各位程序员大家好！在本教程中，我们将了解 Python 的 ImageOps 模块。
该模块包括许多预先构建的图像处理方法。此外，大多数算子只处理L和RGB图片。下面列出了 ImageOps 模块的许多功能。
选择原始图像
使用 Pillow 的 AutoContrast 功能
自动对比度功能用于均衡图片的对比度。它需要三个参数：image、cutoff 和ignore。要处理图像，请使用 image 参数。
为了标准化图像对比度，使用截止值。忽略参数用于抑制背景像素。该函数会生成一张图片。
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from PIL import ImageOps, Imageimg = Image.open('pic1.jpg')img2 = ImageOps.autocontrast(img, cutoff=40)img2.show() |
使用 Python Pillow 着色函数
使用此功能对灰度照片进行着色。它需要使用总共七个参数。第一个参数是要着色的图片。第二个选项是黑色，仅接受黑色像素作为输入。
同样，第三个参数是白色，它接受白色像素作为输入。第四个选项 mid 用于中间色调输入像素。最后三个参数是黑点、白点和中点。
这三个参数每个都有一个整数输入 [0, 255] 用于各自的映射。colorize 函数创建图像并返回它。
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from PIL import ImageOps, Imageimg = Image.open('pic1.jpg')img2 = ImageOps.colorize(img, black="red", white="white", mid="yellow")img2.show() |
使用 Python Pillow 反转函数
该函数用于通过反转图片来否定图片。例如，反转函数接受单个图片输入并生成反转图像。
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from PIL import ImageOps, Imageimg = Image.open('pic1.jpg')img2 = ImageOps.invert(img)img2.show() |
偏光功能
此函数减少每个颜色通道中的位数。它需要两个参数。第一个输入是图片，第二个参数是位，它跟踪每个通道中的位数。
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from PIL import ImageOps, Imageimg = Image.open('pic1.jpg')img2 = ImageOps.posterize(img, 3)img2.show() |
结论
恭喜！您刚刚了解了 Pillow 中的 ImageOps 模块。希望你喜欢它！😇
喜欢该教程吗？无论如何，我建议您查看下面提到的教程：
感谢您抽出宝贵时间！希望你学到新东西！😄