详解Python PIL Image.getdata()

Python PIL（Python Imaging Library）是一个开源的图像处理库，其中Image类提供了一系列的方法，其中一个十分实用的方法是getdata()，本文将详细讲解该方法的使用。

一、getdata()方法

getdata()方法是Image类中的一个方法，它的作用是返回该图像的像素值，像素值以扁平的一维元组的形式返回。返回的像素值可以用于图像的进一步处理，如特征提取、分类等。

1.1 用法

Image.getdata(band=None)

• band: 带有每个像素中应该包含的要返回的带数据的通道。它可以是整数，字符串（例如'Red'）或元组。如果是一个整数，那么它是要返回的颜色通道的索引。例如，对于一个RGB图像，0将返回红色颜色通道，1将返回绿色颜色通道，2将返回蓝色颜色通道。如果是一个字符串，它应该是红、绿或蓝中的一个。如果是一个元组，每个元组都有一个或多个整数或字符串。元组应根据通道顺序包含元素。例如，对于RGB图像，('B', 'G', 'R')将以按顺序的顺序返回蓝色、绿色和红色通道。默认值为None，它等于索引(0, 1, 2)。

1.2 示例

from PIL import Image

# 读取图片
img = Image.open('test.jpg')

# 获取像素值
pixels = img.getdata()

# 打印像素值
print(pixels)  # 像素值以扁平的一维元组的形式返回

二、getdata()方法的例子

在这里，我们将展示两个使用getdata()方法的示例。

2.1 示例1：生成彩色验证码图片

import random
from PIL import Image, ImageDraw, ImageFont, ImageFilter


# 随机生成验证码
def rnd_char():
    return chr(random.randint(65, 90))


# 随机生成颜色1
def rnd_color():
    return (random.randint(64, 255), random.randint(64, 255), random.randint(64, 255))


# 随机生成颜色2
def rnd_color2():
    return (random.randint(32, 127), random.randint(32, 127), random.randint(32, 127))


# 生成验证码
width = 60 * 4
height = 60
image = Image.new('RGB', (width, height), (255, 255, 255))
font = ImageFont.truetype('arial.ttf', 36)
draw = ImageDraw.Draw(image)
for x in range(width):
    for y in range(height):
        draw.point((x, y), fill=rnd_color())
for t in range(4):
    draw.text((60 * t + 10, 10), rnd_char(), font=font, fill=rnd_color2())
image = image.filter(ImageFilter.BLUR)
image.save('code.jpg', 'jpeg')

# 获取验证码像素值
data = image.getdata()

# 打印像素值
for pixel in data:
    print(pixel)

在上面的例子中，我们使用了Pillow库生成了一张带有随机颜色和随机字符的彩色验证码图片，并使用Image.getdata()方法获取了该图片的所有像素值。

2.2 示例2：将图片颜色反转

from PIL import Image


# 读取图片
img = Image.open('test.jpg')

# 获取像素值
pixels = list(img.getdata())

# 对每个像素点进行反转颜色
new_pixels = [tuple([255 - pixel[i] for i in range(3)]) for pixel in pixels]

# 构建新图片
new_img = Image.new('RGB', img.size)
new_img.putdata(new_pixels)

# 保存新图片
new_img.save('new_test.jpg')

在上面的例子中，我们使用了Pillow库读取一张已有图片，并使用Image.getdata()方法获取了该图片的所有像素值。然后，我们对每个像素点上的颜色进行反转，并将新颜色放入新的像素列表中。最后，我们按照原图像的尺寸和新像素数据，构建了一张新图片，并将新图片保存到了本地。