什么是 PIL/Pillow: Python 的图像处理库

Pillow（Python Imaging Library的分支）是Python的图像处理库，支持多种格式（如PNG、JPEG、GIF）的图像操作。其主要功能包括图像打开与保存、格式转换、调整大小、旋转、裁剪、亮度与对比度增强、滤镜应用（如模糊、锐化）、像素操作、图像合成及GIF处理等。安装通过pip install Pillow完成，兼容跨平台，API简单易用。Pillow广泛应用于Web开发（

正义的彬彬侠

1217人浏览 · 2025-10-10 21:41:07

正义的彬彬侠 · 2025-10-10 21:41:07 发布

PIL 是 Python Imaging Library 的缩写，也被称为 Pillow（PIL 的现代分支）。它是一个功能强大的 Python 库，用于处理和操作图像。

1. 什么是 PIL/Pillow？

PIL 是 Python 的图像处理库，最初由 Fredrik Lundh 开发，广泛用于图像的打开、操作和保存。
Pillow 是 PIL 的一个分支，因为原始 PIL 项目已停止维护（最后更新在 2009 年），Pillow 接管了开发，提供了更好的兼容性和更新支持。它是目前推荐使用的版本。
Pillow 是一个开源库，兼容 Python 2.x 和 3.x，支持多种图像格式（如 PNG、JPEG、BMP、GIF 等）。

2. Pillow 的主要功能

Pillow 提供了丰富的图像处理功能，适用于从简单的图像操作到复杂的图像处理任务。以下是其主要功能：

图像操作

打开和保存图像：支持多种图像格式的读写。

from PIL import Image
img = Image.open("example.jpg")  # 打开图像
img.save("output.png")           # 保存为其他格式

格式转换：可以在不同图像格式之间转换（如 JPEG 转 PNG）。

获取图像信息：如大小、分辨率、格式等。

print(img.size)  # 输出图像尺寸 (宽度, 高度)
print(img.format)  # 输出图像格式

图像变换

调整大小：

img_resized = img.resize((100, 100))  # 调整为 100x100 像素

旋转和翻转：

img_rotated = img.rotate(90)  # 旋转 90 度
img_flipped = img.transpose(Image.FLIP_LEFT_RIGHT)  # 水平翻转

裁剪：

img_cropped = img.crop((100, 100, 400, 400))  # 裁剪指定区域

图像增强

调整亮度、对比度等：
使用 ImageEnhance 模块。

from PIL import ImageEnhance
enhancer = ImageEnhance.Brightness(img)
img_bright = enhancer.enhance(1.5)  # 增加亮度

滤镜效果：如模糊、锐化、边缘检测等。

from PIL import ImageFilter
img_blurred = img.filter(ImageFilter.BLUR)  # 应用模糊滤镜

像素操作

逐像素操作：可以直接访问和修改图像的像素值。

pixels = img.load()  # 获取像素数据
pixels[0, 0] = (255, 0, 0)  # 将 (0,0) 像素设为红色

颜色模式转换：如 RGB 转灰度。

img_gray = img.convert("L")  # 转换为灰度图像

图像合成

合并图像：将多张图像合成到一起。

img.paste(img2, (50, 50))  # 将 img2 粘贴到 img 的 (50,50) 位置

添加文本：使用 ImageDraw 模块在图像上绘制文本或图形。

from PIL import ImageDraw, ImageFont
draw = ImageDraw.Draw(img)
draw.text((10, 10), "Hello, PIL!", fill=(255, 0, 0))  # 绘制红色文本

支持动画和多帧图像

处理 GIF 或多帧图像：

gif = Image.open("animation.gif")
gif.seek(1)  # 跳转到第 2 帧

3. 安装 Pillow

Pillow 可以通过 pip 安装：

pip install Pillow

确保使用的是最新版本（截至 2025 年 10 月，最新版本可能是 10.x 系列）。可以用以下命令检查版本：

pip show Pillow

4. 常用场景

Web 开发：生成缩略图、处理用户上传的图片。
数据科学：预处理图像数据（如计算机视觉任务）。
自动化脚本：批量处理图像（调整大小、格式转换等）。
图形设计：创建或编辑简单的图像、添加水印等。

5. Pillow 的优点

跨平台：支持 Windows、macOS、Linux。
轻量且易用：API 简单，适合初学者和专业开发者。
广泛兼容：支持多种图像格式，易于与其他库（如 NumPy、OpenCV）集成。
活跃维护：Pillow 社区活跃，定期更新。

6. 局限性

性能：对于大规模图像处理（如深度学习中的批量处理），Pillow 可能不如 OpenCV 高效。
功能深度：Pillow 适合通用图像处理，但对于高级计算机视觉任务，推荐使用 OpenCV 或 TensorFlow。
依赖外部库：某些功能（如处理特定格式）可能需要安装额外的系统库（如 libjpeg、libpng）。

7. 与其他图像处理库的对比

Pillow vs OpenCV：
- Pillow 更适合简单的图像处理任务，API 更直观。
- OpenCV 更适合高性能的计算机视觉任务（如目标检测、图像分割）。
Pillow vs Matplotlib：
- Pillow 专注于图像处理，Matplotlib 更适合数据可视化和显示图像。
Pillow vs NumPy：
- Pillow 提供高级图像操作接口，NumPy 更适合低级像素数据操作。

8. 示例代码：简单图像处理

以下是一个综合示例，展示如何使用 Pillow 进行基本图像处理：

from PIL import Image, ImageEnhance, ImageFilter

# 打开图像
img = Image.open("example.jpg")

# 调整大小
img_resized = img.resize((200, 200))

# 增加亮度
enhancer = ImageEnhance.Brightness(img_resized)
img_bright = enhancer.enhance(1.2)

# 应用模糊滤镜
img_blurred = img_bright.filter(ImageFilter.BLUR)

# 保存结果
img_blurred.save("processed_image.png")