灰度图和RGB图
灰度图是一个二维数组，每个值都表示这个像素点的灰度值（0到255之间的一个值），数组的维度(shape)则表示这个图片的长宽（单位像素px），先看个例子
from PIL import Image
import numpy as np
data = np.ones((16, 16), dtype=np.uint8) # 创建一个全1的数组
data = data * 255 # 数组所有元素乘以255
print(data)
data[4:12, 8] = 0 # 将中间的一些值置为0
print(data)
img = Image.fromarray(data, 'L') # 将一个二维数组转换成灰度图
img.show() # 在屏幕显示图片我们看一下显示的图片，会看到一个1。然后我们再去看data，你会发现也可以看到一个1。这是不是就很好理解了。
RGB图片是一个三维数组（长，宽，3），其实你完全可以把他看成一个和灰度图一样的二维数组，即维度为(长，宽)。这样每个元素的值就是一个一维数组，而这个一维数组是有三个元素组成的[R, G, B], 而将他转为灰度图也很简单，只需要将这个一维数组按照某种规则转换成一个0-255之间的值就行了，PIL中是这样转换的：L = R * 299/1000 + G * 587/1000+ B * 114/1000。
RGBA图片则是一个三维数组 (长，宽, 4)，如果看成二维数组的话， 每个元素的是一个由四个元素组成的一维数组，即[R, G, B, A], A表示透明度。
PIL库
from PIL import Image属性
- Image.mode: 图片的格式，例如灰度'L', 彩色'RGB', 'RGBA'
- Image.size: 图片的尺寸大小
- Image.info: 图片的信息
方法
- Image.open(path): 打开图片
- Image.new(mode, size, color=0): 创建新图片，一般用不到
- Image.fromarray(array, mode=None): 将numpy数组转换为图片，可以指定mode
- Image.frombytes(mode, size, data, codername ='raw', **args)：从字节流中读取图片，codername为解码器
- Image.convert(mode=None, matrix=None, dither=None, palette=0, colors=256)： 将图片转换格式，例如由灰度转换为RGB
convert('RGB') - Image.crop(box): 截取图片，box是一个(左，上，右，下)的元组，也就是相对于左上角(0,0)的像素值
- Image.draft(mode, size)：返回一个缩略图，格式为mode，大小为size。也就是说你可以将原来很大的图片缩小到你给定的size
- Image.getbands(): RGB图返回('R', 'G', 'B'), 灰度图返回(L, )，知道是干什么了的吧
- Image.getbbox(): 举个例子，一个512x512的图片会返回(0, 0, 512, 512)，分别是(左，上，右，下)
- Image.copy(): 复制图片
- Image.getextrema(): 返回最大和最小的值(0-255)， 如果是灰度图，则返回所有值的最大和最小值(min, max), 如果是RGB图则返回((Rmin, Rmax), (Gmin, Gmax), (Bmin, Bmax))
- Image.getpixel((x, y)): 返回给定位置的像素值， 灰度图为单值，RGB图为一维数组
- Image.paste(im, box=None, mask=None): 将一张图片粘贴在该图片，box是粘贴的位置，可以是(0, 0)的元组，即(左，上)开始, 也可以是(左，上，右，下)，不给定默认为(0, 0)。mask不知道什么意思
- Image.putpixel((x, y), value): 在指定位置修改像素值
- Image.resize(size, resample=None): 重新调整图片大小，resample不知道什么意思
- Image.rotate(angle, resample=None, expand=None)： 旋转图片，expand表示是否扩展图片以显示所有内容，默认不扩展，即旋转后的图片和原始图片大小一样
- Image.save(fp, format=None)： fp可以为文件名或文件对象，一般写文件名就行。format为保存的图片格式，默认根据文件名后缀选择
- Image.show(): 在屏幕上显示该图片
- Image.split()：将图片分割，如果是RGB则分割成R，G，B三个图像
- Image.thumbnail(size, resample=1)： 同Image.draft
- Image.transpose(): 旋转90度，同Image.rotate(90)
- Image.verify(): 判断图片是否损坏
- Image.close(): 关闭文件指针，一般不需要
还有一些高级方法就不说了，那些基本用不上，想知道的直接看官方文档吧。
最后，我正在学习一些机器学习的算法，对于一些我需要记录的内容我都会分享到博客和微信公众号(python成长路)，欢迎关注。平时的话一般分享一些爬虫或者Python的内容。
