想必大多数的人都知道Python可以做什么？无论是外行人都多多少少在生活中听到过和接触过，Python实现自动化办公，Python数据分析，Python网络爬虫。但是对于我来说Python可远远不止这些，今天我就大家介绍一项Python冷知识面，就是我个人最近一直在研究的使用Python进行图片处理。

Python图片处理最常用的，Python-Pillow类库

首先安装Pillow类库：

pip install Pillow

一般问题：

由于网络的问题，一般我们使用pip安装类库的时候需要更换镜像地址，比如

pip install xxx -i http://mirrors.aliyun.com/pypi/simple/ --trusted-host mirrors.aliyun.com

地址为阿里云的镜像地址。

安装成功之后，开始使用Pillow

访问资源图片,在访问程序之前肯定得导入刚刚安装好的Pillow，这个时候就有一个问题，为什么我们安装的是Pillow类库而导入的包是from PIL import Image，产生这样的问题的原因来自于Python2版本和Python3版本的差异，在Python2版本中使用的是PIL类库来处理图片，而升级之后Pillow在Python3种已经覆盖并替代了PIL，但是导入的报名仍然是使用 from PIL import Image 进行使用，不过现在可以直接明了的说，PIL已经被淘汰，Pillow成为Python图片处理的最佳选择。接下来我们将详细了解Pillow关于图片的处理的细节。

1，图片打开基本操作

from PIL import Image
def open_imag():
    #资源图片路径
    img_url="D:\\pythonworkspace\\py\\image\\imgs\\5.png"
    #使用PIL的函数Image进行打开图片
    print("图片格式--->>", im.format)
    print("图片大小--->>", im.size)
    print("图片组成模式--->>", im.mode)
    # 加载，打开图片
    im.show()

2，一般图片的格式转换

##jpg<<----->>png
def to_png():
    # 变更的图片路径
    img_url = "D:\\pythonworkspace\\py\\image\\imgs\\1.jpg"
    # 打开图片
    im = Image.open(img_url,'r')
    # 定位更改后的图片路径并保存
    im.save("D:\\pythonworkspace\\py\\image\\ims\\1.1.png")
    # 打开并输出格式来确定是否转换成功
    im_png = Image.open('D:\\pythonworkspace\\py\\image\\ims\\1.1.png','r')
    print(im_png.format)

3，创建图片，设置颜色，大小

def image_blend():
    image1 = Image.new('RGB', (1920, 1080), (0, 0, 255))  # 蓝色图像
    image2 = Image.new('RGB', (1920, 1080), (255, 0, 0))  # 红色图像
    im = Image.blend(image1, image2, 0.5)  # 取中间值
    image1.show()
    image2.show()
    im.show()  # 显示紫色图像,因为红色叠加蓝色会调和成紫色
    im.save('D:\\pythonworkspace\\py\\image\\ims\\red.jpg')

4，创建缩略图：

# 创建缩略图
def thum_images():
        # 打开图片
        im = Image.open("D:\\pythonworkspace\\py\\image\\imgs\\5.png")
        #生成缩略图,指定大小为(128,128)
        im.thumbnail((128,128))
        #保存
        im.save("D:\\pythonworkspace\\py\\image\\imgs\\缩略图.png")

Pillow的功能当然不止这些，但是以上几个都是我个人在实战中使用到的具体需求，基本介绍就到这里，在我公众号号文章的下一篇，我将带大家在实战中来体验Pillow的魅力。