Python图像处理是否需强大的图片处理工具

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Python图像处理在使用的过程中有不少的知识需要我们学习。提到图像处理，人们通常想到的工具是MATLAB。

诚然，MATLAB提供了一个强大的图像处理工具箱。但是，对于简单的图像处理任务而言，采用一种高级的语言将起到事半功倍的效果。Python图像处理无疑就是实现这一功能的理想选择。Python图像处理的面向对象、弱数据类型等等特性都使得用它来进行简单的图像处理的时候非常的简洁方便。

PythonWare公司提供了免费的图像处理工具包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图像处理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，要加载一副图像，最简单的形式是这样的：

import Image   img = Image.open(“dip.jpg”)

注意：***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www.pythonware.com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。

打开一副图像文件：

import Image   img = Image.open(“dip.jpg”)

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