PIL可以做很多和图像处理相关的事情:
1、图像归档(Image Archives)。PIL非常适合于图像归档以及图像的批处理任务。你可以使用PIL创建缩略图，转换图像格式，打印图像等等。
2、图像展示(Image Display)。PIL较新的版本支持包括Tk PhotoImage，BitmapImage还有Windows DIB等接口。PIL支持众多的GUI框架接口，可以用于图像展示。
3、图像处理(Image Processing)。PIL包括了基础的图像处理函数，包括对点的处理，使用众多的卷积核(convolution kernels)做过滤(filter),还有颜色空间的转换。PIL库同样支持图像的大小转换，图像旋转，以及任意的仿射变换。PIL还有一些直方图的方法，允许你展示图像的一些统计特性。这个可以用来实现图像的自动对比度增强，还有全局的统计分析等。
一、缩略图
代码如下：
from PIL import Image i=Image.open(‘C:\\Users\\admin\\Desktop\\12.jpg‘) i.thumbnail(128,128) i.save("xingkong","JPEG")
效果：
二、gif提取
代码如下：
from PIL import Image i=Image.open(‘C:\\Users\\admin\\Desktop\\14.gif‘) try: i.save(‘picframe{:02d}.png‘.format(i.tell())) while True: i.seek(i.tell()+1) i.save(‘picframe{:02d}.png‘.format(i.tell())) except: print("处理结束")
效果：
三、美白：
代码如下：
from PIL import Image import numpy as np import cv2 def WhiteBeauty(image,whi): import cv2 image =cv2.imread(‘C:\\Users\\admin\\Desktop\\16.jfif‘) white = np.uint8(np.clip((whi * image + 10), 0, 255)) cv2.imshow(‘bai‘,white) cv2.waitKey(0) cv2.destroyAllWindows() image =cv2.imread(‘C:\\Users\\admin\\Desktop\\16.jfif‘) whi=1.2 WhiteBeauty(image,whi)
效果：
四、生成gif：
代码如下：
import PIL.Image as Image def get_gif(pics_dir,n,t=300): imgs = [] for i in range(n): pic_name = ‘{}/{}.jpg‘.format(pics_dir,i) temp = Image.open(pic_name) imgs.append(temp) save_name = ‘{}.gif‘.format(pics_dir) imgs[0].save(save_name, save_all=True, append_images=imgs, duration=t) return save_name if __name__ == ‘__main__‘: pics_dir = ‘C:\\Users\\admin\\Desktop\\kongfu‘ save_name = get_gif(pics_dir,7,300) print(‘制作完成。所属文件:{}‘.format(save_name))
效果：
