In [1]:
%pylab inline
from PIL import Image,ImageDraw,ImageFont
Populating the interactive namespace from numpy and matplotlib
ファイルのフォーマット変換¶
In [2]:
# 画像を読み込み
img = Image.open('in-image/lena_std.tif')
In [3]:
# ファイルの情報表示
print('size : ', img.size)
print('format : ', img.format)
print('mode : ', img.mode)
print('palette : ', img.palette)
print('info : ', img.info)
size : (512, 512)
format : TIFF
mode : RGB
palette : None
info : {'resolution': (1.0, 1.0), 'compression': 'raw'}
In [4]:
pl_img = np.array(img) ; plt.imshow( pl_img ) # 表示
Out[4]:
<matplotlib.image.AxesImage at 0xaa37cc8c>
In [5]:
# ファイル形式を変換して保存（拡張子を見て自動的に判定する）
img.save('work-image/lena.jpg')
画像ファイルのサイズ変更（resize）¶
In [6]:
img = Image.open('work-image/lena.jpg')
# ファイルの情報表示
print('size : ', img.size)
print('format : ', img.format)
print('mode : ', img.mode)
print('palette : ', img.palette)
print('info : ', img.info)
size : (512, 512)
format : JPEG
mode : RGB
palette : None
info : {'jfif': 257, 'jfif_version': (1, 1), 'jfif_unit': 0, 'jfif_density': (1, 1)}
In [7]:
# 200*200にサイズ変更
resize_img = img.resize((200,200),Image.ANTIALIAS)
In [8]:
# ファイルの情報表示
print('size : ', resize_img.size)
print('format : ', resize_img.format)
print('mode : ', resize_img.mode)
print('palette : ', resize_img.palette)
print('info : ', resize_img.info)
size : (200, 200)
format : None
mode : RGB
palette : None
info : {'jfif': 257, 'jfif_version': (1, 1), 'jfif_unit': 0, 'jfif_density': (1, 1)}
In [9]:
# 変換したデータを保存
resize_img.save('work-image/resize_lena.jpg')
In [10]:
pl_img = np.array(resize_img) ; plt.imshow( pl_img ) # 表示
Out[10]:
<matplotlib.image.AxesImage at 0xaa0df9ac>
画像のトリミング¶
In [11]:
# 元データ（img）はすでに読みこんであるので、それをトリミング
trim_img = img.crop((64,64,448,448))
In [12]:
pl_img = np.array(trim_img) ; plt.imshow( pl_img ) # 表示
Out[12]:
<matplotlib.image.AxesImage at 0xaa085dec>
In [13]:
# トリミングしたデータを保存
trim_img.save('work-image/trim_lena.jpg')
In [ ]: