Pillow作为python的第三方图像处理库，提供了广泛的文件格式支持，强大的图像处理能力，主要包括图像储存、图像显示、格式转换以及基本的图像处理操作等。
PIL(Python Image Library)是python的第三方图像处理库，因其强大的功能与众多的使用人数，但由于PIL仅支持到Python 2.7，于是一群志愿者在PIL的基础上创建了兼容的版本，名字叫Pillow，支持最新Python 3.x，又加入了许多新特性，因此，我们可以直接安装使用Pillow。
1) 支持广泛的文件格式
Pillow 支持广泛的图像格式，比如 "jpeg"，"png"，"bmp"，"gif"，"ppm"，"tiff" 等。同时，它也支持图像格式之间的相互转换。总之， Pillow 几乎能够处理任何格式的图像。
2) 提供了丰富的功能
Pillow 提供了丰富的图像处理功能，可概括为两个方面：
- 图像归档
- 图像处理
图像归档，包括创建缩略图、生成预览图像、图像批量处理等；而图像处理，则包括调整图像大小、裁剪图像、像素点处理、添加滤镜、图像颜色处理等。
3) 配合GUI工具使用
Pillow 库可以配合 Python GUI（图形用户界面）工具 Tkinter 一起使用。
除上述特点之外，Pillow 库还能实现一些较为复杂的图像处理操作，比如给图像添加水印、合成 GIF 动态效果图等等。
在命令行下通过pip安装：
pillow 官方文档地址：https://pillow.readthedocs.io/en/stable/handbook/tutorial.html#using-the-image-class
1.使用Image模块中的open函数打开一张图片：
如果成功，这个函数返回Image对象。您现在可以使用实例属性来检查文件内容：
如果文件不能打开，则抛出IOError异常。
2.图像显示
存在Image对象时，就可以利用它来处理操作图像，例如，加载一张图像。
# 图片显示 im.show()
3.保存指定格式的图像
im.save("img/2.png")
图片格式之间的转换主要方法
save()：
save() 方法用于保存图像，当不指定文件格式时，它会以默认的图片格式来存储；如果指定图片格式，则会以指定的格式存储图片。
save() 的语法格式如下：
参数说明如下：
- fp：图片的存储路径，包含图片的名称，字符串格式；
- format：可选参数，可以指定图片的格式。
缩略图（thumbnail image）指的是将原图缩小至一个指定大小（size）的图像。通过创建缩略图可以使图像更易于展示和浏览。
Image 对象提供了一个 thumbnail() 方法用来生图像的缩略图，该函数的语法格式如下：
- size：元组参数，指的是缩小后的图像大小；
- resample：可选参数，指图像重采样滤波器，有四种过滤方式，分别是 Image.BICUBIC（双立方插值法）、PIL.Image.NEAREST（最近邻插值法）、PIL.Image.BILINEAR（双线性插值法）、PIL.Image.LANCZOS（下采样过滤插值法），默认为 Image.BICUBIC。
Pillow 图像剪裁
Image 类提供的 crop() 函数允许我们以矩形区域的方式对原图像进行裁剪，函数的语法格式如下：
box：表示裁剪区域，默认为 None，表示拷贝原图像。
注意：box 是一个有四个数字的元组参数 (x_左上,y_左下,x1_右上,y1_右下)，分别表示被裁剪矩形区域的左上角 x、y 坐标和右下角 x，y 坐标。默认 (0,0) 表示坐标原点，宽度的方向为 x 轴，高度的方向为 y 轴，每个像素点代表一个单位。
Pillow 图像粘贴
拷贝、粘贴操作几乎是成对出现的，Image 类提供了 copy() 和 paste() 方法来实现图像的复制和粘贴。其中复制操作（即 copy() 方法）比较简单，下面主要介绍 paste() 粘贴方法，语法格式如下所示：
该函数的作用是将一张图片粘贴至另一张图片中。注意，粘贴后的图片模式将自动保持一致，不需要进行额外的转换。参数说明如下：
- image：指被粘贴的图片；
- box：指定图片被粘贴的位置或者区域，其参数值是长度为 2 或者 4 的元组序列，长度为 2 时，表示具体的某一点 (x,y)；长度为 4 则表示图片粘贴的区域，此时区域的大小必须要和被粘贴的图像大小保持一致。
- mask：可选参数，为图片添加蒙版效果。
通过图像粘贴实现图像合并
通过图像粘贴实现图像滚动
Pillow 图像合并
Image 类提供了用于分离图像和合并图像的方法 split() 和 merge() 方法，通常情况下，这两个方法会一起使用。
merge()
Image 类提供的 merge() 方法可以实现图像的合并操作。注意，图像合并，可以是单个图像合并，也可以合并两个以上的图像。
merge() 方法的语法格式如下：
参数说明如下：
- mode：指定输出图片的模式
- bands：参数类型为元组或者列表序列，其元素值是组成图像的颜色通道，比如 RGB 分别代表三种颜色通道，可以表示为 (r,g,b)。
温馨注意，该函数会返回一个新的 Image 对象。
图像的几何变换主要包括图像翻转、图像旋转和图像变换操作，Image 类提供了处理这些操作的函数 transpose()、rotate() 和 transform()，下面分别对它们进行讲解。
transpose()翻转操作
该函数可以实现图像的垂直、水平翻转，语法格式如下：
method 参数决定了图片要如何翻转，参数值如下：
Image.FLIP_LEFT_RIGHT：左右水平翻转；
Image.FLIP_TOP_BOTTOM：上下垂直翻转；
Image.ROTATE_90：图像旋转 90 度；
Image.ROTATE_180：图像旋转 180 度；
Image.ROTATE_270：图像旋转 270 度；
Image.TRANSPOSE：图像转置；
Image.TRANSVERSE：图像横向翻转。
rotate()任意角度旋转
当我们想把图像旋转任意角度时，可以使用 rotate() 函数，语法格式如下：
参数说明如下：
- angle：表示任意旋转的角度；
- resample：重采样滤波器，默认为 PIL.Image.NEAREST 最近邻插值方法；
- expand：可选参数，表示是否对图像进行扩展，如果参数值为 True 则扩大输出图像，如果为 False 或者省略，则表示按原图像大小输出；
- center：可选参数，指定旋转中心，参数值是长度为 2 的元组，默认以图像中心进行旋转；
- translate：参数值为二元组，表示对旋转后的图像进行平移，以左上角为原点；
- fillcolor：可选参数，填充颜色，图像旋转后，对图像之外的区域进行填充。
返回图像的调整大小版本，设置为最大宽度和高度,在要求的尺寸内，同时保持原始的纵横比。
参数说明：
- image – 要调整大小和裁剪的图像
- size – 请求的输出大小（以像素为单位），以（宽度、高度）元组的形式给出。
- method - 默认使用Image.Resampling.BICUBIC，详见过滤器
返回图像的调整大小版本，同时保持原始的纵横比。
参数说明：
- image – 要调整大小和裁剪的图像
- size – 请求的输出大小（以像素为单位），以（宽度、高度）元组的形式给出。
- method - 默认使用Image.Resampling.BICUBIC，详见过滤器
返回图像的调整大小和裁剪版本，裁剪为要求的长宽比和尺寸。
参数说明：
- image – 要调整大小和裁剪的图像
- size – 请求的输出大小（以像素为单位），以（宽度、高度）元组的形式给出。
- method - 默认使用Image.Resampling.BICUBIC，详见过滤器
-
bleed-图像移除四周边框，该数值为百分比，默认值为0
-
centering-控制裁剪位置。 使用 (0.5, 0.5) 表示中心裁剪
返回图像的大小和填充版本，展开以填充请求的纵横比和大小。
参数说明:
- image – 要调整大小和裁剪的图像。
- size – 请求的输出大小（以像素为单位），以（宽度、高度）元组的形式给出。
- method – 使用什么样的重采样方法。默认是 PIL.Image.BICUBIC . 见过滤器 ：
- color – 填充图像的背景色。
- centering – 控制原始图像在填充版本中的位置。（0.5，0.5）将使图像居中（0，0）将使图像与左上角对齐（1，1）将使图像与右下角对齐
convert方法可以改变图像的模式（mode）,一般是在'RGB'(真彩图)、'L'(灰度图)、'CMYK'(压缩图)之间转换。
filter方法可以将一些过滤器操作应用于原始图像，比如模糊，边缘增强、浮雕等。filter是过滤器函数，在PIL.ImageFilter函数中定义了大量内置的filter函数，比如BLUR(普通模糊)，GaussianBlur(高斯模糊) FIND_EDGES(查找边)等。
Pillow 通过 ImageFilter 类达到图像降噪的目的，该类中集成了不同种类的滤波器，通过调用它们从而实现图像的平滑、锐化、边界增强等图像降噪操作。常见的降噪滤波器如下表所示：
Pillow 画笔操作
point（）方法可用于转换图像的像素值。point()方法接受函数方法对象用户放大/缩放像素值。
Pillow 各个波段操作
图像增强也是图像预处理中的一个基本技术，Pillow中的图像增强函数主要在ImageEnhance模块下，通过该模块可以调节图像的白平衡（Color）、亮度（Brightness）、对比度（Contrast）和锐化（Sharpness）等。
Pillow支持一些动态图片的格式如FLI/FLC，GIF和其他一些处于实验阶段的格式。TIFF文件同样可以包含数帧图像。
当读取动态图时，PIL自动读取动态图的第一帧，可以使用seek和tell方法读取不同帧。
温馨提示：当读取到最后一帧时，Pillow抛出EOFError异常。 解决办法：通过动态图迭代器
动态图迭代器类
ImageDraw
PIL.ImageDraw 模块提供了一系列的绘图方法，通过该模块可以创建一个新的图形，或者在现有的图像上再绘制一个图形，从而起到对原图注释和修饰的作用。
下面创建一个 ImageDraw 对象，并对该对象的使用方法做简单介绍：
上述方法会返回一个 ImageDraw 对象，参数 im 表示 Image 对象。这里我们可以把 Image 对象理解成画布，通过调用 ImageDraw 对象的一些方法，实现了在画布上绘制出新的图形目的。ImageDraw 对象的常用方法如下表所示：
ImageFont
PIL.ImagreFont 模块通过加载不同格式的字体文件，从而在图像上绘制出不同类型的文字，比如 TrueType 和 OpenType 类型的字体。
创建字体对象的语法格式如下：
如果想要在图片上添加文本，还需要使用 ImageDraw.text() 方法，语法格式如下：
参数说明如下：
- (x,y)：图像左上角为坐标原点，(x,y) 表示添加文本的起始坐标位置；
- text：字符串格式，要添加的文本内容；
- font：ImageFont 对象；
- fill：文本填充颜色。
NumPy 是 Python 科学计算的基础数据包，它被大量的应用于机器学习领域，比如图像识别、自然语言处理、数据挖掘等。
ndarray 是 NumPy 中的数组类型，也称为 ndarray 数组，该数组可以与 Pillow 的 PIL.Image 对象实现相互转化。
ndarray数组创建图像
下面通过 ndarray 数组构建一个 Image 对象，并将图像显示出来。示例如下：
图像转化为ndarray数组
下面将图像以 ndarray 数组的形式进行输出，示例如下：
- 基本模式
- 读取来源于open图像资源
- 读取二进制图像资源
- 读取基于图像URL地址
- 读取压缩文件
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