`ImageOps` 模块¶

ImageOps 模块包含许多“现成”的图像处理操作。此模块有一些实验性，大多数操作仅适用于 L 和 RGB 图像。

在版本 1.1.3 中添加。

PIL.ImageOps.autocontrast(image: Image, cutoff: float | tuple[float, float] = 0, ignore: int | Sequence[int] | None = None, mask: Image | None = None, preserve_tone: bool = False) → Image[source]¶

最大化（归一化）图像对比度。此函数计算输入图像（或掩码区域）的直方图，从直方图中移除cutoff 百分比的最亮和最暗像素，并将图像重新映射，使最暗像素变为黑色（0），最亮像素变为白色（255）。

参数：:

image – 要处理的图像。
cutoff – 从低端和高端直方图中剪切的百分比。可以是 (low, high) 元组，也可以是表示两端的单个数字。
ignore – 背景像素值（如果不需要背景，则使用 None）。
mask – 用于对比度操作的直方图是使用掩码内的像素计算的。如果未提供掩码，则使用整个图像进行直方图计算。
preserve_tone –
以 Photoshop 风格的自动对比度保留图像色调。

在版本 8.2.0 中添加。

返回值：:

一张图像。

将灰度图像着色。此函数计算一个色带，将源图像中的所有黑色像素映射到第一个颜色，将所有白色像素映射到第二个颜色。如果指定了 mid，则使用三色映射。 black 和 white 参数应为 RGB 元组或颜色名称；可选地，您也可以通过指定 mid 来使用三色映射。可以指定任何颜色的映射位置（例如 blackpoint），其中这些参数是对应颜色应映射到的整数值。这些参数必须具有逻辑顺序，使得 blackpoint <= midpoint <= whitepoint（如果指定了 mid）。

参数：:

image – 要着色的图像。
black – 用于黑色输入像素的颜色。
white – 用于白色输入像素的颜色。
mid – 用于中间色输入像素的颜色。
blackpoint – 黑色映射的整数值 [0, 255]。
whitepoint – 白色映射的整数值 [0, 255]。
midpoint – 中间色映射的整数值 [0, 255]。

返回值：:

一张图像。

PIL.ImageOps.crop(image: Image, border: int = 0) → Image[source]¶

从图像中去除边框。从所有四边去除相同数量的像素。此函数适用于所有图像模式。

另请参阅

crop()

参数：:

image – 要裁剪的图像。
border – 要去除的像素数量。

返回值：:

一张图像。

PIL.ImageOps.scale(image: Image, factor: float, resample: int = Resampling.BICUBIC) → Image[source]¶

返回按参数中给定的特定因子重新缩放的图像。大于 1 的因子会扩展图像，0 到 1 之间的因子会压缩图像。

参数：:

image – 要重新缩放的图像。
factor – 扩展因子，以浮点数表示。
resample – 要使用的重采样方法。默认值为 BICUBIC。请参阅过滤器。

返回值：:

一个 Image 对象。

class PIL.ImageOps.SupportsGetMesh(*args, **kwargs)[source]¶

Bases: Protocol

支持 getmesh 方法的对象，该方法以图像作为参数，并返回一个元组列表。每个元组包含两个元组，源框作为 4 个整数的元组，以及最终四边形的 8 个整数的元组，按左上、左下、右下、右上的顺序排列。

PIL.ImageOps.deform(image: Image, deformer: SupportsGetMesh, resample: int = Resampling.BILINEAR) → Image[source]¶

变形图像。

参数：:

image – 要变形的图像。
deformer – 变形器对象。任何实现了 getmesh 方法的对象都可以使用。
resample – 可选的重采样过滤器。与 PIL.Image.transform 函数中可能的相同值。

返回值：:

一张图像。

PIL.ImageOps.equalize(image: Image, mask: Image | None = None) → Image[source]¶

均衡图像直方图。该函数对输入图像应用非线性映射，以在输出图像中创建灰度值的均匀分布。

参数：:

image – 要均衡的图像。
mask – 可选的掩码。如果给出，则仅将掩码选择的像素包含在分析中。

返回值：:

一张图像。

PIL.ImageOps.expand(image: Image, border: int | tuple[int, ...] = 0, fill: str | int | tuple[int, ...] = 0) → Image[source]¶

在图像周围添加边框。

参数：:

image – 要扩展的图像。
border – 边框宽度，以像素为单位。
fill – 像素填充值（颜色值）。默认值为 0（黑色）。

返回值：:

一张图像。

PIL.ImageOps.flip(image: Image) → Image[source]¶

垂直翻转图像（从上到下）。

参数：:: image – 要翻转的图像。
返回值：:: 一张图像。

PIL.ImageOps.grayscale(image: Image) → Image[source]¶

将图像转换为灰度。

参数：:: image – 要转换的图像。
返回值：:: 一张图像。

PIL.ImageOps.invert(image: Image) → Image[source]¶

反转（取反）图像。

参数：:: image – 要反转的图像。
返回值：:: 一张图像。

PIL.ImageOps.mirror(image: Image) → Image[source]¶

水平翻转图像（从左到右）。

参数：:: image – 要镜像的图像。
返回值：:: 一张图像。

PIL.ImageOps.posterize(image: Image, bits: int) → Image[source]¶

减少每个颜色通道的位数。

参数：:

image – 要进行色调分离的图像。
bits – 每个通道要保留的位数（1-8）。

返回值：:

一张图像。

PIL.ImageOps.solarize(image: Image, threshold: int = 128) → Image[source]¶

反转高于阈值的像素值。

参数：:

image – 要进行日晒的图像。
threshold – 所有高于此灰度级的像素都将被反转。

返回值：:

一张图像。

PIL.ImageOps.exif_transpose(image: Image, *, in_place: bool = False) → Image | None[source]¶

如果图像具有 EXIF 方向标签（除了 1 之外），则相应地转置图像，并删除方向数据。

参数：:

image – 要转置的图像。
in_place – 布尔值。仅限关键字参数。如果为 True，则会就地修改原始图像，并返回 None。如果为 False（默认值），则将返回一个新的 Image 对象，其中已应用转置。如果没有转置，将返回图像的副本。

相对于给定大小调整大小¶

from PIL import Image, ImageOps
size = (100, 150)
with Image.open("Tests/images/hopper.webp") as im:
    ImageOps.contain(im, size).save("imageops_contain.webp")
    ImageOps.cover(im, size).save("imageops_cover.webp")
    ImageOps.fit(im, size).save("imageops_fit.webp")
    ImageOps.pad(im, size, color="#f00").save("imageops_pad.webp")

    # thumbnail() can also be used,
    # but will modify the image object in place
    im.thumbnail(size)
    im.save("image_thumbnail.webp")

	`thumbnail()`	`contain()`	`cover()`	`fit()`	`pad()`
给定大小	`(100, 150)`	`(100, 150)`	`(100, 150)`	`(100, 150)`	`(100, 150)`
结果图像
结果大小	`100×100`	`100×100`	`150×150`	`100×150`	`100×150`

PIL.ImageOps.contain(image: Image, size: tuple[int, int], method: int = Resampling.BICUBIC) → Image[source]¶

返回图像的调整大小版本，设置为请求大小内的最大宽度和高度，同时保持原始纵横比。

参数：:

image – 要调整大小的图像。
size – 请求的输出大小（以像素为单位），以 (宽度, 高度) 元组的形式给出。
method – 要使用的重采样方法。默认值为 BICUBIC。请参阅过滤器.

返回值：:

一张图像。

PIL.ImageOps.cover(image: Image, size: tuple[int, int], method: int = Resampling.BICUBIC) → Image[source]¶

返回图像的调整大小版本，以便覆盖请求的大小，同时保持原始纵横比。

参数：:

image – 要调整大小的图像。
size – 请求的输出大小（以像素为单位），以 (宽度, 高度) 元组的形式给出。
method – 要使用的重采样方法。默认值为 BICUBIC。请参阅过滤器.

返回值：:

一张图像。

PIL.ImageOps.fit(image: Image, size: tuple[int, int], method: int = Resampling.BICUBIC, bleed: float = 0.0, centering: tuple[float, float] = (0.5, 0.5)) → Image[source]¶

返回图像的调整大小和裁剪版本，裁剪为请求的纵横比和大小。

此函数由 Kevin Cazabon 贡献。

参数：:

image – 要调整大小和裁剪的图像。
size – 请求的输出大小（以像素为单位），以 (宽度, 高度) 元组的形式给出。
method – 要使用的重采样方法。默认值为 BICUBIC。请参阅过滤器.
bleed – 从所有四个边缘移除图像外部的边框。该值是一个小数百分比（对一个百分比使用 0.01）。默认值为 0（无边框）。不能大于或等于 0.5。
centering – 控制裁剪位置。使用 (0.5, 0.5) 进行中心裁剪（例如，如果裁剪宽度，从左侧切掉 50%，因此从右侧切掉 50%）。(0.0, 0.0) 将从左上角裁剪（即，如果裁剪宽度，从右侧切掉所有裁剪，如果裁剪高度，从底部切掉所有裁剪）。(1.0, 0.0) 将从左下角裁剪，等等。（即，如果裁剪宽度，从左侧切掉所有裁剪，如果裁剪高度，从顶部不切掉任何裁剪，因此从底部切掉所有裁剪）。

返回值：:

一张图像。

PIL.ImageOps.pad(image: Image, size: tuple[int, int], method: int = Resampling.BICUBIC, color: str | int | tuple[int, ...] | None = None, centering: tuple[float, float] = (0.5, 0.5)) → Image[source]¶

返回图像的调整大小和填充版本，扩展以填充请求的纵横比和大小。

参数：:

image – 要调整大小和裁剪的图像。
size – 请求的输出大小（以像素为单位），以 (宽度, 高度) 元组的形式给出。
method – 要使用的重采样方法。默认值为 BICUBIC。请参阅过滤器.
color – 填充图像的背景色。
centering –
控制原始图像在填充版本中的位置。

(0.5, 0.5) 将使图像保持居中 (0, 0) 将使图像保持对齐到左上角 (1, 1) 将使图像保持对齐到右下角

返回值：:

一张图像。

ImageOps 模块¶

相对于给定大小调整大小¶

`ImageOps` 模块¶