本文目录一览：
- 1、python的pillow用ImageDraw.Draw.polygon如何填充半透明的颜色
- 2、请教生成如图验证码的python算法
- 3、如何使用python在一张图片上画横线和竖线，线条之间相隔10个像素？请提供详细代码谢谢！！
- 4、python如何自动生成表情包？
- 5、Python：这有可能是最详细的PIL库基本概念文章了
- 6、python可以用来处理图像吗
python的pillow用ImageDraw.Draw.polygon如何填充半透明的颜色
fill = (200, 10, 10, 0.5)
对于RGBA模式的图片，填充半透明色，alpha位置取值是0-255，你希望50%，应该是用128，不是0。5
我这里画了一个比如三角形，准备再画一个三角形，也是半透明的，那么这两个颜色是可以混合起来的吧？
直接在同一个Image上绘图是不行的。后面画的会直接覆盖前面的，颜色不会自动融合。如果想要融合的效果，需要用Image.blend(im1, im2, 0.5)或者Image.composite(im1, im2, mask)其中mask需要带alpha参数，可以设置为128.
#!/usr/bin/env python2
# coding=utf-8
"""
draw shapes and fill shap with transparent color and overlap them.
"""
from PIL import Image, ImageDraw
def main():
im = Image.new("RGBA", (800, 800))
draw = ImageDraw.Draw(im)
draw.rectangle((0, 0, 200, 200), fill=(255, 0, 0, 128))
draw.rectangle((400, 400, 600, 600), fill=(255, 0, 0))
im2 = Image.new("RGBA", (800, 800))
draw2 = ImageDraw.Draw(im2)
draw2.rectangle((100, 100, 300, 300), fill=(0, 255, 0, 128))
draw2.rectangle((500, 500, 700, 700), fill=(0, 255, 0))
# merge two images using blend
blend = Image.blend(im, im2, 0.5)
# drawf = ImageDraw.Draw(blend)
# drawf.rectangle((500, 100, 600, 200), fill=(255, 0, 0))
# drawf.rectangle((600, 200, 700, 300), fill=(0, 255, 0))
blend.save("/home/sylecn/d/blend.png")
# merge two images using composite
ones = Image.new("RGBA", (800, 800))
_draw = ImageDraw.Draw(ones)
_draw.rectangle((0, 0, 800, 800), fill=(255, 255, 255, 128))
final = Image.composite(im, im2, ones)
final.save("/home/sylecn/d/composite.png")
if __name__ == '__main__':
main()
请教生成如图验证码的python算法
def gene_text():
source = list(string.letters)
for index in range(0,10):
source.append(str(index))
return ''.join(random.sample(source,number))#number是生成验证码的位数
然后我们要创建一个图片，写入字符串，需要说明的这里面的字体是不同系统而定，如果没有找到系统字体路径的话，也可以不设置
def gene_code():
width,height = size #宽和高
image = Image.new('RGBA',(width,height),bgcolor) #创建图片
font = ImageFont.truetype(font_path,25) #验证码的字体和字体大小
draw = ImageDraw.Draw(image) #创建画笔
text = gene_text() #生成字符串
font_width, font_height = font.getsize(text)
draw.text(((width - font_width) / number, (height - font_height) / number),text,
font= font,fill=fontcolor) #填充字符串
接下来，我们要在图片上画几条干扰线
#用来绘制干扰线
def gene_line(draw,width,height):
begin = (random.randint(0, width), random.randint(0, height))
end = (random.randint(0, width), random.randint(0, height))
draw.line([begin, end], fill = linecolor)
最后创建扭曲，加上滤镜，用来增强验证码的效果。
image = image.transform((width+20,height+10), Image.AFFINE, (1,-0.3,0,-0.1,1,0),Image.BILINEAR) #创建扭曲
image = image.filter(ImageFilter.EDGE_ENHANCE_MORE) #滤镜，边界加强
image.save('idencode.png') #保存验证码图片
如何使用python在一张图片上画横线和竖线，线条之间相隔10个像素？请提供详细代码谢谢！！
# -*- coding: utf-8 -*-
__author__ = 'lpe234'
__date__ = '2015-1-14'
from PIL import Image
import ImageDraw
# 打开图像
img = Image.open('i.jpg')
img_d = ImageDraw.Draw(img)
# 获取 图片的 x轴，y轴 像素
x_len, y_len = img.size
for x in range(0, x_len, 10):
img_d.line(((x, 0), (x, y_len)), (0, 0, 0))
for y in range(0, y_len, 10):
img_d.line(((0, y), (x_len, y)), (0, 0, 0))
# 保存图片
img.save('ii.jpg')
python如何自动生成表情包？
"""
注意asd4.jpg,asd5.jpg,draw.text,Python生成的表情包.jpg
和本执行文件.py均在一个目录中。
"""
from PIL import Image, ImageDraw, ImageFont
img = Image.open("asd4.jpg")
w,h=img.size
img=img.resize((w*2,h*2)) #调整asd4尺寸
jgz = Image.open("asd5.jpg")
w,h=jgz.size
jgz=jgz.resize((w*1,h*1)) #调整asd5尺寸
img.paste(jgz,(120,80)) #调120，是左右移动asd5,调80大小是上下移动asd5
img.show()
draw = ImageDraw.Draw(img)
ttfront = ImageFont.truetype('simhei.ttf', 50) #调整50大小是调字的大小
draw.text((165, 160),"她是谁",fill=(0,0,0), font=ttfront)
#text(x,y)y调字上下移动，x调字左右."她是谁"可随意改写
img.show()
img.save("Python生成的表情包.jpg")
Python：这有可能是最详细的PIL库基本概念文章了
PIL有如下几个模块：Image模块、ImageChops模块、ImageCrackCode模块、ImageDraw模块、ImageEnhance模块、ImageFile模块、ImageFileIO模块、ImageFilter模块、ImageFont模块、ImageGrab模块、ImageOps模块、ImagePath模块、ImageSequence模块、ImageStat模块、ImageTk模块、ImageWin模块、PSDraw模块
啊啊啊啊怎么这么多模块啊~~~！！！！
别担心我为你一一讲解
Image模块提供了一个相同名称的类，即image类，用于表示PIL图像。
Image模块是PIL中最重要的模块 ，比如创建、打开、显示、保存图像等功能，合成、裁剪、滤波等功能，获取图像属性功能，如图像直方图、通道数等。
Image模块的使用如下：
ImageChops模块包含一些算术图形操作，这些操作可用于诸多目的，比如图像特效，图像组合，算法绘图等等，通道操作只用于8位图像。
ImageChops模块的使用如下：
由于图像im_dup是im的复制过来的，所以它们的差为0，图像im_diff显示时为黑图。
ImageCrackCode模块允许用户检测和测量图像的各种特性。 这个模块只存在于PIL Plus包中。
因为我目前安装的PIL中没有包含这个模块。所以就不详细介绍了
ImageDraw模块为image对象提供了基本的图形处理功能。 例如，它可以创建新图像，注释或润饰已存在图像，为web应用实时产生各种图形。
ImageDraw模块的使用如下：
在del draw前后显示出来的图像im是完全一样的，都是在原有图像上画了两条对角线。
原谅我的报错
ImageEnhance模块包括一些用于图像增强的类。它们分别为 Color类、Brightness类、Contrast类和Sharpness类。
ImageEnhance模块的使用如下：
图像im0的亮度为图像im的一半。
ImageFile模块为图像打开和保存功能提供了相关支持功能。另外，它提供了一个Parser类，这个类可以一块一块地对一张图像进行解码（例如，网络联接中接收一张图像）。这个类的接口与标准的sgmllib和xmllib模块的接口一样。
ImageFile模块的使用如下：
因为所打开图像大小大于1024个byte，所以报错：图像不完整。
所以大家想看的可以自行去找一个小一点的图看一下
ImageFileIO模块用于从一个socket或者其他流设备中读取一张图像。 不赞成使用这个模块。 在新的code中将使用ImageFile模块的Parser类来代替它。
ImageFilter模块包括各种滤波器的预定义集合，与Image类的filter方法一起使用。该模块包含这些图像增强的滤器：BLUR，CONTOUR，DETAIL，EDGE_ENHANCE，EDGE_ENHANCE_MORE，EMBOSS，FIND_EDGES，SMOOTH，SMOOTH_MORE和SHARPEN。
ImageFilter模块的使用如下：
ImageFont模块定义了一个同名的类，即ImageFont类。这个类的实例中存储着bitmap字体，需要与ImageDraw类的text方法一起使用。
PIL使用自己的字体文件格式存储bitmap字体。用户可以使用pilfont工具包将BDF和PCF字体描述器（Xwindow字体格式）转换为这种格式。
PIL Plus包中才会支持矢量字体。
ImageGrab模块用于将屏幕上的内容拷贝到一个PIL图像内存中。 当前的版本只在windows操作系统上可以工作。
ImageGrab模块的使用如下：
图像im显示出笔记本当前的窗口内容，就是类似于截图的工具
ImageOps模块包括一些“ready-made”图像处理操作。 它可以完成直方图均衡、裁剪、量化、镜像等操作 。大多数操作只工作在L和RGB图像上。
ImageOps模块的使用如下：
图像im_flip为图像im垂直方向的镜像。
ImagePath模块用于存储和操作二维向量数据。Path对象将被传递到ImageDraw模块的方法中。
ImagePath模块的使用如下：
ImageSequence模块包括一个wrapper类，它为图像序列中每一帧提供了迭代器。
ImageSequence模块的使用如下：
后面两次show()函数调用，分别显示第1张和第11张图像。
ImageStat模块计算一张图像或者一张图像的一个区域的全局统计值。
ImageStat模块的使用如下：
ImageTk模块用于创建和修改BitmapImage和PhotoImage对象中的Tkinter。
ImageTk模块的使用如下：
这个是我一直不太懂的有没有大佬能帮我解决一下在线等~急！
PSDraw模块为Postscript打印机提供基本的打印支持。用户可以通过这个模块打印字体，图形和图像。
PIL中所涉及的基本概念有如下几个： 通道（bands）、模式（mode）、尺寸（size）、坐标系统（coordinate system）、调色板（palette）、信息（info）和滤波器（filters）。
每张图片都是由一个或者多个数据通道构成。PIL允许在单张图片中合成相同维数和深度的多个通道。
以RGB图像为例，每张图片都是由三个数据通道构成，分别为R、G和B通道。而对于灰度图像，则只有一个通道。
对于一张图片的通道数量和名称，可以通过getbands()方法来获取。getbands()方法是Image模块的方法，它会返回一个字符串元组（tuple）。该元组将包括每一个通道的名称。
Python的元组与列表类似，不同之处在于元组的元素不能修改,元组使用小括号，列表使用方括号，元组创建很简单，只需要在括号中添加元素，并使用逗号隔开即可。
getbands()方法的使用如下：
图像的模式定义了图像的类型和像素的位宽。当前支持如下模式：
1：1位像素，表示黑和白，但是存储的时候每个像素存储为8bit。
L：8位像素，表示黑和白。
P：8位像素，使用调色板映射到其他模式。
I：32位整型像素。
F：32位浮点型像素。
RGB：3x8位像素，为真彩色。
RGBA：4x8位像素，有透明通道的真彩色。
CMYK：4x8位像素，颜色分离。
YCbCr：3x8位像素，彩色视频格式。
PIL也支持一些特殊的模式，包括RGBX（有padding的真彩色）和RGBa（有自左乘alpha的真彩色）。
可以通过mode属性读取图像的模式。其返回值是包括上述模式的字符串。
mode 属性 的使用如下：
通过size属性可以获取图片的尺寸。这是一个二元组，包含水平和垂直方向上的像素数。
mode属性的使用如下：
PIL使用笛卡尔像素坐标系统，坐标(0，0)位于左上角。注意：坐标值表示像素的角；位于坐标（0，0）处的像素的中心实际上位于（0.5，0.5）。
坐标经常用于二元组（x，y）。长方形则表示为四元组，前面是左上角坐标。例如：一个覆盖800x600的像素图像的长方形表示为（0，0，800，600）。
调色板模式 ("P")使用一个颜色调色板为每个像素定义具体的颜色值
使用info属性可以为一张图片添加一些辅助信息。这个是字典对象。加载和保存图像文件时，多少信息需要处理取决于文件格式。
info属性的使用如下：
对于将多个输入像素映射为一个输出像素的几何操作，PIL提供了4个不同的采样滤波器：
NEAREST：最近滤波。 从输入图像中选取最近的像素作为输出像素。它忽略了所有其他的像素。
BILINEAR：双线性滤波。 在输入图像的2x2矩阵上进行线性插值。注意：PIL的当前版本，做下采样时该滤波器使用了固定输入模板。
BICUBIC：双立方滤波。 在输入图像的4x4矩阵上进行立方插值。注意：PIL的当前版本，做下采样时该滤波器使用了固定输入模板。
ANTIALIAS：平滑滤波。 这是PIL 1.1.3版本中新的滤波器。对所有可以影响输出像素的输入像素进行高质量的重采样滤波，以计算输出像素值。在当前的PIL版本中，这个滤波器只用于改变尺寸和缩略图方法。
注意：在当前的PIL版本中，ANTIALIAS滤波器是下采样 （例如，将一个大的图像转换为小图） 时唯一正确的滤波器。 BILIEAR和BICUBIC滤波器使用固定的输入模板 ，用于固定比例的几何变换和上采样是最好的。Image模块中的方法resize()和thumbnail()用到了滤波器。
resize()方法的定义为：resize(size, filter=None)= image
resize()方法的使用如下：
对参数filter不赋值的话，resize()方法默认使用NEAREST滤波器。如果要使用其他滤波器可以通过下面的方法来实现：
thumbnail ()方法的定义为：im.thumbnail(size, filter=None)
thumbnail ()方法的使用如下：
这里需要说明的是，方法thumbnail()需要保持宽高比，对于size=(200,200)的输入参数，其最终的缩略图尺寸为(182， 200)。
对参数filter不赋值的话，方法thumbnail()默认使用NEAREST滤波器。如果要使用其他滤波器可以通过下面的方法来实现：
python可以用来处理图像吗
可以的，
PythonWare公司提供了免费的Python图像处理工具包PIL(Python Image Library),该软件包提供了基本的图像处理功能，如：
改变图像大小，旋转图像，图像格式转换，色场空间转换，图像增强，直方图处理，插值和滤波等等。虽然在这个软件包上要实现类似MATLAB中的复杂的图像处理算法并不太适合，但是Python的快速开发能力以及面向对象等等诸多特点使得它非常适合用来进行原型开发。
在PIL中，任何一副图像都是用一个Image对象表示，而这个类由和它同名的模块导出，因此，最简单的形式是这样的：
import Image img = Image.open(“dip.jpg”)
注意：第一行的Image是模块名；第二行的img是一个Image对象；
Image类是在Image模块中定义的。关于Image模块和Image类，切记不要混淆了。现在，我们就可以对img进行各种操作了，所有对img的
操作最终都会反映到到dip.img图像上。
PIL提供了丰富的功能模块：Image,ImageDraw,ImageEnhance,ImageFile等等。最常用到的模块是
Image,ImageDraw,ImageEnhance这三个模块。下面我对此分别做一介绍。关于其它模块的使用请参见说明文档.有关PIL软件包和
相关的说明文档可在PythonWare的站点上获得。
Image模块：
Image模块是PIL最基本的模块，其中导出了Image类，一个Image类实例对象就对应了一副图像。同时，Image模块还提供了很多有用的函数。
（1）打开一文件：
import Image img = Image.open(“dip.jpg”)
这将返回一个Image类实例对象，后面的所有的操作都是在img上完成的。
（2）调整文件大小:
import Image img = Image.open("img.jpg") new_img = img.resize
((128,128),Image.BILINEAR) new_img.save("new_img.jpg")
原来的图像大小是256x256,现在，保存的new_img.jpg的大小是128x128。
就是这么简单，需要说明的是Image.BILINEAR指定采用双线性法对像素点插值。
在批处理或者简单的Python图像处理任务中，采用Python和PIL（Python Image Library）的组合来完成图像处理任务是一个很不错的选择。设想有一个需要对某个文件夹下的所有图像将对比度提高2倍的任务。用Python来做将是十分简单的。当然，我也不得不承认Python在图像处理方面的功能还比较弱，显然还不适合用来进行滤波、特征提取等等一些更为复杂的应用。我个人的观点是，当你要实现这些“高级”的算法的时候，好吧，把它交给MATLAB去完成。但是，如果你面对的只是一个通常的不要求很复杂算法的图像处理任务，那么，Python图像处理应该才是你的最佳搭档。
