getpixel
如果想对图像进行细致地处理，那么操作像素是必不可少的一步。在Image类中，通过getpixel可以得到图像在某个坐标位置处的像素值，示例如下
其含义是，lena图的 ( 15 , 15 ) (15,15) (15,15)这个位置处的RGB值为 ( 230 , 130 , 104 ) (230, 130, 104) (230,130,104)。如果想将所有像素，输出到一个数组中，可以对像素点进行遍历
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import numpy as np
w, h = img.size mat = np.zeros([w,h,3])
for y in range(h): for x in range(w): mat[y,x,:] = img.getpixel((x,y)) |
putpixel
与getpixel相对偶的函数是putpixel，其功能是写入某个像素点，通过如下代码，可以将mat中的每个像素点，填充到一个新的图像中
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pImg = Image.new("RGB", size=(w, h)) for y in range(h): for x in range(w): pImg.putpixel((x,y), tuple(mat[y,x,:].astype(int))) |
【putpixel】的输入参数分别是像素位置和像素值。这个过程十分耗时，处理一张 512 × 512 512\times512 512×512的图像，甚至需要消耗掉1秒的时间，所以非常不建议这么使用。
快速转换
PIL和numpy都是非常著名的Python库，对彼此的数据类型自然也了然于胸，提供了便捷的转换函数，示例如下
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m1 = np.asarray(img) im1 = Image.fromarray(mat) |
由此得到的m1与经过单点迭代填充的mat，内容完全相同。而经过m1转换得到的im1，图像在保存之后，也与读取得到的原图没有区别。
