Pillow `Image` 模块全解析

核心中的核心 —— 所有图像操作的起点与终点

1. 模块导入

from PIL import Image

Image 是 Pillow 的 核心类，几乎所有图像操作都围绕它展开。

2. `Image.open()` —— 打开图像

img = Image.open("photo.jpg")

支持格式（30+ 种）

格式	扩展名	读	写	透明
JPEG	`.jpg`, `.jpeg`	Yes	Yes	No
PNG	`.png`	Yes	Yes	Yes
GIF	`.gif`	Yes	Yes	Yes (动画)
BMP	`.bmp`	Yes	Yes	No
WebP	`.webp`	Yes	Yes	Yes
TIFF	`.tif`, `.tiff`	Yes	Yes	Yes
ICO	`.ico`	Yes	Yes	Yes

3. `Image` 对象属性（只读）

属性	说明	示例
`img.format`	文件格式	`"JPEG"`
`img.size`	尺寸 (w, h)	`(1920, 1080)`
`img.width`	宽度	`1920`
`img.height`	高度	`1080`
`img.mode`	色彩模式	`"RGB"`, `"RGBA"`, `"L"`
`img.info`	元数据字典	`{'dpi': (300, 300)}`

print(img.format, img.size, img.mode)
# 输出: JPEG (1920, 1080) RGB

4. 图像模式（Mode）详解

模式	说明	通道	用途
`"1"`	二值（黑白）	1	黑白图、验证码
`"L"`	灰度（8位）	1	灰度图
`"LA"`	灰度 + 透明	2	透明灰度
`"P"`	调色板（256色）	1	GIF
`"RGB"`	真彩色	3	标准彩色
`"RGBA"`	真彩 + 透明	4	PNG 透明图
`"CMYK"`	印刷四色	4	印刷
`"YCbCr"`	视频色彩	3	JPEG 内部

img.convert("L")      # 转灰度
img.convert("RGBA")   # 强制带透明

5. 核心方法速查表

方法	功能	返回
`img.convert(mode)`	模式转换	新 `Image`
`img.resize((w,h))`	缩放	新 `Image`
`img.thumbnail((w,h))`	等比缩放（原地修改）	无
`img.crop((l,t,r,b))`	裁剪	新 `Image`
`img.rotate(angle, expand=False)`	旋转	新 `Image`
`img.transpose(method)`	翻转/转置	新 `Image`
`img.save(path, **options)`	保存	无
`img.show()`	系统查看器显示	无
`img.copy()`	深拷贝	新 `Image`
`img.close()`	关闭文件（大图推荐）	无

6. 关键方法详解

`convert()` —— 模式转换

gray = img.convert("L")           # 灰度
rgb = img.convert("RGB")          # 去透明
palette = img.convert("P")        # 256色

`resize()` vs `thumbnail()`

方法	是否保持比例	是否修改原图	推荐场景
`resize((w,h))`	No	返回新图	固定尺寸
`thumbnail((w,h))`	Yes	修改原图	缩略图

# 固定尺寸（可能变形）
resized = img.resize((800, 600))

# 等比缩放（推荐）
thumb = img.copy()
thumb.thumbnail((400, 400))  # 最大 400x400

`crop()` —— 精确裁剪

box = (left, upper, right, lower)
cropped = img.crop((100, 100, 500, 400))

九宫格切割示例：

w, h = img.size
step_w, step_h = w//3, h//3
for i in range(3):
    for j in range(3):
        box = (j*step_w, i*step_h, (j+1)*step_w, (i+1)*step_h)
        img.crop(box).save(f"grid_{i}_{j}.jpg")

`rotate()` —— 旋转

img.rotate(90)                    # 顺时针 90°
img.rotate(45, expand=True)       # 45° + 扩展画布
img.rotate(180, fillcolor="white") # 填充背景色

`transpose()` —— 翻转

from PIL import Image

img.transpose(Image.FLIP_LEFT_RIGHT)   # 左右翻转
img.transpose(Image.FLIP_TOP_BOTTOM)   # 上下翻转
img.transpose(Image.ROTATE_90)         # 旋转 90°（等价 rotate）

常量列表：

Image.FLIP_LEFT_RIGHT
Image.FLIP_TOP_BOTTOM
Image.ROTATE_90
Image.ROTATE_180
Image.ROTATE_270
Image.TRANSPOSE
Image.TRANSVERSE

`save()` —— 保存图像

img.save("output.jpg", quality=95)           # JPEG 质量
img.save("output.png", optimize=True)        # PNG 优化
img.save("output.webp", lossless=True)       # WebP 无损
img.save("output.ico", sizes=[(32,32)])      # 多尺寸 ICO

7. 创建新图像

# 纯色背景
new_img = Image.new("RGB", (400, 300), color="skyblue")

# 透明画布
transparent = Image.new("RGBA", (200, 200), (0,0,0,0))

# 从数组创建
import numpy as np
array = np.random.randint(0, 255, (100, 100, 3), dtype=np.uint8)
img_from_array = Image.fromarray(array)

8. 内存管理（大图必备）

# 方式1：with 自动关闭
with Image.open("big.tif") as img:
    img = img.resize((1000, 1000))
    img.save("small.jpg")

# 方式2：手动关闭
img = Image.open("huge.jpg")
# ...处理
img.close()  # 释放文件句柄

9. 高级：`Image` 与 `numpy` 互转

import numpy as np

# Image → numpy
array = np.array(img)           # shape: (h, w, c)
array = np.asarray(img)         # 更高效

# numpy → Image
img = Image.fromarray(array)

注意：array 必须是 uint8 类型，范围 [0,255]

10. 完整示例：图像处理流水线

from PIL import Image

def process_pipeline(input_path, output_path):
    # 1. 打开 + 自动关闭
    with Image.open(input_path) as img:
        # 2. 转为 RGB
        img = img.convert("RGB")

        # 3. 等比缩放
        img.thumbnail((800, 800))

        # 4. 中心裁剪正方形
        w, h = img.size
        size = min(w, h)
        left = (w - size) // 2
        top = (h - size) // 2
        img = img.crop((left, top, left+size, top+size))

        # 5. 保存
        img.save(output_path, quality=95, optimize=True)

    print(f"处理完成: {output_path}")

# 使用
process_pipeline("input.jpg", "output_square.jpg")

`Image` 方法速查卡（打印即用）

img = Image.open("x.jpg")

img.format      # 格式
img.size        # (w,h)
img.mode        # 模式

img.convert("L")        # 转灰度
img.resize((800,600))   # 缩放
img.thumbnail((400,400))# 等比缩放
img.crop((0,0,100,100)) # 裁剪
img.rotate(90)          # 旋转
img.transpose(Image.FLIP_LEFT_RIGHT)  # 翻转
img.save("out.jpg")     # 保存
img.show()              # 显示

官方文档

https://pillow.readthedocs.io/en/stable/reference/Image.html

一句话总结

Image 模块 = Pillow 的心脏
打开 → 处理 → 保存，全程围绕 Image 对象！

需要我为你生成：

Image 模块思维导图
交互式 Jupyter Notebook 演示
命令行图像处理工具（基于 Image）

欢迎继续提问！

Pillow Image 模块

Pillow `Image` 模块全解析

1. 模块导入

2. `Image.open()` —— 打开图像

支持格式（30+ 种）

3. `Image` 对象属性（只读）

4. 图像模式（Mode）详解

5. 核心方法速查表

6. 关键方法详解

`convert()` —— 模式转换

`resize()` vs `thumbnail()`

`crop()` —— 精确裁剪

`rotate()` —— 旋转

`transpose()` —— 翻转

`save()` —— 保存图像

7. 创建新图像

8. 内存管理（大图必备）

9. 高级：`Image` 与 `numpy` 互转

10. 完整示例：图像处理流水线

`Image` 方法速查卡（打印即用）

官方文档

一句话总结

Pillow ImageFont 模块

ImageSequence 模块

Pillow ImageMorph 模块

Pillow 图像基本操作

Pillow ImagePath 模块

Pillow PSDraw 模块

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Pillow Image 模块 全解析

1. 模块导入

2. Image.open() —— 打开图像

支持格式（30+ 种）

3. Image 对象属性（只读）

4. 图像模式（Mode）详解

5. 核心方法速查表

6. 关键方法详解

convert() —— 模式转换

resize() vs thumbnail()

crop() —— 精确裁剪

rotate() —— 旋转

transpose() —— 翻转

save() —— 保存图像

7. 创建新图像

8. 内存管理（大图必备）

9. 高级：Image 与 numpy 互转

10. 完整示例：图像处理流水线

Image 方法速查卡（打印即用）

官方文档

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Pillow `Image` 模块全解析

2. `Image.open()` —— 打开图像

3. `Image` 对象属性（只读）

`convert()` —— 模式转换

`resize()` vs `thumbnail()`

`crop()` —— 精确裁剪

`rotate()` —— 旋转

`transpose()` —— 翻转

`save()` —— 保存图像

9. 高级：`Image` 与 `numpy` 互转

`Image` 方法速查卡（打印即用）

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