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1. 简介
Python传统的图像处理库PIL(Python Imaging Library )，可以说基本上是Python处理图像的标准库，功能强大，使用简单。
但是由于PIL不支持Python3，而且更新缓慢。所以有志愿者在PIL的基础上创建了一个分支版本，命名为Pillow，Pillow目前最新支持到python3.6，更新活跃，并且增添了许多新的特性。所以我们安装Pillow即可。
2. 安装
Pillow的安装比较的简单，直接pip安装即可：
pip install Pillow
但是要注意的一点是，Pillow和PIL不能共存在同一个环境中，所以如果安装的有PIL的话，那么安装Pillow之前应该删除PIL。
由于是继承自PIL的分支，所以Pillow的导入是这样的：
import PIL
# 或者
from PIL import Image
3. Image
Image是Pillow中最为重要的类，实现了Pillow中大部分的功能，这个类的主要用来表示图片对象。要创建这个类的实例主要有三个方式：
- 从文件加载图像
- 处理其他图像获得
- 创建一个新的图像
3.1. 读取图像
一般来说，我们都是都过从文件加载图像来实例化这个类，如下所示：
from PIL import Image
picture = Image.open('happy.png')
如果没有指定图片格式的话，那么Pillow会自动识别文件内容为文件格式。
3.2. 新建图像
Pillow新建空白图像使用new()方法， 第一个参数是mode即颜色空间模式，第二个参数指定了图像的分辨率(宽x高)，第三个参数是颜色。
- 可以直接填入常用颜色的名称。如'red'。
- 也可以填入十六进制表示的颜色，如
#FF0000表示红色。 - 还能传入元组，比如(255, 0, 0, 255)或者(255， 0， 0)表示红色。
picture = Image.new('RGB', (200, 100), 'red')
3.3. 保存图像
保存图片的话需要使用save()方法：
picture.save('happy.png')
保存的时候，如果没有指定图片格式的话，那么Pillow会根据输入的后缀名决定保存的文件格式。
3.4. 图像的坐标表示
在Pillow中，用的是图像的左上角为坐标的原点（0，0），所以这意味着，x轴的数值是从左到右增长的，y轴的数值是从上到下增长的。
我们处理图像时，常常需要去表示一个矩形的图像区域。Pillow中很多方法都需要传入一个表示矩形区域的元祖参数。
这个元组参数包含四个值，分别代表矩形四条边的距离X轴或者Y轴的距离。顺序是(左，顶，右，底)。其实就相当于，矩形的左上顶点坐标为(左，顶)，矩形的右下顶点坐标为(右，底)，两个顶点就可以确定一个矩形的位置。
右和底坐标稍微特殊，跟python列表索引规则一样，是左闭又开的。可以理解为[左, 右)和[顶， 底)这样左闭右开的区间。比如(3, 2, 8, 9)就表示了横坐标范围[3, 7]；纵坐标范围[2, 8]的矩形区域。
3.5. 常用属性
-
PIL.Image.filename图像源文件的文件名或者路径，只有使用
open()方法创建的对象有这个属性。类型：字符串
-
PIL.Image.format图像源文件的文件格式。
-
PIL.Image.mode图像的模式，一般来说是“1”, “L”, “RGB”, 或者“CMYK” 。
-
PIL.Image.size图像的大小
-
PIL.Image.width图像的宽度
-
PIL.Image.height图像的高度
-
PIL.Image.info图像的一些信息，为字典格式
3.6. 常用方法
3.6.1. 裁剪图片
Image使用crop()方法来裁剪图像，此方法需要传入一个矩形元祖参数，返回一个新的Image对象，对原图没有影响。
croped_im = im.crop((100, 100, 200, 200))
3.6.2. 复制与粘贴图像
复制图像使用copy()方法：
copyed_im = im.copy()
粘贴图像使用paste()方法：
croped_im = im.crop((100, 100, 200, 200))
im.paste(croped_im, (0, 0))
im对象调用了paste()方法，第一个参数是被裁剪下来用来粘贴的图像，第二个参数是一个位置参数元祖，这个位置参数是粘贴的图像的左顶点。
3.6.3 调整图像的大小
调整图像大小使用resize()方法：
resized_im = im.resize((width, height))
resize()方法会返回一个重设了大小的Image对象。
3.6.4. 旋转图像和翻转图像
旋转图像使用rotate()方法，此方法按逆时针旋转，并返回一个新的Image对象：
# 逆时针旋转90度
im.rotate(90)
im.rotate(180)
im.rotate(20, expand=True)
旋转的时候，会将图片超出边界的边角裁剪掉。如果加入expand=True参数，就可以将图片边角保存住。
翻转图像使用transpose()：
# 水平翻转
im.transpose(Image.FLIP_LEFT_RIGHT)
# 垂直翻转
im.transpose(Image.FLIP_TOP_BOTTOM)
3.6.5. 获取单个像素的值
使用getpixel(xy)方法可以获取单个像素位置的值：
im.getpixel((100, 100))
传入的xy需要是一个元祖形式的坐标。
如果图片是多通道的，那么返回的是一个元祖。
3.6.6. 通过通道分割图片
split()
split()可以将多通道图片按通道分割为单通道图片：
R, G, B = im.split()
split()方法返回的是一个元祖，元祖中的元素则是分割后的单个通道的值。
getchannel(channel)
getchannel()可以获取单个通道的数据：
R = im.getchannel("R")
3.6.7. 加载图片全部数据
我们可以使用load()方法加载图片所有的数据，并比较方便的修改像素的值：
pixdata = im.load()
pixdata[100,200] = 255
此方法返回的是一个PIL.PyAccess，可以通过这个类的索引来对指定坐标的像素点进行修改。
3.6.8. 关闭图片并释放内存
此方法会删除图片对象并释放内存
im.close()
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