
    drawer.ellipse((left, top, right, bottom), outline=random_color(), width=8)
# 显示图像
image.show()
# 保存图像
image.save('result.png')

注意:上面代码中使用的字体文件需要根据自己准备,可以选择自己喜欢的字体文件并放置在代码目录下。

总结

使用 Python 语言做开发,除了可以用 Pillow 来处理图像外,还可以使用更为强大的 OpenCV 库来完成图形图像的处理,OpenCV(Open Source Computer Vision Library)是一个跨平台的计算机视觉库,可以用来开发实时图像处理、计算机视觉和模式识别程序。在我们的日常工作中,有很多繁琐乏味的任务其实都可以通过 Python 程序来处理,编程的目的就是让计算机帮助我们解决问题,减少重复乏味的劳动。通过本章节的学习,相信大家已经感受到了使用 Python 程序绘图改图的乐趣,其实 Python 能做的事情还远不止这些,继续你的学习吧。

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