1、Pillow(PIL)的安装
1）Python 2.7
pip install PIL
2）Python 3
pip install pillow
注意：Pillow是PIL的兼容版本，PIL 仅支持到 Python 2.7，Python 3中使用的是Pillow。
2、Image类使用
1）对象属性
import PIL.Image
im = PIL.Image.open(r"D:\cjavapy.jpg")
print(im.size) # 查看图片大小
print(im.readonly) # 查看是否为只读，1为是，0为否
print(im.format) # 查看图片的格式
print(im.info) # 查看图片的相关信息
print(im.mode) # 查看图片的模式
2）读取图像
from PIL import Image
#读取本地图片
img = Image.open(r"./cjavapy.jpg")
#通过url读取图片
url ='https://example.com/cjavapy.jpg'
resp = requests.get(url, stream=True).raw
img =Image.open(resp)
#保存图片
img.save('cjavapy.jpg','jpeg')
save()参数如下：
fp：图片的存储路径，包含图片的名称，字符串格式。
format：可选参数，可以指定图片的格式。
3）图片操作
from PIL import Image
#读取本地图片
img = Image.open(r"./cjavapy.jpg")
"""convert()参数：
mode：指的是要转换成的图像模式
params：其他可选参数"""
#convert() 方法可以实现图像模式的转换
img_convert = img.convert("RGBA")
#获取图片大小
print(img.size)
#图片缩放，缩放为原来的1/2
img = img.resize((im.size[0] // 2, im.size[1] // 2))
#图像翻转，按照逆时针进行翻转
img = img.rotate(90)
#创建缩略图
"""thumbnail()参数：
size：元组参数，指的是缩小后的图像大小
resample：可选参数，指图像重采样滤波器，有四种过滤方式，分别是 Image.BICUBIC（双立方插值法）、PIL.Image.NEAREST（最近邻插值法）、PIL.Image.BILINEAR（双线性插值法）、PIL.Image.LANCZOS（下采样过滤插值法），默认为 Image.BICUBIC
"""
img = img.thumbnail(size,resample)
img.convert("RGBA")中mode参数：
mode | 描述 |
1 | 1 位像素（取值范围 0-1），0表示黑，1 表示白，单色通道。 |
L | 8 位像素（取值范围 0 -255），灰度图，单色通道。 |
P | 8 位像素，使用调色板映射到任何其他模式，单色通道。 |
RGB | 3 x 8位像素，真彩色，三色通道，每个通道的取值范围 0-255。 |
RGBA | 4 x 8位像素，真彩色+透明通道，四色通道。 |
CMYK | 4 x 8位像素，四色通道，可以适应于打印图片。 |
YCbCr | 3 x 8位像素，彩色视频格式，三色通道。 |
LAB | 3 x 8位像素，L * a * b颜色空间，三色通道 |
HSV | 3 x 8位像素，色相，饱和度，值颜色空间，三色通道。 |
I | 32 位有符号整数像素，单色通道。 |
F | 32 位浮点像素，单色通道。 |
3、 Image与Numpy转换
Image与Numpy可以互相转换，可以将图像转Numpy，也可以通过Numpy数据加载图片。
如下，
from PIL import Image
import numpy as np
img = PIL.Image.open(r"D:\cjavapy.jpg")
print(np.asarray(img)) # 三维数组
na = np.asarray(img) # 将图片转换为数组
na[0][0][0] = 0 # 修改数组的值
im_new = Image.fromarray(na) # 将数组转换为图片
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