[pil-handbook翻译]使用指南-5
更多图像载入方法 为了叙述的方便，Image模块里的open函数经常被用来打开像文件。在多数情况下，你只需要传给它一个文件名作为参数即可:
im = Image.open(”lena.ppm”)
如果一切顺利，返回的是一个Image实例，否则，将会引起一枚IOError异常。
你也可以用一个类文件的实列来代替文件名。这个实例必须实现read, seek 和tell方法，并以binary模式打开.
从一个打开的文件流读取:
fp = open(”lena.ppm”, “rb”)
im = Image.open(fp)
从一个字节流数据读取图像，使用StringIO类 :
从一个字节流读取:
import StringIO
im = Image.open(StringIO.StringIO(buffer))
注意，图像库可以在读取图像文件头之前就回朔图像(使用seek(0)),另外，seek也可以用于那些已经被读取的(使用load的方法)图像。如果图像被包含在一个大文件中，比如tar包,你可以使用ContainerIO或TarIO来读取它。
从一个TAR包读取
import TarIO
fp = TarIO.TarIO(”Imaging.tar”, “Imaging/test/lena.ppm”)
im = Image.open(fp)
控制编码
一些编码器允读你在读入图像之后对它进行操作。这个特性通常用于创建缩略图(效率高于图像质量)和使用单色激光打印机（仅需要一个灰度图）时.
draft方法操作的是一个打开而未载入的图像，因此它只能提供尽可能接近给定的模式和大小的结果。它是通过重新配置图像编码来完成这一功能的。
用drft模式读取:
im = Image.open(file)
print “original =”, im.mode, im.size
im.draft(”L”, (100, 100))
print “draft =”, im.mode, im.size
打印出的信息大概是这样:
original = RGB (512, 512)
draft = L (128, 128)
请注意，这里的结果图像并没有跟给定的模式与大小完全吻合。如果要确定结果不大于给定的大小，需使用thumbnail方法.
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注:后面是一些概念和库说明什么的,没啥好翻 翻译到此为此
原文链接
[pil-handbook翻译]使用指南-4
图像序列(动画)
PIL包含对图像序列（也叫动画格式）的基本支持。所支持的序列图格式包括FLI/FLC, GIF和一部分还在试验中的格式。TIFF同样可以包含超过一帧的图像。
当你打开一个图像序列文件，PIL自动载入这个序列的第一帧。
你可以使用seek和tell方法在不同的帧之间移动:
Example: Reading sequences
import Image
im = Image.open(”animation.gif”)
im.seek(1) # skip to the second frame
try:
while 1:
im.seek(im.tell()+1)
# do something to im
except EOFError:
pass # end of sequence
如这个例子所示，当序列结束时你将得到一个EOFError异常。
注意，在当前库版本中的大部分方法都只允许你称动到下一帧（如上面的例子所示）。如果要回溯图像，你可以重新打开.
下面这个iterator类使你可以用for语名来循环图像序列:
Example: A sequence iterator class
class ImageSequence:
def __init__(self, im):
self.im = im
def __getitem__(self, ix):
try:
if ix:
self.im.seek(ix)
return self.im
except EOFError:
raise IndexError # end of sequence
for frame in ImageSequence(im):
# …do something to frame…
Postscript [...]
[pil-handbook翻译]指用指南-3
颜色转换
使用convert函数，PIL让你可以在不同的图像模式之间转换。
Example: 转换模式
im = Image.open(”lena.ppm”).convert(”L”)
图像库支持所有图像模式到 “L”和”RGB”模式之间的转换。如果需要在其它两种模式之间转化，你可以使用一个中间图像(一般是一枚”RGB”图像)
图像增强
PIL提供了许多方法和模块来支持图像增强。
滤镜
ImageFilter模块预置了一系列图像增强滤镜与filter方法一起使用。
Example: 应用滤镜
import ImageFilter
out = im.filter(ImageFilter.DETAIL)
象素操作
point方法可以用来改变一个图像象素点的值。（例，图像对比操作)。在大多数情况下,一个函数需要一个参数来运行。
每个象素都可以依照以下函数进行处理：
Example: Applying point transforms
# multiply each pixel by 1.2
out = im.point(lambda i: i * 1.2)
使用上述技术，你可以快速地在一枚图像上应用任何表达式。你也可以综合使用point和paste方法来选择性地修改一枚图像：
Example: 处理单个颜色通道
# split the image into individual bands
source = im.split()
R, G, B = 0, 1, 2
# select regions where red is less than [...]
[pil-handbook翻译]使用指南-2
剪切，粘贴与合并图像
Image类所包含的方法可以让你对图像的某个区域进行操作。取到图像的一个子区，可以使用crop方法。
Example: 从图像中复制一小框
box = (100, 100, 400, 400)
region = im.crop(box)
这个区域以一个四元组定义，其坐标表示为（左，上，右，下）.PIL使用一个以(0,0)代表左上角的坐标系统。同时也要注意坐标指向的位置是以像素标识，所以在上面这个例子中的区域刚好是300×300像素。
现在，这个图区可以做一些处理然后粘贴回去。
Example: 处理一个子区，再贴回去
region = region.transpose(Image.ROTATE_180)
im.paste(region, box)
当粘贴一个区域时，该区域的大小必须与给定的大小吻合，另外，粘贴区也不能延展到图像外面。但是，原始图像和粘贴区域的格式并不需要一致。如果它们不一致，粘贴域会自动进行转化。（在下方的颜色转换部分会有详细讨论）
这里是另一个例子
Example: Rolling an image
def roll(image, delta):
“Roll an image sideways”
xsize, ysize = image.size
delta = delta % xsize
if delta == 0: return image
part1 = image.crop((0, 0, delta, ysize))
part2 = image.crop((delta, 0, xsize, ysize))
image.paste(part2, (0, 0, xsize-delta, ysize))
image.paste(part1, [...]
[pil-handbook翻译]使用指南-1
使用Image类
在PIL中最重要的类就是Image类，它在模块中以相同的名称定义。你可以用多种方式创建该类的实例：包括从文件中载放图像，处理其它图像所得，及从草稿中创建图像。
从文件中裁入图像，使用Imag模块中的open函数。
>>> import Image
>>> im = Image.open(”lena.ppm”)
如果成功，函数返回一个Image对象。现在，你可以使用实例属性来检视文件内容了。
>>> print im.format, im.size, im.mode
PPM (512, 512) RGB
format 属性标识出图像的类别,如果图像并不是从文件中读取,它的值会被设为None.size属性是一个二元组,内容包括图像的高和宽(以像素为单 位).mode属性定了的图像颜色通道数量及名字,同时也包括像素类型和深度.常见的模式比如”L”(luminance)代表灰度图,”RGB”是真彩色图像, 而”CMYK”则是打印图像.
如果打开失败,则抛出IOError异常.
一旦创建了一枚Image类的实例,你就可以使用这个类所定义的方法来处理和操作图像.举列来说,显示这一图像:
>>> im.show()
(标准版本的show并不是非常有效率,因为先将图像保存为临时文件,然后调用xv来显示它.如果你没有安装xv,它甚至可能无法使用.不过当它可用的时候,还是能够非常方便地调试与测试.)
–译注,xv是Unix下的一个看图工具,在windows是,应该是调用系统默认的工具打开图像.
接下来的部分,我们给出这个库中的一些不同函数的总览.
读写图像
PIL支持大范围的图像格式.从硬盘中读取图像,使用Image模块中的open函数.你不需要在打开文件的时候给出文件类型.图像库自动根据文件内容来决定格式.
保存一枚图像,使用Image模块中的save函数.在保存图像的时候,文件名就像得很重要了.除非你指定格式,否则图像库使用文件扩展名来确定文件所用的存储格式.
Example: 将图像转化为JPEG
import os, sys
import Image
for infile in sys.argv[1:]:
outfile = os.path.splitext(infile)[0] + “.jpg”
if infile != outfile:
try:
Image.open(infile).save(outfile)
except IOError:
print “cannot convert”, infile
可以稍微花时间讨论一下显示指定文件格式时的save方法.如果你使用一个非标准的扩展名,就必须始终以这种方式指定文件格式:
Example: 创建JPEG图像的缩略图
import os, sys
import Image
for infile in [...]
[pil-handbook翻译]Python Imaging Library 概览
简介
Python Imaging Library为您的python程序添加有图像处理能力的接口。
这个库提供扩展文件格式支持——一种高效的扩展方式——和相当强大的图像处理能力。
核心图像库是为快速访问一些基本像素格式图像设计的。它能为普通图像处理工具提供一个可靠的基础。
让我们来看一个这个库的可能应用：
图像归档
针对于图像归档和批处理，Python Imaging Library是理想的程序。你可以用这个库来创建缩略呼，转化图像格工，打印图片等等。
Python Imaging Library的最新版本可以识别并读取多数图像格式。保存时则有意地限制为最常用的交流和发布格式。
图像显示
最新发布版本包含Tk PhotoImage and BitmapImage 接口，Windows DIB 接口也可以随着PythonWin一起使用。而对了X 和Mac系统的显示，您可以使用Jack Jansen的图像库。
调试版本（可能指非release版本）中，于Unix版本也提供show方法调用xv来显示图像。
图像处理
图像库包含一些基本的图像处理函数，包括像素操作，一系列内置convolution kernel的滤镜和颜色空间变换。
同时也提供图像缩放，旋转和任意几何变换的支持。
提供histogram方法使您可以输出对某个图像的一些统计信息。这可以用于自动对比增强和全局统计分析。
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