python PIL像素点

PIL是Python Imaging Library的缩写，它是Python中一个非常常用的图像处理库。在PIL中，可以通过Image对象的getpixel()和putpixel()方法来获取和修改像素点的值。

例如，我们可以通过下面的代码来获取一张图片中某个像素点的RGB值：

from PIL import Image

# 打开图片
img = Image.open('test.jpg')

# 获取像素点的RGB值
r, g, b = img.getpixel((100, 100))
print(r, g, b)

这里我们打开了一张名为'test.jpg'的图片，并获取了它在(100, 100)位置上的像素点的RGB值。

如果我们想要修改某个像素点的值，可以使用putpixel()方法：

from PIL import Image

# 打开图片
img = Image.open('test.jpg')

# 修改像素点的RGB值
img.putpixel((100, 100), (255, 0, 0))

# 保存修改后的图片
img.save('test_modified.jpg')

这里我们将(100, 100)位置上的像素点的RGB值修改为(255, 0, 0)，即红色。然后将修改后的图片保存为'test_modified.jpg'。

相关问题

python使用PIL获取像素点坐标

可以使用PIL库中的Image模块打开图片，然后通过getpixel方法获取指定像素的RGB值，例如：

from PIL import Image

# 打开图片
img = Image.open('test.jpg')

# 获取像素点坐标为(10, 20)的RGB值
pixel = img.getpixel((10, 20))
print(pixel)

其中，getpixel方法的参数是一个元组，表示像素点的坐标。返回值是一个三元组，依次表示RGB三个通道的值。

Python PIL国内

### Python PIL库国内使用教程、资源及下载镜像

#### 安装Pillow库
由于PIL官方库仅支持至Python 2.7，因此推荐安装其活跃分支——Pillow。在中国大陆地区，为了加速依赖包的获取速度并提高稳定性，可以利用国内的PyPI镜像站点来完成安装操作[^1]。

对于Windows/Linux/MacOS平台下的命令行工具而言，执行如下指令即可实现快速部署：

pip install pillow -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple/

此条语句中的`https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple/`即清华大学开源软件镜像站地址之一；当然还有其他可选方案如阿里云等提供的服务[^4]。

#### 基础功能介绍与实践案例分享
Pillow继承和发展了原版PIL的功能特性，在此基础上进行了诸多改进优化工作。它允许开发者轻松加载不同类型的图形文件，并对其进行诸如裁剪、调整大小等一系列变换处理动作[^2]。

下面给出一段简单的代码片段用于展示如何读取本地磁盘上的JPEG格式照片并且将其尺寸缩小一半再保存回指定路径下：

from PIL import Image

img = Image.open('example.jpg')    # 打开原始图像
width, height = img.size           # 获取当前宽高属性值
new_img = img.resize((int(width / 2), int(height / 2)), resample=Image.BILINEAR)     # 应用双线性插值算法重设分辨率
new_img.save('resized_example.jpg', quality=95)                                       # 输出高质量压缩后的副本

上述脚本里涉及到了几个核心组件：首先是`Image`类负责管理具体的位图对象实例化过程；其次是调用了成员方法`.open()`以打开目标文件流入口；最后通过链式调用来改变画布的实际物理参数设置以及最终写出新的二进制数据流到硬盘介质上。

#### 进阶技巧探索
除了基本的操作之外，Pillow还提供了丰富的API接口供高级用户挖掘更多可能性。比如借助于`ImageEnhance`模块内的各类子项（亮度调节器Brightness()、对比度控制器Contrast()等等），便能方便地修改视觉效果达到预期目的。

另外值得一提的是有关滤波特效方面的话题。当涉及到边缘检测或是模糊化场景时，则需要用到专门设计好的卷积核矩阵结构体作为输入传递给对应的函数去计算新像素点的颜色分量权重分布情况。具体来说就是运用`ImageFilter.Kernel()`构造自定义模板或者直接选用内置预置样式列表里的选项。