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Python里PIL库是什么 图像处理库Pillow的前身PIL功能解析

冰火之心

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发布时间:2025-06-08 14:48:03

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来源于php中文网

原创

pil库是python早期用于图像处理的标准库,全称python imaging library,提供图像打开、修改、保存等功能。现在普遍使用pillow的原因在于原pil项目停止更新,而pillow作为其继承者持续维护,兼容其api并改进了python 3支持和功能扩展。pillow支持多种图像格式(如jpeg、png、gif),具备图像打开与保存、调整大小与裁剪、旋转与翻转、滤镜与增强、绘制图形与文字等核心功能。pillow与旧版pil相比,具有更好的python 3支持、持续更新、更多格式支持等优势,但不再完全兼容部分旧特性。使用时需注意图像路径、格式支持、内存占用及颜色空间转换等问题。对于新项目,推荐直接使用pillow,安装命令为pip install pillow。

PIL库是Python中一个早期用于图像处理的标准库,全称是Python Imaging Library。它提供了丰富的图像操作功能,比如打开、修改、保存各种格式的图片。后来由于原PIL项目更新缓慢,社区出现了它的替代版本Pillow,目前我们常说的PIL其实是Pillow的别名。


什么是PIL库?为什么现在都用Pillow?

PIL最初由Fredrik Lundh等人开发,是Python图像处理领域的先驱库之一。但随着Python的发展,PIL逐渐停止了官方更新。为了继续支持和扩展其功能,社区基于PIL创建了Pillow项目。

现在我们在pip安装时使用的是Pillow包,在代码中导入时仍可以写成import PIL,因为Pillow兼容并延续了PIL的API结构。

简单来说:

立即学习Python免费学习笔记(深入)”;

  • PIL是原始项目名称
  • Pillow是PIL的现代继承者
  • 安装Pillow后,PIL模块就可用

PIL/Pillow能做什么?常见图像处理功能一览

Pillow支持大部分常见的图像格式(如JPEG、PNG、GIF等),并且具备基本但强大的图像处理能力。以下是几个常用的功能:

  • 打开与保存图像:支持多种格式读写,只需一行代码就能加载图片。
  • 调整大小与裁剪:可以用resize()方法改变尺寸,crop()方法进行区域裁剪。
  • 图像旋转与翻转:rotate()控制角度,transpose()实现水平或垂直翻转。
  • 图像滤镜与增强:通过ImageFilter模块应用模糊、边缘检测等效果。
  • 绘制图形与文字:结合ImageDraw模块可在图片上画线、矩形或添加文字。

例如,想把一张图片缩小一半,可以这样写:

Convai Technologies Inc.
Convai Technologies Inc.

对话式 AI API,用于设计游戏和支持端到端的语音交互

下载
from PIL import Image

img = Image.open('example.jpg')
resized_img = img.resize((img.width // 2, img.height // 2))
resized_img.save('resized_example.jpg')

PIL和Pillow有什么区别?选哪个更好?

虽然Pillow是PIL的分支,但它做了不少改进:

  • ✅ 更好的Python 3支持
  • ✅ 持续更新维护
  • ✅ 支持更多图像格式和功能
  • ❌ 不再完全兼容旧版PIL的所有特性(但大多数都能用)

所以如果你是新手或者新项目,直接使用Pillow更合适。老项目如果还在用PIL,建议迁移到Pillow以获得更好的兼容性和安全性。

另外注意:Pillow安装命令是pip install Pillow,而老版PIL已经无法通过pip正常安装。


使用PIL/Pillow需要注意的地方

在使用过程中,有几个细节容易被忽略但影响体验:

  • 图像路径问题:确保文件路径正确,否则会抛出FileNotFoundError。
  • 格式不支持:某些特殊格式可能需要额外依赖,比如WebP在部分系统下需编解码库支持。
  • 内存占用高:大图处理时要注意内存管理,必要时可缩略预览后再操作。
  • 颜色空间转换:有时需要调用convert()方法切换RGB/RGBA/L等模式才能执行特定操作。

例如,将图片转为灰度图:

gray_img = img.convert('L')  # 'L'代表灰度模式

基本上就这些。PIL作为图像处理的基础工具,虽然功能不算最强大,但足够应对很多日常需求。而现在的Pillow让它焕发了新生,是一个稳定又实用的选择。

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