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Python - 图片处理 - OpenCV图片与PIL.Image对象互相转化

发表于 更新于 分类 阅读次数： Valine： 2.5k 4 分钟
图片处理过程中涉及OpenCV图片和PIL.Image对象的互相转化。

0. 起因

因项目需要对视频封面图片作以下处理：宽高比不为一的图片处理成两端模糊填充的正方形，使得呈现如下效果:

target_image.jpg

1. 思路

  • 使用PIL库对图片作裁减和放大处理;
  • 上一步得到的图片转化到OpenCV图像做高斯模糊处理(因为PIL模块的图片模糊滤镜强度不够);
  • 上一步处理好的图片转化为PIL.Image,将原图居中合成进来;
  • 处理好的图片保存到本地或者转化为内存中的文件对象作其它操作: 上传下载等.

2. 代码实现

涉及到的代码库 Pillow==4.3.0, opencv-python==4.1.0.25, numpy==1.16.0

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import requests
from io import BytesIO
from PIL import Image
import numpy as np
import cv2


def crop_img_on_ratio(img, ratio):
    """按比例裁减图片"""
    ratio_w, ratio_h = ratio
    img_w, img_h = img.size
    if img_h/img_w >= ratio_h/ratio_w:
        h = int(img_w*ratio_h/ratio_w)
        box = (0, int((img_h-h)/2), img_w, int((img_h+h)/2))
    else:
        w = int(img_h*ratio_w/ratio_h)
        box = (int((img_w-w)/2), 0, int((img_w+w)/2), img_h)
    return img.crop(box)


def mix_img_icon(img, icon):
    """图片图标合成，居中"""
    img_w, img_h = img.size
    icon_w, icon_h = icon.size
    box = (int((img_w-icon_w)/2), int((img_h-icon_h)/2))
    if icon.format == 'PNG':
        img.paste(icon, box=box, mask=icon)
    else:
        img.paste(icon, box=box)


def get_blur_image(img):
    """宽高比不为1的图片处理成两端模糊填充的正方形"""
    w, h = img.size  # 获取图片宽高
    a = max(w, h)  # 获取正方形边长
    crop_img = crop_img_on_ratio(img, (1, 1))  # 裁减为正方形
    scale_img = crop_img.resize((a, a), resample=Image.ANTIALIAS)  # 等比放大
    cv_img = cv2.cvtColor(np.asarray(scale_img), cv2.COLOR_RGB2BGR)  # 转化为 opencv image
    cv_gb_img = cv2.GaussianBlur(cv_img, (0, 0), 7)  # opencv 高斯模糊
    gb_img = Image.fromarray(cv2.cvtColor(cv_gb_img, cv2.COLOR_BGR2RGB))  # 转化为PIL.Image
    mix_img_icon(gb_img, img)  # 将原图合成进来
    return gb_img


if __name__ == "__main__":
    # 从本地读取图片
    source_img = Image.open('/path/to/source_image.jpg')

    # 从url读取图片
    source_img = Image.open(BytesIO(requests.get('http://url/for/source_image.jpg').content))
    
    # 获取模糊后的图片
    blur_img = get_blur_image(source_img)

    # 图片保存到本地
    gb_img.save('/path/to/target_image.jpg', "JPEG")

    # 图片保存为内存中的类文件对象
    img_file = BytesIO()
    image.save(img_file, "JPEG")

3. 引申

PIL模块可以对图片作很多滤镜操作达到不同效果:

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from PIL import ImageFilter

target_img = source_img.filter(ImageFilter.BLUR)  # 模糊
target_img = source_img.filter(ImageFilter.CONTOUR)  # 轮廓
target_img = source_img.filter(ImageFilter.EDGE_ENHANCE)  # 边界加强
target_img = source_img.filter(ImageFilter.EDGE_ENHANCE_MORE)  # 边界加强(阀值更大)
target_img = source_img.filter(ImageFilter.EMBOSS)  # 模糊滤镜
target_img = source_img.filter(ImageFilter.FIND_EDGES)  # 边界
target_img = source_img.filter(ImageFilter.SMOOTH)  # 平滑
target_img = source_img.filter(ImageFilter.SMOOTH_MORE)  # 平滑(阀值更大)
target_img = source_img.filter(ImageFilter.SHARPEN)  # 锐化