Python使用Pillow库批量处理图片的示例详解

目录

• 一、准备工作
• 二、基础图片操作
• 三、批量调整图片大小
• 四、添加水印
• 五、高级技巧
• 1. 图片格式转换
• 2. 图片优化
• 小结

大家好，今天要教大家一个超实用的技能 —— 使用Pillow库来批量处理图片。无论是调整图片大小、添加水印，还是批量格式转换，都能轻松搞定！让我们一起进入图片处理的奇妙世界吧！

首先安装Pillow库：

pip install Pillow

小贴士：Pillow是PIL（Python Imaging Library）的一个分支，但功能更强大、维护更活跃。

让我们从最基本的图片操作开始：

from PIL import Image, ImageDraw, ImageFont
import os

def basic_image_ops(image_path):
    """
    基础图片操作示例
    """
    # 打开图片
    img = Image.open(image_path)
    
    # 获取图片信息
    print(f"图片大小：{img.size}")
    print(f"图片格式：{img.format}")
    print(f"图片模式：{img.mode}")
    
    # 调整大小
    resized_img = img.resize((800, 600))
    
    # 旋转图片
    rotated_img = img.rotate(45, expand=True)
    
    # 裁剪图片
    cropped_img = img.crop((100, 100, 500, 500))  # (左, 上, 右, 下)
    
    # 保存处理后的图片
    resized_img.save('resized.jpg')
    rotated_img.save('rotated.jpg')
    cropped_img.save('cropped.jpg')

# 使用示例
basic_image_ops('example.jpg')

在电商工作中，经常需要把产品图片统一调整为特定尺寸：

def batch_resize_images(input_folder, output_folder, size=(800, 600)):
    """
    批量调整图片大小
    :param input_folder: 输入文件夹路径
    :param output_folder: 输出文件夹路径
    :param size: 目标尺寸（宽，高）
    """
    # 确保输出文件夹存在
    if not os.path.exists(output_folder):
        os.makedirs(output_folder)
    
    # 支持的图片格式
    supported_formats = {'.jpg', '.jpeg', '.png', '.bmp'}
    
    success_count = 0
    fail_count = 0
    
    for filename in os.listdir(input_folder):
        if any(filename.lower().endswith(fmt) for fmt in supported_formats):
            try:
                # 打开图片
                image_path = os.path.join(input_folder, filename)
                img = Image.open(image_path)
                
                # 保持纵横比调整大小
                img.thumbnail(size, Image.Resampling.LANCZOS)
                
                # 保存处理后的图片
                output_path = os.path.join(output_folder, filename)
                img.save(output_path, quality=95)
                
                success_count += 1
                print(f"成功处理：{filename}")
                
            except Exception as e:
                fail_count += 1
                print(f"处理失败 - {filename}: {str(e)}")
    
    print(f"n处理完成！成功：{success_count}，失败：{fail_count}")

# 使用示例
batch_resize_images('input_images', 'output_images', (1024, 768))

保护图片版权，给图片添加水印：

def add_watermark(image_path, watermark_text, output_path):
    """
    给图片添加文字水印
    """
    # 打开图片
    img = Image.open(image_path)
    
    # 创建绘图对象
    draw = ImageDraw.Draw(img)
    
    # 加载字体（请确保字体文件存在）
    try:
        font = ImageFont.truetype('arial.ttf', 36)
    except:
        font = ImageFont.load_default()
    
    # 计算水印位置（右下角）
    text_width = draw.textlength(watermark_text, font=font)
    text_height = 36
    x = img.width - text_width - 20
    y = img.height - text_height - 20
    
    # 添加半透明文字
    draw.text(
        (x, y),
        watermark_text,
        fill=(255, 255, 255, 128),  # 白色，半透明
        font=font
    )
    
    # 保存图片
    img.save(output_path)

# 批量添加水印
def batch_add_watermark(input_folder, output_folder, watermark_text):
    """
    批量给图片添加水印
    """
    if not os.path.exists(output_folder):
        os.makedirs(output_folder)
        
    for filename in os.listdir(input_folder):
        if filename.lower().endswith(('.jpg', '.jpeg', '.png')):
            input_path = os.path.join(input_folder, filename)
            output_path = os.path.join(output_folder, f"watermarked_{filename}")
            add_watermark(input_path, watermark_text, output_path)

def convert_format(input_path, output_format):
    """
    转换图片格式
    :param input_path: 输入图片路径
    :param output_format: 目标格式（如'PNG'）
    """
    img = Image.open(input_path)
    
    # 如果是PNG，保持透明通道
    if output_format.upper() == 'PNG':
        if img.mode in ('RGBA', 'LA'):
            output_path = input_path.rsplit('.', 1)[0] + '.png'
            img.save(output_path, output_format)
            return
    
    # 转换为RGB模式（去除透明通道）
    rgb_img = img.convert('RGB')
    output_path = input_path.rsplit('.', 1)[0] + '.' + output_format.lower()
    rgb_img.save(output_path, output_format)

def optimize_image(input_path, output_path, max_size_kb=500):
    """
    优化图片大小，控制在指定KB以内
    """
    img = Image.open(input_path)
    quality = 95
    
    while True:
        img.save(output_path, quality=quality)
        size_kb = os.path.getsize(output_path) / 1024
        
        if size_kb <= max_size_kb or quality <= 5:
            break
            
        quality -= 5

    print(f"优化完成：{size_kb:.2f}KB，质量：{quality}")

练习小任务

尝试实现以下功能：

• 给图片添加图片水印
• 批量为图片添加边框
• 制作图片缩略图画廊
• 图片色彩增强

实用技巧：

• 处理大量图片时注意内存使用
• 保持原图备份
• 注意图片质量和文件大小的平衡
• 使用多线程提高处理速度

今天我们学习了：

• 基础图片操作
• 批量调整图片大小
• 添加水印
• 格式转换和优化

掌握了这些技能，你就能轻松处理各种图片任务了！记住，实践出真知，多动手试试不同的参数和效果！

到此这篇关于Python使用Pillow库批量处理图片的示例详解的文章就介绍到这了,更多相关Python图片处理内容请搜索风君子博客以前的文章或继续浏览下面的相关文章希望大家以后多多支持风君子博客！

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