目录
准备材料：
制作思路：
源代码：
运行效果：
附录
PIL.Image 类及其方法
图像类Image class
open方法
save方法
convert方法
new方法
copy方法
crop方法
paste方法
filter方法
blend方法
split方法
composite方法
eval方法
merge方法
getbands方法
getbbox方法
getdata方法
getextrema方法
getpixel方法
直方图histogram方法
load方法
putdata方法
resize方法
rotate方法
seek方法
tell方法
thumbnail方法
transform方法
transpose方法
准备材料：
图片img.png 大小：804x165
制作思路：
把图片拆分成12等分，每帧大小：67x165；连续读取和播放就会形成动态图像。
源代码：
import tkinter as tk
from PIL import Image,ImageTk
from time import sleep
flag = False
def pause():
global flag
flag = not flag
while flag:
doing()
def doing():
global flag
while flag:
for i in range(12):
if not flag:break
box = f_out.crop((i*67,0,i*67+67,164))
img = ImageTk.PhotoImage(image=box)
gif = cv.create_image(180,135,image=img)
cv.update()
sleep(0.2)
root = tk.Tk()
root.geometry('400x320')
cv = tk.Canvas(root, width=350, height=260, bg='lightgray')
cv.pack()
f_in = 'd:\\img.png'
f_out = Image.open(f_in)
box = f_out.crop((0,0,67,164))
img = ImageTk.PhotoImage(image=box)
gif = cv.create_image(180,135,image=img)
tk.Button(root,command=pause,text='动作/停止').place(x=170,y=275)
root.mainloop()运行效果：
(本篇完)
附录
PIL.Image 类及其方法
图像归档 Image Archives
PIL非常适合于图像归档以及图像的批处理任务。你可以使用PIL创建缩略图，转换图像格式，打印图像等等。
图像展示 Image Display
PIL较新的版本支持包括Tk PhotoImage，BitmapImage还有Windows DIB等接口。PIL支持众多的GUI框架接口，可以用于图像展示。
图像处理 Image Processing
PIL包括了基础的图像处理函数，包括对点的处理，使用众多的卷积核(convolution kernels)做过滤(filter),还有颜色空间的转换。PIL库同样支持图像的大小转换，图像旋转，以及任意的仿射变换。PIL还有一些直方图的方法，允许你展示图像的一些统计特性。这个可以用来实现图像的自动对比度增强，还有全局的统计分析等。
图像类Image class
Image类是PIL中的核心类，你有很多种方式来对它进行初始化，比如从文件中加载一张图像，处理其他形式的图像，或者是从头创造一张图像等。
PIL的 Image类中常用的方法和属性:
open方法
Image.open(file) ⇒ image
Image.open(file, mode) ⇒ image
from PIL import Image
im = Image.open("3d.jpg")
im.show()
win环境下im.show的方式为win自带的图像显示应用。打开并确认给定的图像文件。这个是一个懒操作；该函数只会读文件头，而真实的图像数据直到试图处理该数据才会从文件读取（调用load()方法将强行加载图像数据）。如果变量mode被设置，那必须是“r”。用户可以使用一个字符串（表示文件名称的字符串）或者文件对象作为变量file的值。文件对象必须实现read()，seek()和tell()方法，并且以二进制模式打开。
save方法
im.save(outfile,options…)
im.save(outfile, format, options…)
用 Image 类的 save() 方法保存文件的文件，使用给定的文件名保存图像。如果变量format缺省，如果可能的话，则从文件名称的扩展名判断文件的格式。该方法返回为空。关键字options为文件编写器提供一些额外的指令。如果编写器不能识别某个选项，它将忽略它。用户可以使用文件对象代替文件名称。在这种情况下，用户必须指定文件格式。文件对象必须实现了seek()、tell()和write()方法，且其以二进制模式打开。如果方法save()因为某些原因失败，这个方法将产生一个异常（通常为IOError异常）。如果发生了异常，该方法也有可能已经创建了文件，并向文件写入了一些数据。如果需要的话，用户的应用程序可以删除这个不完整的文件。
format属性
im.format ⇒ string or None
这个属性标识了图像来源，如果图像不是从文件读取它的值就是None。
mode属性
im.mode ⇒ string
图像的模式，常见的mode 有 “L” (luminance) 表示灰度图像，“RGB”表示真彩色图像，和 “CMYK” 表示出版图像，表明图像所使用像素格式。如下表为常见的nodes描述：
modes Description
1 1位像素，黑白图像，存成8位像素
L 8位像素，黑白
P 9位像素，使用调色板映射到任何其他模式
RGB 3*8位像素，真彩
RGBA 4*8位像素，真彩+透明通道
CMYK 4*8位像素，印刷四色模式或彩色印刷模式
YCbCr 3*8位像素，色彩视频格式
I 32位整型像素
F 33位浮点型像素
convert方法
im.convert(mode)⇒ image
将当前图像转换为其他模式，并且返回新的图像。当从一个调色板图像转换时，这个方法通过这个调色板来转换像素。如果不对变量mode赋值，该方法将会选择一种模式，在没有调色板的情况下，使得图像和调色板中的所有信息都可以被表示出来。当从一个颜色图像转换为黑白图像时，PIL库使用ITU-R601-2 luma转换公式： L = R * 299/1000 + G * 587/1000 + B * 114/1000
当转换为2位图像（模式“1”）时，源图像首先被转换为黑白图像。结果数据中大于127的值被设置为白色，其他的设置为黑色；这样图像会出现抖动。如果要使用其他阈值，更改阈值127，可以使用方法point()。为了去掉图像抖动现象，可以使用dither选项。
size属性
im.size ⇒ (width, height)
图像的尺寸，按照像素数计算，它的返回值为宽度和高度的二元组（width, height）。
palette属性
im.palette ⇒ palette or None
颜色调色板表格。如果图像的模式是“P”，则返回Image Palette类的实例；否则，将为None。
info属性
im.info ⇒ dictionary
存储图像相关数据的字典。文件句柄使用该字典传递从文件中读取的各种非图像信息。大多数方法在返回新的图像时都会忽略这个字典；因为字典中的键并非标准化的，对于一个方法，它不知道自己的操作如何影响这个字典。如果用户需要这些信息，需要在方法open()返回时保存这个字典。
new方法
Image.new(mode,size) ⇒ image
Image.new(mode, size,color) ⇒ image
使用给定的变量mode和size生成新的图像。Size是给定的宽/高二元组，这是按照像素数来计算的。对于单通道图像，变量color只给定一个值；对于多通道图像，变量color给定一个元组（每个通道对应一个值）。在版本1.1.4及其之后，用户也可以用颜色的名称，比如给变量color赋值为“red”。如果没有对变量color赋值，图像内容将会被全部赋值为0（为黑色）。如果变量color是空，图像将不会被初始化，即图像的内容全为0。这对向该图像复制或绘制某些内容是有用的。
copy方法
im.copy() ⇒ image
拷贝这个图像。如果用户想粘贴一些数据到这张图，可以使用这个方法，但是原始图像不会受到影响。
from PIL import Image
im = Image.open("3d.jpg")
im_copy = im.copy()
图像im_copy和im完全一样。
crop方法
im.crop(box) ⇒ image
从当前的图像中返回一个矩形区域的拷贝。变量box是一个四元组，定义了左、上、右和下的像素坐标。用来表示在原始图像中截取的位置坐标，如box(100,100,200,200)就表示在原始图像中以左上角为坐标原点，截取一个100*100（像素为单位）的图像，为方便理解，如下为示意图box（b1,a1,b2,a2）。作图软件为Visio2016。这是一个懒操作。对源图像的改变可能或者可能不体现在裁减下来的图像中。为了获取一个分离的拷贝，对裁剪的拷贝调用方法load()。
paste方法
im.paste(image,box)
将一张图粘贴到另一张图像上。变量box或者是一个给定左上角的2元组，或者是定义了左，上，右和下像素坐标的4元组，或者为空（与（0，0）一样）。如果给定4元组，被粘贴的图像的尺寸必须与区域尺寸一样。如果模式不匹配，被粘贴的图像将被转换为当前图像的模式。
filter方法
im.filter(filter) ⇒ image
返回一个使用给定滤波器处理过的图像的拷贝。具体参考图像滤波在ImageFilter 模块的应用，在该模块中，预先定义了很多增强滤波器，可以通过filter( )函数使用，预定义滤波器包括：BLUR、CONTOUR、DETAIL、EDGE_ENHANCE、EDGE_ENHANCE_MORE、EMBOSS、FIND_EDGES、SMOOTH、SMOOTH_MORE、SHARPEN。其中BLUR就是均值滤波，CONTOUR找轮廓，FIND_EDGES边缘检测，使用该模块时，需先导入。
blend方法
Image.blend(image1,image2, alpha) ⇒ image
使用给定的两张图像及透明度变量alpha，插值出一张新的图像。这两张图像必须有一样的尺寸和模式。
合成公式为：out = image1 (1.0 - alpha) + image2 alpha
若变量alpha为0.0，返回第一张图像的拷贝。若变量alpha为1.0，将返回第二张图像的拷贝。对变量alpha的值无限制。
需保证两张图像的模式和大小是一致的。
im1按照40%的透明度，im2按照60%的透明度，合成为一张。
split方法
im.split() ⇒ sequence
返回当前图像各个通道组成的一个元组。例如，分离一个“RGB”图像将产生三个新的图像，分别对应原始图像的每个通道（红，绿，蓝）。
composite方法
Image.composite(image1,image2, mask) ⇒ image
复合类使用给定的两张图像及mask图像作为透明度，插值出一张新的图像。变量mask图像的模式可以为“1”，“L”或者“RGBA”。所有图像必须有相同的尺寸。
b.mode为”L”，两图尺寸一致。
eval方法
Image.eval（image,function) ⇒ image
使用变量function对应的函数（该函数应该有一个参数）处理变量image所代表图像中的每一个像素点。如果变量image所代表图像有多个通道，那变量function对应的函数作用于每一个通道。注意：变量function对每个像素只处理一次，所以不能使用随机组件和其他生成器。
merge方法
Image.merge(mode,bands) ⇒ image
合并类使用一些单通道图像，创建一个新的图像。变量bands为一个图像的元组或者列表，每个通道的模式由变量mode描述。所有通道必须有相同的尺寸。
变量mode与变量bands的关系： len(ImageMode.getmode(mode).bands)= len(bands)
getbands方法
im.getbands()⇒ tuple of strings
返回包括每个通道名称的元组。例如，对于RGB图像将返回（“R”,“G”,“B”）。
getbbox方法
im.getbbox() ⇒ 4-tuple or None
计算图像非零区域的包围盒。这个包围盒是一个4元组，定义了左、上、右和下像素坐标。如果图像是空的，这个方法将返回空。
getdata方法
im.getdata() ⇒ sequence
以包含像素值的sequence对象形式返回图像的内容。这个sequence对象是扁平的，以便第一行的值直接跟在第零行的值后面，等等。这个方法返回的sequence对象是PIL内部数据类型，它只支持某些sequence操作，包括迭代和基础sequence访问。使用list(im.getdata())，将它转换为普通的sequence。Sequence对象的每一个元素对应一个像素点的R、G和B三个值。
getextrema方法
im.getextrema() ⇒ 2-tuple
返回一个2元组，包括该图像中的最小和最大值
该方法返回了R/G/B三个通道的最小和最大值的2元组。
getpixel方法
im.getpixel(xy) ⇒ value or tuple
返回给定位置的像素值。如果图像为多通道，则返回一个元组。该方法执行比较慢；如果用户需要使用python处理图像中较大部分数据，可以使用像素访问对象（见load），或者方法getdata()。
直方图histogram方法
im.histogram()⇒ list
返回一个图像的直方图。这个直方图是关于像素数量的list，图像中的每个象素值对应一个成员。如果图像有多个通道，所有通道的直方图会连接起来（例如，“RGB”图像的直方图有768个值)。二值图像（模式为“1”）当作灰度图像（模式为“L”）处理。
im.histogram(mask)⇒ list
返回图像中模板图像非零地方的直方图。模板图像与处理图像的尺寸必须相同，并且要么是二值图像（模式为“1”），要么为灰度图像（模式为“L”）。
load方法
im.load()
为图像分配内存并从文件中加载它（或者从源图像，对于懒操作）。正常情况下，用户不需要调用这个方法，因为在第一次访问图像时，Image类会自动地加载打开的图像。目前的版本，方法load()返回一个用于读取和修改像素的像素访问对象。这个访问对象像一个二维队列，如：
pix = im.load()
print pix[x, y]
pix[x, y] =value
通过这个对象访问比方法getpixel()和putpixel()快很多。
im.paste(colour,box)
使用同一种颜色填充变量box对应的区域。对于单通道图像，变量colour为单个颜色值；对于多通道，则为一个元组。
im.paste(image,box, mask)
使用变量mask对应的模板图像来填充所对应的区域。可以使用模式为“1”、“L”或者“RGBA”的图像作为模板图像。模板图像的尺寸必须与变量image对应的图像尺寸一致。如果变量mask对应图像的值为255，则模板图像的值直接被拷贝过来；如果变量mask对应图像的值为0，则保持当前图像的原始值。变量mask对应图像的其他值，将对两张图像的值进行透明融合,如果变量image对应的为“RGBA”图像，即粘贴的图像模式为“RGBA”，则alpha通道被忽略。用户可以使用同样的图像作为原图像和模板图像。
putdata方法
im.putdata(data)
im.putdata(data, scale, offset)
从sequence对象中拷贝数据到当前图像，从图像的左上角（0，0）位置开始。变量scale和offset用来调整sequence中的值：
pixel = value*scale + offset
如果变量scale忽略，则默认为1.0。如果变量offset忽略，则默认为0.0。
resize方法
im.resize(size) ⇒ image
im.resize(size, filter) ⇒ image
返回改变尺寸的图像的拷贝。变量size是所要求的尺寸，是一个二元组：（width, height）。变量filter为NEAREST、BILINEAR、BICUBIC或者ANTIALIAS之一。如果忽略，或者图像模式为“1”或者“P”，该变量设置为NEAREST。在当前的版本中bilinear和bicubic滤波器不能很好地适应大比例的下采样（例如生成缩略图）。用户需要使用ANTIALIAS，除非速度比质量更重要。
rotate方法
im.rotate(angle) ⇒ image
im.rotate(angle,filter=NEAREST, expand=0) ⇒ image
返回一个按照给定角度顺时钟围绕图像中心旋转后的图像拷贝。变量filter是NEAREST、BILINEAR或者BICUBIC之一。如果省略该变量，或者图像模式为“1”或者“P”，则默认为NEAREST。变量expand，如果为true，表示输出图像足够大，可以装载旋转后的图像。如果为false或者缺省，则输出图像与输入图像尺寸一样大。
seek方法
im.seek(frame)
在给定的文件序列中查找指定的帧。如果查找超越了序列的末尾，则产生一个EOFError异常。当文件序列被打开时，PIL库自动指定到第0帧上。
tell方法
im.tell() ⇒ integer
返回当前帧所处位置，从0开始计算。
thumbnail方法
im.thumbnail(size)
im.thumbnail(size, filter)
修改当前图像，使其包含一个自身的缩略图，该缩略图尺寸不大于给定的尺寸。该方法计算一个合适的缩略图尺寸，使其符合当前图像的宽高比，调用方法draft()配置文件读取器，最后改变图像的尺寸。变量filter应该是NEAREST、BILINEAR、BICUBIC或者ANTIALIAS之一。如果省略该变量，则默认为NEAREST。注意：在当前PIL的版本中，滤波器bilinear和bicubic不能很好地适应缩略图产生。用户应该使用ANTIALIAS，图像质量最好。如果处理速度比图像质量更重要，可以选用其他滤波器。这个方法在原图上进行修改。如果用户不想修改原图，可以使用方法copy()拷贝一个图像。这个方法返回空。
transform方法
im.transform(size, method, data) ⇒ image
im.transform(size, method, data, filter) ⇒ image
用给定的尺寸生成一张新的图像，与原图有相同的模式，使用给定的转换方式将原图数据拷贝到新的图像中。在当前的PIL版本中，参数method为EXTENT（裁剪出一个矩形区域），AFFINE（仿射变换），QUAD（将正方形转换为矩形），MESH（一个操作映射多个正方形）或者PERSPECTIVE。变量filter定义了对原始图像中像素的滤波器。在当前的版本中，变量filter为NEAREST、BILINEAR、BICUBIC或者ANTIALIAS之一。如果忽略，或者图像模式为“1”或者“P”，该变量设置为NEAREST。
im.transform(size, EXTENT, data) ⇒ image
im.transform(size, EXTENT, data, filter) ⇒ image
从图像中裁剪一个区域。变量data为指定输入图像中两个坐标点的4元组(x0,y0,x1,y1)。输出图像为这两个坐标点之间像素的采样结果。例如，如果输入图像的(x0,y0)为输出图像的（0，0）点，(x1,y1)则与变量size一样。这个方法可以用于在当前图像中裁剪，放大，缩小或者镜像一个任意的长方形。它比方法crop()稍慢，但是与resize操作一样快。
im.transform(size, AFFINE, data) ⇒ image
im.transform(size, AFFINE,data, filter) ⇒ image
对当前的图像进行仿射变换，变换结果体现在给定尺寸的新图像中。变量data是一个6元组(a,b,c,d,e,f)，包含一个仿射变换矩阵的第一个两行。输出图像中的每一个像素（x，y），新值由输入图像的位置（ax+by+c, dx+ey+f）的像素产生，使用最接近的像素进行近似。这个方法用于原始图像的缩放、转换、旋转和裁剪。
im.transform(size,QUAD, data) ⇒ image
im.transform(size, QUAD, data, filter) ⇒ image
输入图像的一个四边形（通过四个角定义的区域）映射到给定尺寸的长方形。变量data是一个8元组(x0,y0,x1,y1,x2,y2,x3,y3)，它包括源四边形的左上，左下，右下和右上四个角。
im.transform(size,PERSPECTIVE, data) ⇒ image
im.transform(size, PERSPECTIVE, data, filter) ⇒ image
对当前图像进行透视变换，产生给定尺寸的新图像。变量data是一个8元组(a,b,c,d,e,f,g,h)，包括一个透视变换的系数。对于输出图像中的每个像素点，新的值来自于输入图像的位置的(a x + b y + c)/(g x + h y + 1), (d x+ e y + f)/(g x + h y + 1)像素，使用最接近的像素进行近似。这个方法用于原始图像的2D透视。
transpose方法
im.transpose(method)⇒ image
返回当前图像的翻转或者旋转的拷贝。变量方法的取值为：FLIP_LEFT_RIGHT，FLIP_TOP_BOTTOM，ROTATE_90，ROTATE_180，或ROTATE_270。
