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以锐化图片。这一模块主要包含如下几个类：Color、Brightness、Contrast和Sharpness。它们都有一个共同的接口 .enhance(factor) ，接受一个浮点参数 factor，标示增强的比例。下面看看这四个类在不同的 factor 下的效果 图 5 使用Color 进行色彩增强，factor 取值 [0, 4]，步进 0.5 图 6 用 Birghtness 增强亮度，factor取值[0,4]，步进0.5 图 7用 Contrast 增强对比度， factor 取值 [0,4]，步进0.5 图 8用 Sharpness 锐化图像，factor取值 [0,4]，步进0.5 图像 Filter PIL 在 Filter 方面的支持是非常完备的，除常见的模糊、浮雕、轮廓、边缘增强和平滑，还有中值滤波、ModeFilter等，简直方便到可以做自己做一个Photoshop。这些 Filter 都放置在 ImageFilter 模块中，ImageFilter主要包括两部分内容，一是内置的 Filter，如 BLUR、DETAIL等，另一部分是 Filter 函数，可以指定不同的参数获得不同的效果。示例如下： import ImageFilter im1 = im.filter(ImageFilter.BLUR) im2 = im.filter(ImageFilter.MinFilter(3)) im3 = im.filter(ImageFilter.MinFilter()) # same as MinFilter(3) 可以看到 ImageFilter 模块的使用非常简单，每一个 Filter 都只需要一行代码就可调用，开发效率非常高。 图 9使用 BLUR 图 10使用 CONTOUR 图 11使用 DETAIL 图 12使用 EMBOSS 图 13使用 EDGE_ENHANCE 图 14使用 EDGE_ENHANCE_MORE 图 15使用 FIND_EDGES 图 16使用 SHARPEN 图 17使用 SMOOTH 图 18使用 SMOOTH_MORE 以上是几种内置的 Filter 的效果图，除此之外， ImageFilter 还提供了一些 Filter 函数，下面我们来看看这些可以通过参数改变行为的 Filter 的效果： 图 19使用 Kernel()，参数：size = (3, 3), kernel = (0.5, 0.5, 0.5, 0.5, 0.5, 0.5, 0.5, 0.5, 0.5) 图 20使用 MaxFilter，默认参数 图 21使用 MinFilter，默认参数 图 22使用 MedianFilter，默认参数 图 23使用 ModeFilter，参数 size = 3 图 24使用 RankFilter，参数 size = 3, rank = 3 小结 到此，对 PIL 的介绍就告一段落了。总的来说，对于图像处理和识别，PIL 内建了强大的支持，从各种增强算法到 Filter ，都让人无法怀疑使用 Python 的可行性。 Python唯一的劣势在于执行时间过慢，特别是当实现一些计算量大的算法时候，需要极强的耐心。我曾用 Hough Transform（dtdnm变换）来查找图像中的直线，纯 Python 的实现处理一个 340 * 100 的图片也要花去数秒时间（P4 3.0G + 1G memory）。但使用 PIL 无需关注图像格式、内建的图像增强算法和 Filter 算法，这些优点使 Python 适合用于构造原型和进行实验，在这两方面Python 比 matlab 更加方便。商业的图像识别产品开发，可以考虑已经被 boost accepted的来自 adobe 的开源 C++ 库 gil，可以兼顾执行性能和开发效率。