Pillow是Python图像处理库(pil )，提供广泛的文件格式支持和强大的图像处理能力，包括图像存储、图像显示、格式转换和基本的图像处理操作。
颜色和RGBA值
计算机通常将图像表示为RGB值，或加上alpha值(透明度、透明度)称为RGBA值。 在Pillow中，RGBA的值被表示为由4个整数构成的元组，分别为r、g、b、a。 的范围为0到255。 RGB全0表示黑色，全255表示黑色。 可以推测(255，0，0，255 )表示红色。 r成分最大，g、b成分为0，所以看起来像红色。 然而，如果阿尔法值为0，则无论是哪种颜色，该颜色都不可见并且可以理解为透明。
来自pil导入图像颜色
print (image color.getcolor (‘red‘，‘RGBA‘) )
也可以仅显示为RBG
print(imagecolor.getcolor )‘black’，‘RGB’)
图像坐标显示
图像的左上角是坐标的原点(0，0 )，这与普通数学中的坐标系不太一样。 这样定义的坐标系意味着x轴从左向右生长，y轴从上向下生长。
Pillow如何使用上面定义的坐标系表示矩形区域？ 许多函数或方法都需要指定矩形元组的参数。 元组参数包含四个值，表示矩形四条边与x轴或y轴的距离。 顺序是(左、上、右、下)。 右边和下面的坐标有点特殊，表示到，但不包括。 可以理解为[左、右]和[上、下]这样的左闭右开的区间。 例如，(3、2、8、9 )表示横坐标范围(3、7 )。 纵轴范围[ 2，8 ]的矩形区域。
使用Pillow操作图像
来自pil导入图像
im _ path=r‘f : jupyternotebookcsv _ time _ datetime _ pila bbit.jpg‘
im=image.open(im_path ) )
width，height=im.size
#宽度高度
打印(im.size，width，height )。
#格式和格式的详细说明
打印(im.format，im.format_description ) )。
im.save (r (c : usersadministratordesktopabbit _ copy.jpg ) )
im.show () )。
im.size返回元组。 分别是宽度和高度。 show ) )方法调用系统的默认图像显示软件并打开它进行显示。 im.format可以显示图像的格式。 save ) )可以保存处理后的图像。 未处理时，保存后的图像所占用的区域(字节数)也一般与原始图像不同，可能被压缩。
剪切图像
Image中的crop ) )方法，用于接收上述矩形区域元组。 返回新的Image对象。 这是经过裁剪的图像，不影响原始图像。
im=image.open(im_path ) )
cropedim=im.crop ((700，100，1200，1000 ) )
cropedim.save (r‘c : usersadministratordesktopcropped.png‘)
调整图像大小
resize方法返回指定的较宽的新Image对象，并接受较宽的元组作为参数。 宽度较高的值是整数。
im=image.open(im_path ) )
width，height=im.size
resizedim=im.resize((width，height(1920-1080 ) )
resized im.save (r‘c : usersadministratordesktopesize.png‘)