iPython上でPillowを使ってみる（その2）

Pillowの作業フロー（その2）

1. Image.open で画像を読み込む
2. 画像をゴニョゴニョする
3. Image.save で編集した画像を保存する

では行ってみましょー。

%pylab inline
from PIL import Image,ImageDraw,ImageFont

ファイルのフォーマット変換

# 画像を読み込み
img = Image.open('in-image/lena_std.tif')

# 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) 

pl_img = np.array(img) ; plt.imshow( pl_img ) # 表示

# 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）

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) 

# 200*200にサイズ変更
resize_img = img.resize((200,200),Image.ANTIALIAS)

# 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) 

# 変換したデータを保存
resize_img.save('work-image/resize_lena.jpg') 

pl_img = np.array(resize_img) ; plt.imshow( pl_img ) # 表示

画像のトリミング

# 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))

pl_img = np.array(trim_img) ; plt.imshow( pl_img ) # 表示

# トリミングしたデータを保存
trim_img.save('work-image/trim_lena.jpg') 

↓nbviewerにノートブックをあげてみました（っていうか、こっちがメイン）
nbviewer.ipython.org/github/suto3/git-public/blob/master/python/notebook/Pillow-workflow02.ipynb

↓作業環境については、こちら
Pillow環境構築 -- virtualenvによる仮想環境、iPythonによるインタラクティブ環境 - Qiita

iPython上でPillowを使ってみる（その1） - Qiita

iPython上でPillowを使ってみる（その3） - Qiita

いや～、iPythonは楽だw。