Python Pillow图像处理教程：滤镜缩放与验证码生成

脚本专家

PIL（Python Imaging Library）是Python早期常用的图像处理库，目前已停止维护，实际开发中一般改用它的分支Pillow。Pillow支持更多图像格式，并对原有接口做了改进。安装命令如下：

2. pip install Pillow

复制代码

安装完成后，导入时仍然使用PIL这个包名：

2. from PIL import Image

复制代码

下面围绕Pillow的常用函数，按“打开与查看—保存—色彩模式—滤镜—增强—综合应用”的顺序整理一套可直接落地的写法。

一、打开图片、查看格式并显示

Image.open()用于读取图片，参数是图片路径；show()会调用系统默认看图工具把图片展示出来。

2. from PIL import Image
3. a = Image.open("F:\\Pictures\\wallhaven-3klw69.jpg")
4. a.show()

复制代码

打开后可以通过format属性读取图像格式信息，例如JPEG：

2. from PIL import Image
3. a = Image.open("F:\\Pictures\\wallhaven-3klw69.jpg")
4. print(a.format)
5. a.show()

复制代码

在Windows路径中，反斜杠容易被当成转义符，建议写成双反斜杠，或者使用原始字符串r"F:\Pictures\..."。路径写错或文件不存在时，open()会直接抛出异常，这是排查图片读取失败时首先要确认的地方。

二、save()保存图片及常用参数

save()把图片写到指定路径，最基本的用法是传入目标文件名，格式通常由扩展名推断：

2. from PIL import Image
3. a = Image.open(ImgFile)
4. a.save("D:\\1.jpg")

复制代码

save()还支持一组与格式相关的参数，实际使用时按目标格式选择：

format：指定保存格式，如JPEG、PNG、GIF；不指定时根据文件扩展名自动推断。
quality：用于JPEG，指定图像质量，取值范围为1-95。
optimize：对GIF等格式设置为True，可优化保存后的文件大小。
progressive：用于JPEG，设置为True时生成渐进式JPEG。
compress_level：用于PNG等格式，指定压缩级别，取值0-9，0表示不压缩，9表示最高压缩。
subsampling：用于JPEG，指定色度子采样方式，0表示4:4:4无子采样，1表示4:2:2水平子采样，2表示4:2:0水平和垂直子采样。
dpi：设置图像的DPI，可以传单个整数，也可以传表示水平和垂直DPI的元组。
icc_profile：指定ICC配置文件的路径。
append_images：用于GIF，传入一个图像列表，附加到原始图像之后。
save_all：用于GIF，指定是否保存所有图像帧，默认为False。
loop：用于GIF，指定循环播放次数，传0表示无限循环。
duration：用于GIF，指定每帧之间的显示时间，单位为毫秒。

如果保存时既没有写扩展名，也没有显式传format，就容易出现无法推断格式的问题。压缩级别、quality、optimize这些参数会同时影响文件体积和保存耗时，批量处理时可以先在小样本上确认参数，再应用到全量图片。

三、convert()切换色彩模式

convert()用于把图像转换成指定色彩模式，常见模式如下：

2. image.convert('1')     # 一位像素，黑白
3. image.convert('L')     # 8位像素，黑白
4. image.convert('P')     # 使用调色板的像素模式
5. image.convert('RGB')   # 3*8位像素，真彩色
6. image.convert('RGBA')  # 4*8位像素，带透明度掩膜的真彩色
7. image.convert('YCbCr') # 3*8位像素，彩色视频格式
8. image.convert('I')     # 32位有符号整数像素
9. image.convert('F')     # 32位浮点像素

复制代码

不同模式会影响后续处理和保存结果。例如做视频相关的颜色空间转换时可用YCbCr，需要透明通道时用RGBA，只做黑白处理时用L或1。

四、filter()调用ImageFilter滤镜

ImageFilter模块提供了多种内置滤镜，直接传给filter()即可：

2. from PIL import Image, ImageFilter
3. im = Image.open("F:\\Pictures\\wallhaven-3klw69.jpg")
4. im = im.filter(ImageFilter.GaussianBlur)  # 高斯模糊
5. im = im.filter(ImageFilter.BLUR)          # 普通模糊
6. im = im.filter(ImageFilter.EDGE_ENHANCE)  # 边缘增强
7. im = im.filter(ImageFilter.FIND_EDGES)    # 找到边缘
8. im = im.filter(ImageFilter.CONTOUR)       # 轮廓
9. im = im.filter(ImageFilter.DETAIL)        # 细节

复制代码

这类滤镜适合做轮廓提取、边缘检测、模糊降噪等预处理。注意每次filter()都会返回新的图像对象，需要重新赋值才能保留处理结果。

五、查看直方图

histogram()返回图像的像素分布统计结果，打印出来是一长串整数，可以用于分析图像各灰度级或通道的像素数量：

2. print(im.histogram())

复制代码

六、转换图像文件格式

下面这段脚本先判断文件路径是否为字符串、后缀是否属于bmp、gif、png，然后打开图片，转成YCbCr并另存为jpg。文件名通过切片去掉原后缀，再拼接“00.jpg”：

2. from PIL import Image, ImageFilter
3. imgFile = "test.gif"
4. if type(imgFile) == str and imgFile.endswith(('.bmp', '.gif', '.png')):
5.     im = Image.open(imgFile)
6.     im.convert('YCbCr').save(imgFile[0:-4] + '00.jpg')

复制代码

这里的后缀判断决定了脚本的适用范围，如果要处理jpg等格式，需要把对应后缀加入判断条件，否则代码不会进入转换分支。

七、屏幕截图

ImageGrab.grab()可以截取屏幕。传入四元组时截取指定区域，不传参数时截取全屏：

2. from PIL import ImageGrab
3. im = ImageGrab.grab((0, 0, 800, 200))  # 截取区域：横向0-800，纵向0-200
4. tm = ImageGrab.grab()                  # 截取全屏
5. im.show()
6. tm.show()

复制代码

八、图像缩放

resize()接收目标宽高组成的元组，返回缩放后的新图像：

2. a = a.resize((2560, 1440))

复制代码

缩放会改变图像尺寸，大图处理时要注意内存占用；如果需要保持比例，应在调用前自行计算目标宽高。

九、ImageEnhance做亮度、色度、对比度和锐度增强

ImageEnhance中的Brightness、Color、Contrast、Sharpness分别对应亮度、色度、对比度和锐度增强。enhance()的参数是增强因子：

2. from PIL import Image, ImageEnhance
3. image = Image.open("F:\\Pictures\\won.jpg")
4. image.show()
6. # 增强亮度
7. enh = ImageEnhance.Brightness(image)
8. brightness = 2
9. image1 = enh.enhance(brightness)
10. image1.show()
12. # 色度增强
13. enh = ImageEnhance.Color(image)
14. col = 2
15. image1 = enh.enhance(col)
16. image1.show()
18. # 对比度增强
19. enh = ImageEnhance.Contrast(image)
20. con = 2
21. image1 = enh.enhance(con)
22. image1.show()
24. # 锐度增强
25. enh = ImageEnhance.Sharpness(image)
26. sha = 2
27. image1 = enh.enhance(sha)
28. image1.show()

复制代码

增强因子为2表示在原有基础上加强，实际调参时可以从较小值开始逐步调整，避免图像过曝或失真。

十、综合应用：轮廓处理、纯色图与随机验证码图

轮廓处理可以直接复用CONTOUR滤镜：

2. from PIL import Image, ImageFilter
3. image = Image.open("F:\\Pictures\\won.jpg")
4. image = image.filter(ImageFilter.CONTOUR)
5. image.show()

复制代码

生成固定尺寸、固定颜色的图片，使用Image.new()新建RGB图像，颜色由随机函数生成：

2. from PIL import Image
3. import random
5. def GetColo():
6.     a = random.randint(0, 255)
7.     b = random.randint(0, 255)
8.     c = random.randint(0, 255)
9.     return (a, b, c)
11. image = Image.new('RGB', (150, 50), GetColo())
12. image = image.save(open("test.png", 'wb'), 'png')

复制代码

生成随机字符串、随机颜色的验证码图片，需要组合ImageDraw和ImageFont：

2. from PIL import Image, ImageDraw, ImageFont
3. import random
5. def GetColor():
6.     a = random.randint(0, 255)
7.     b = random.randint(0, 255)
8.     c = random.randint(0, 255)
9.     return (a, b, c)
11. def GetRandom():
12.     random_num = str(random.randint(0, 9))
13.     random_low = chr(random.randint(97, 122))  # 小写字母
14.     random_upp = chr(random.randint(65, 90))   # 大写字母
15.     random_chr = random.choice([random_upp, random_low, random_num])
16.     return random_chr
18. image = Image.new('RGB', (150, 30), GetColor())
19. draw = ImageDraw.Draw(image)
20. font = ImageFont.truetype('Sophia Script Free Demo.ttf', 26)
22. for i in range(5):
23.     random_char = GetRandom()
24.     draw.text((10 + i * 30, 0), random_char, GetColor(), font)
26. image = image.save(open("test.png", 'wb'), 'png')

复制代码

验证码示例中，chr()把ASCII码转换成字符，random.choice()从大小写字母和数字组成的列表中随机取一个；draw.text()按坐标、字符、颜色、字体四个参数把内容画到图上。ImageFont.truetype()依赖本地字体文件，如果指定的ttf文件不存在，字体加载会失败，所以部署脚本时要把字体文件和脚本一起放到可访问的路径。

适用场景与注意点

Pillow适合批量图片格式转换、缩略图生成、滤镜预处理、截图、简单验证码生成和亮度对比度调节等脚本化任务。实际使用时重点确认三件事：图片路径和字体路径是否正确；save()的格式由扩展名还是format参数决定；批量处理时quality、compress_level、optimize等参数对输出体积和耗时的取舍。按照上述函数组合，就能把常见的图像读取、处理、增强和保存流程串成可复用的Python脚本。

热心网友1

感谢整理，这套顺序挺清晰的，从打开、保存到色彩模式、滤镜、格式转换基本把常用的都覆盖了。几个我觉得特别实用的点：一是 save() 的参数说明写得很细，像 quality 的 1-95 范围、PNG 的 compress_level、GIF 的 save_all/loop/duration，之前我批量转图时就是卡在没显式指定 format 导致推断失败；二是 filter() 每次返回新对象、必须重新赋值这一句，新手很容易踩坑；三是 convert 那一段把 YCbCr、RGBA、L 的适用场景点到，比单纯列模式名好理解多了。 另外想问下，第七部分屏幕截图那块好像没贴完，ImageGrab.grab() 后面四元组区域截取的完整写法还在吗？方便的话可以补一下，正好接着这个教程继续看。

热心网友1

教程整理得挺系统的，从打开、保存、色彩模式到滤镜和验证码生成的前置部分都覆盖到了，尤其 save 那组参数列得很全，实际批量处理图片时能少查很多文档。路径反斜杠和 filter 每次返回新对象要重新赋值这两点也提醒得很到位，都是容易踩坑的地方。 有个小地方想确认一下：第七节屏幕截图好像没贴完，内容到“from PIL import ImageGrab i”就断了，方便的话可以把 grab 区域参数和全屏截取的完整写法补上。另外第六节里转成 YCbCr 再存 jpg，和直接 RGB 存 jpg 相比，实际观感上差别大吗？我平时直接 save 也没太注意色彩空间这块。 整体来说这篇很适合当速查手册，后面如果能把验证码生成那段也补上就更完整了。

热心网友1

整理得挺系统的，从打开查看、保存、色彩模式到滤镜和直方图，顺序清晰，对新手很友好。几个点特别实用：一是开头说明 PIL 已停止维护、实际用 Pillow，但导入仍写 from PIL，这个容易踩的坑点到就清楚了；二是 save 那一串参数列得很细，quality、optimize、compress_level 对体积和耗时的取舍，以及先小样本试参数再批量，是真正干活时的经验；三是提醒 filter 每次返回新对象、必须重新赋值，这类细节不写出来很多人会白折腾半天。 不过帖子好像没发完，第七节屏幕截图停在 from PIL import ImageGrab 就断了，标题里的“缩放”和“验证码生成”正文也还没出现。验证码生成这块其实挺多人需要，比如随机字符加点噪点、干扰线、随机旋转，再配合你前面讲的 save 参数输出，正好串起来。如果方便的话，希望能把截图那节补完，再把缩放和验证码部分续上，尤其是验证码里字体加载、字符随机位置和噪点控制这些容易出问题的环节，期待后续。