如何使用 Python 的 PIL 从 URL 打开图像？

在下面的教程中，我们将学习如何使用 Python 图像处理库 (PIL) 从 URL 打开图像。但在开始之前，让我们简要了解一下 PIL 是什么。

什么是 Python 图像处理库 (PIL)？

Python 图像处理库，简称 PIL，是一个 Python 库，它提供了处理 Python 解释器中图像的能力。但是，原始的 PIL 库已不再积极维护，因此，Pillow 库现在是 Python 中图像处理的首选库，它是 PIL 的一个分支，至今仍积极开发和维护。

PIL/Pillow 提供了广泛的图像处理功能，包括：

1. 图像加载和保存： PIL/Pillow 允许您从各种格式加载图像，包括 JPEG、PNG、BMP、GIF 等。它还提供将这些格式的图像保存为这些格式的功能。
2. 图像操作：您可以执行各种图像操作，例如调整大小、裁剪、旋转、翻转以及使用滤镜，如模糊、锐化和灰度。
3. 图像增强： PIL/Pillow 有助于图像增强策略，如对比度调整、亮度调整和色彩平衡。
4. 图像绘制：它允许您绘制图像，添加文本、线条、形状和注释。
5. 图像处理：PIL/Pillow 提供了基本图像处理功能，例如在颜色模式（RGB、CMYK、灰度）之间转换、处理透明度（Alpha 通道）和应用更改。
6. 图像分析：您可以执行基本的图像分析任务，包括提取图像细节，如大小、布局和元数据。

Python 图像处理库 (PIP) 的一些特性

以下是 PIL/Pillow 的一些特性：

1. 跨平台：PIL/Pillow 可在 Windows、macOS 和 Linux 等不同平台上无缝运行。
2. 易于使用：它提供了一个可靠且易于使用的 API 来处理各种图像处理任务，使其对初学者和经验丰富的开发人员都易于访问。
3. 广泛的格式支持：PIL/Pillow 支持多种图像格式，确保与您遇到的绝大多数图像文件兼容。
4. 可扩展：可以轻松地使用其他功能或自定义图像处理算法来扩展 PIL/Pillow。
5. 活跃的社区：尽管 PIL 不再维护，但 Pillow 拥有一个活跃的开发人员和用户社区，他们为其改进做出贡献并提供支持。
6. 集成：Pillow 与其他 Python 库和框架集成良好，使其适用于许多应用程序，包括 Web 开发、数据分析、计算机视觉等。

使用 PIL 从 URL 打开图像的不同方法

在下一节中，我们将讨论使用 Python 编程语言中的 PIL/Pillow 从给定 URL 打开图像的不同方法。

方法 1：使用 `urllib` 模块

Python 中的 `urllib` 模块允许打开 URL 并处理从中检索的数据。在此方法中，我们使用 `urllib.request.urlopen()` 从 URL 获取图像数据，然后使用 PIL 打开它。

示例

输出

说明

• 导入必要的模块：`urllib.request` 用于获取图像数据，以及 PIL 中的 `Image`。
• 定义图像的 URL (`url`)。
• 使用 `urllib.request.urlopen(url).read()` 从 URL 获取图像数据并将其存储在 `image_data` 中。
• 通过传递图像数据 (`image_data`) 使用 `Image.open()` 打开图像。

方法 2：使用 `requests` 模块

`requests` 模块是 Python 中用于发出 HTTP 请求的流行库。在此方法中，我们使用 `requests.get()` 从 URL 获取图像数据，然后使用 PIL 打开它。

示例

输出

说明

• 导入必要的模块：`requests` 用于获取图像数据，PIL 中的 `Image`，以及 `io` 中的 `BytesIO`。
• 定义图像的 URL (`url`)。
• 使用 `requests.get(url)` 从 URL 获取图像数据并将响应存储在 `response` 中。
• 通过将 `BytesIO` 包装的图像数据 (`response.content`) 传递给 `Image.open()` 来打开图像。

方法 3：使用 `io` 模块

Python 中的 `io` 模块提供了处理 I/O 流的功能。在此技术中，我们使用 `io.BytesIO` 来处理二进制数据并使用 PIL 打开图像。

示例

输出

说明

• 导入必要的模块：PIL 中的 `Image`，`requests` 用于获取图像数据，以及 `io` 用于处理二进制数据。
• 定义图像的 URL (`url`)。
• 使用 `requests.get(url)` 从 URL 获取图像数据并将响应存储在 `response` 中。
• 使用 `io.BytesIO(response.content)` 从图像数据创建一个二进制数据流。
• 通过传递二进制数据流 (`image_data`) 使用 `Image.open()` 打开图像。