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本篇技术指南以 Python-100-Days 项目 Day21-30/28.Python处理图像.md 为核心，系统讲解使用 Python 标准三方库Pillow完成图像读取、剪裁、缩放、旋转、像素操作、滤镜处理与图像绘制的完整方法论。读完本文，你将掌握Image类与ImageDraw模块的全部核心 API 用法，并能独立完成缩略图批量生成、图像合成、加滤镜、加文字等常见实战任务。

入门知识：先理解"图像"是什么

在用代码处理图像之前，需要先建立两个基础概念：颜色与像素。它们是理解 Pillow 所有 API 的前提。

颜色：RGB 与 RGBA 色彩模型

如果你有用颜料画画的经历，一定知道混合红、黄、蓝三种颜料可以得到其他颜色——这三种颜色是美术中的三原色（减色模型）。而在计算机系统中恰恰相反，我们将红、绿、蓝三种色光以不同的比例叠加来组合成其他颜色，因此这三种颜色是色光三原色（加色模型）。

在计算机系统中，一个颜色通常被表示为一个RGB 值或RGBA 值，其中：

• R（Red）：红色通道，取值范围 0～255；
• G（Green）：绿色通道，取值范围 0～255；
• B（Blue）：蓝色通道，取值范围 0～255；
• A（Alpha）：Alpha 通道，决定透过该图像像素的程度，也就是透明度。

下表给出了几种常见颜色的 RGB 值，可以作为手工操作像素时的参考：

像素：图像的最小不可分割单位

对于一个由数字序列表示的图像来说，最小的单位是图像上单一颜色的小方格。这些小方格都有明确的位置和被分配的色彩数值，其颜色和位置共同决定了图像最终呈现的样子，它们是不可分割的单位，通常被称为像素（pixel）。

每一个图像都包含了一定量的像素，这些像素决定图像在屏幕上所呈现的大小。数码照片中常说的"XX 万像素"，指的就是图像包含的像素总量。

用 Pillow 处理图像

Pillow是从著名的 Python 图像处理库PIL（Python Imaging Library）发展出来的一个分支。PIL 曾是 Python 平台事实上的图像处理标准库，但仅支持到 Python 2.7 且多年无人维护，一群志愿者在 PIL 的基础上创建了兼容版本，即 Pillow——它支持 Python 3.x，并加入了许多有用且有趣的新特性。

通过 Pillow 可以实现图像压缩和图像处理等各种操作。安装只需要一条命令：

pip install pillow

说明：若你的环境存在多个 Python 版本，也可以使用pip3 install pillow。在 Jupyter Notebook 环境中则可以使用%pip install pillow魔法指令安装，例如仓库中的 Day66-80/code/day02.ipynb 就给出了这样的安装方式。

Pillow 中最为重要的是Image类，可以通过Image模块的open函数来读取图像并获得Image类型的对象。下面逐一演示基于Image对象的七类核心操作。

1. 读取和显示图像

from PIL import Image # 读取图像获得Image对象 image = Image.open('guido.jpg') # 通过Image对象的format属性获得图像的格式 print(image.format) # JPEG # 通过Image对象的size属性获得图像的尺寸 print(image.size) # (500, 750) # 通过Image对象的mode属性获取图像的模式 print(image.mode) # RGB # 通过Image对象的show方法显示图像 image.show()

• format属性：图像的原始格式，常见取值如JPEG、PNG、GIF、BMP等；
• size属性：返回(width, height)元组，即图像宽高（单位是像素）；
• mode属性：图像的颜色模式，常见取值包括RGB、RGBA、L（灰度）、CMYK、P（调色板模式）等；
• show()方法：调用操作系统默认的图片查看器显示图像，适合快速预览调试。

实战提示：在服务器或无图形界面的环境中show()无法弹出窗口，此时应改用image.save('output.jpg')将结果写入文件后查看。

2. 剪裁图像

使用Image对象的crop方法，传入一个四元组(left, top, right, bottom)指定剪裁区域的边界坐标（左、上、右、下），即可从原图中切出矩形区域：

# 通过Image对象的crop方法指定剪裁区域剪裁图像 image.crop((80, 20, 310, 360)).show()

注意：right和bottom是开区间边界，即剪裁区域实际包含的像素横坐标范围是left <= x < right。

3. 生成缩略图

使用Image对象的thumbnail方法，传入目标尺寸元组(width, height)，会保持原始宽高比将图像缩小到不超过该尺寸的缩略图，并直接修改原Image对象：

# 通过Image对象的thumbnail方法生成指定尺寸的缩略图 image.thumbnail((128, 128)) image.show()

thumbnail与resize的关键区别在于：thumbnail是等比例缩放且就地修改，不会变形；而resize是严格按给定尺寸拉伸，可能产生比例失真。

批量缩略图与并发实战（仓库源码印证）：缩略图生成是典型的 I/O 密集任务，非常适合配合多线程/线程池加速。在 Python-100-Days 的进阶章节 Day31-35/31.Python语言进阶.md 中，给出了使用threading.Thread为每个图片文件生成(32, 32)、(64, 64)、(128, 128)三种尺寸缩略图的示例；在 Day31-35/code/example19.py 中，进一步展示了用ThreadPoolExecutor(max_workers=30)并发处理images/*目录下所有图片的完整实现，其核心处理函数如下：

def gen_thumbnail(infile): file, ext = os.path.splitext(infile) filename = file[file.rfind('/') + 1:] for size in (32, 64, 128): outfile = f'thumbnails/{filename}_{size}_{size}.png' image = Image.open(infile) image.thumbnail((size, size)) image.save(outfile, format='PNG')

可以看到，实际项目中thumbnail通常与save(outfile, format='PNG')组合使用，将缩略图批量落盘——这正是thumbnail最典型的应用场景（如电商商品图、头像裁剪）。

4. 缩放和黏贴图像

综合使用resize（修改图像尺寸）和paste（将一张图粘贴到另一张图上），可以实现图像合成：

# 读取骆昊的照片获得Image对象 luohao_image = Image.open('luohao.png') # 读取吉多的照片获得Image对象 guido_image = Image.open('guido.jpg') # 从吉多的照片上剪裁出吉多的头 guido_head = guido_image.crop((80, 20, 310, 360)) width, height = guido_head.size # 使用Image对象的resize方法修改图像的尺寸 # 使用Image对象的paste方法将吉多的头粘贴到骆昊的照片上 luohao_image.paste(guido_head.resize((int(width / 1.5), int(height / 1.5))), (172, 40)) luohao_image.show()

• resize(new_size)：返回一个按新尺寸（宽、高）重新采样后的新图像，不改动原图；
• paste(im, box)：将图像im粘贴到目标图像的指定位置box（可传入左上角坐标二元组，也可传入四元组区域）。如果im带有 Alpha 通道，paste会进行透明混合。

5. 旋转和翻转

image = Image.open('guido.jpg') # 使用Image对象的rotate方法实现图像的旋转 image.rotate(45).show() # 使用Image对象的transpose方法实现图像翻转 # Image.FLIP_LEFT_RIGHT - 水平翻转 # Image.FLIP_TOP_BOTTOM - 垂直翻转 image.transpose(Image.FLIP_TOP_BOTTOM).show()

• rotate(angle)：按给定角度（度）逆时针旋转图像，expand=True时可以扩展画布避免边缘被裁剪；
• transpose(method)：支持两种内置翻转模式——Image.FLIP_LEFT_RIGHT（水平翻转，即左右镜像）和Image.FLIP_TOP_BOTTOM（垂直翻转，即上下倒置）。

水平翻转（镜像）在公开课 公开课/第04次公开课-好玩的Python/code/example01.py 中也有应用，用于生成图片的镜像副本：

chiling.transpose(Image.FLIP_LEFT_RIGHT).show()

6. 操作像素

putpixel方法可以直接修改图像指定坐标点的颜色，是 Pillow 中粒度最细的操作。下面的代码把x在 80～309、y在 20～359 范围内的所有像素统一改成灰色(128, 128, 128)：

for x in range(80, 310): for y in range(20, 360): # 通过Image对象的putpixel方法修改图像指定像素点 image.putpixel((x, y), (128, 128, 128)) image.show()

与之配套的还有getpixel((x, y))方法，用于读取指定像素的颜色值。逐像素遍历虽然直观，但由于 Python 循环开销较大，不适合对超大图像做全图遍历——当需要高性能批量像素处理时，更推荐结合 NumPy 数组（见 Day66-80/code/day02.ipynb 中通过Image.fromarray在 NumPy 数组与Image对象之间转换的做法）或使用下面的滤镜方案。

7. 滤镜效果

filter方法配合PIL.ImageFilter模块，可以一键为图像套用各种预设滤镜：

from PIL import ImageFilter # 使用Image对象的filter方法对图像进行滤镜处理 # ImageFilter模块包含了诸多预设的滤镜也可以自定义滤镜 image.filter(ImageFilter.CONTOUR).show()

ImageFilter模块内置了多种预设滤镜，除示例中的CONTOUR（轮廓描边）外，常用的还有：

• BLUR/GaussianBlur(radius)：模糊 / 高斯模糊（可指定半径）；
• EMBOSS：浮雕效果；
• EDGE_ENHANCE：边缘增强；
• SHARPEN：锐化；
• SMOOTH：平滑。

公开课 公开课/第04次公开课-好玩的Python/code/example01.py 给出了更丰富的滤镜组合示例：

from PIL import Image, ImageFilter chiling.filter(ImageFilter.GaussianBlur(4)).show() chiling.filter(ImageFilter.EMBOSS).show()

filter也支持传入自定义滤镜（基于ImageFilter.BuiltinFilter或卷积核），从而在预设滤镜之外实现定制化的图像增强效果。

使用 Pillow 绘图

处理现有图像之外，Pillow 还能从零创建图像并绘制图形和文字。Pillow 中名为ImageDraw的模块，其Draw函数会返回一个ImageDraw对象，通过该对象的arc、line、rectangle、ellipse、polygon等方法，可以在图像上绘制出圆弧、线条、矩形、椭圆、多边形等形状，也可以通过text方法在图像上添加文字。

要绘制如上图所示的图像，完整代码如下：

import random from PIL import Image, ImageDraw, ImageFont def random_color(): """生成随机颜色""" red = random.randint(0, 255) green = random.randint(0, 255) blue = random.randint(0, 255) return red, green, blue width, height = 800, 600 # 创建一个800*600的图像，背景色为白色 image = Image.new(mode='RGB', size=(width, height), color=(255, 255, 255)) # 创建一个ImageDraw对象 drawer = ImageDraw.Draw(image) # 通过指定字体和大小获得ImageFont对象 font = ImageFont.truetype('Kongxin.ttf', 32) # 通过ImageDraw对象的text方法绘制文字 drawer.text((300, 50), 'Hello, world!', fill=(255, 0, 0), font=font) # 通过ImageDraw对象的line方法绘制两条对角直线 drawer.line((0, 0, width, height), fill=(0, 0, 255), width=2) drawer.line((width, 0, 0, height), fill=(0, 0, 255), width=2) xy = width // 2 - 60, height // 2 - 60, width // 2 + 60, height // 2 + 60 # 通过ImageDraw对象的rectangle方法绘制矩形 drawer.rectangle(xy, outline=(255, 0, 0), width=2) # 通过ImageDraw对象的ellipse方法绘制椭圆 for i in range(4): left, top, right, bottom = 150 + i * 120, 220, 310 + i * 120, 380 drawer.ellipse((left, top, right, bottom), outline=random_color(), width=8) # 显示图像 image.show() # 保存图像 image.save('result.png')

这段示例代码覆盖了 Pillow 绘图的完整流程，逐步拆解如下：

1. 创建画布：Image.new(mode='RGB', size=(800, 600), color=(255, 255, 255))创建一个 800×600、白色背景的新图像。mode参数决定画布的色彩模式，color为背景色；
2. 获取画笔：ImageDraw.Draw(image)基于图像对象创建ImageDraw画笔；
3. 设置字体：ImageFont.truetype('Kongxin.ttf', 32)从字体文件加载 TrueType 字体并指定字号；
4. 绘制文字：drawer.text((300, 50), 'Hello, world!', fill=(255, 0, 0), font=font)，fill指定文字颜色；
5. 绘制线条：drawer.line((x1, y1, x2, y2), fill=color, width=w)，这里用两条对角直线构成"X"形交叉；
6. 绘制矩形：drawer.rectangle((left, top, right, bottom), outline=color, width=w)，outline指定描边颜色；
7. 绘制椭圆：drawer.ellipse((left, top, right, bottom), outline=random_color(), width=8)，传入的是外接矩形区域，配合循环和random_color()生成四个不同颜色的椭圆；
8. 输出结果：image.show()预览、image.save('result.png')保存到文件。save方法会根据扩展名自动推断输出格式。

注意：上面代码中使用的字体文件（Kongxin.ttf）需要根据自己的环境准备，可以选择自己喜欢的字体文件并放置在代码目录下。若系统字体目录中不存在该文件，可改用系统自带字体路径（如 Linux 下的/usr/share/fonts/...或 Windows 下的C:/Windows/Fonts/...），ImageFont.truetype支持直接传入字体文件的绝对路径。

从 Pillow 到 OpenCV：图像处理能力的下一步

使用 Python 语言做开发，除了可以用 Pillow 来处理图像外，还可以使用更为强大的OpenCV库来完成图形图像的处理。OpenCV（OpenSourceComputerVision Library，开放源代码计算机视觉库）是一个跨平台的计算机视觉库，可以用来开发实时图像处理、计算机视觉和模式识别程序。

选择建议：

• 轻量、快速上手的日常图像操作（缩放、剪裁、格式转换、加水印、批量缩略图、简单绘图）优先使用 Pillow——API 简单、文档友好、无需编译；
• 实时图像处理、人脸检测、特征提取、视频流分析等计算机视觉任务则更适合 OpenCV——它提供大量内置算法与高性能实现。

总结

本篇文章完整梳理了 Python-100-Days 项目 Day28 图像处理 的核心内容：从颜色与像素的底层概念出发，掌握了Image.open读取图像、crop剪裁、thumbnail缩略图、resize/paste缩放合成、rotate/transpose旋转翻转、putpixel像素操作、filter滤镜这七类图像处理手段，以及基于Image.new+ImageDraw+ImageFont从零绘图的完整流程。

在 Python-100-Days 仓库中，你还可以进一步看到 Pillow 的实际工程化用法：在 Day31-35/code/example19.py 中它被用来配合线程池批量生成缩略图；在 Day31-35/31.Python语言进阶.md 中缩略图生成被用作多线程编程的教学案例；在 公开课/第04次公开课-好玩的Python/code/example01.py 中它与滤镜、翻转组合实现"用代码 P 图"的趣味玩法。

在我们的日常工作中，有很多繁琐乏味的任务（批量改名、批量加滤镜、批量生成缩略图、自动添加水印等）其实都可以通过 Python 程序来处理。编程的目的就是让计算机帮助我们解决问题，减少重复乏味的劳动。通过本章节的学习，相信大家已经感受到了使用 Python 程序绘图改图的乐趣——而 Python 能做的事情还远不止这些，继续你的学习吧。

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