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Python使用PIL库实现图像圆形裁剪

作者：nightunderblackcat

本文将详细介绍如何使用Python的Pillow库（PIL）实现一个实用的图像处理任务——将图片裁剪为圆形,文中的示例代码讲解详细,感兴趣的小伙伴可以跟随小编一起学习一下

本文将详细介绍如何使用Python的Pillow库（PIL）实现一个实用的图像处理任务——将图片裁剪为圆形。这个功能在创建用户头像、产品展示等场景中非常常见。

本教程面向Python初学者，假设读者已具备基本的Python语法知识。我们将从环境准备开始，逐步解析代码的每一部分，确保读者不仅能理解代码的功能，还能掌握背后的原理。

环境准备

在开始之前，我们需要确保已安装必要的Python库。本教程主要使用Pillow库（Python Imaging Library的分支版本），它是Python中最流行的图像处理库之一。

安装Pillow

打开命令行或终端，输入以下命令安装Pillow：

pip install pillow

安装完成后，可以通过以下命令验证是否安装成功：

from PIL import Image
print(Image.__version__)

如果没有报错并显示版本号，则说明安装成功。

代码结构概览

我们将要分析的代码主要完成以下功能：

让我们逐部分详细解析这段代码。

代码详细解析

1. 导入必要的库

from PIL import Image, ImageDraw
import os

2. 设置输入输出路径

input_folder = r'E:\Downloads\压缩文件'
output_folder = r'E:\Downloads\西游记111'

注意事项：

路径中使用双反斜杠\\或原始字符串r''是Windows系统中的常见做法

在实际应用中，这些路径应作为参数或配置文件项，而非硬编码

3. 创建输出目录

if not os.path.exists(output_folder):
    os.makedirs(output_folder)

最佳实践：

4. 遍历输入文件夹

for filename in os.listdir(input_folder):
    if filename.endswith(('.png', '.jpg', '.jpeg')):  # 支持常见的图片格式

扩展说明：

5. 打开并预处理图片

img_path = os.path.join(input_folder, filename)
img = Image.open(img_path)
 
size = min(img.size)
img = img.resize((size, size))  # 缩放图片为正方形

图像处理原理：

6. 创建圆形蒙版

mask = Image.new('L', (size, size), 0)
draw = ImageDraw.Draw(mask)
draw.ellipse((0, 0, size, size), fill=255)

Image.new()：创建新图像

ImageDraw.Draw()：创建绘图对象

ellipse()：绘制椭圆/圆形

蒙版概念：

蒙版是图像处理中的常见技术，用于定义哪些区域应该显示/隐藏

在Pillow中，蒙版通常使用灰度图像，其中：

7. 应用蒙版创建圆形图像

img_with_circle = Image.new("RGBA", (size, size), (0, 0, 0, 0))
img_with_circle.paste(img, (0, 0), mask)

Image.new("RGBA")：创建透明背景图像

paste()：粘贴图像

透明度处理：

8. 保存处理后的图像

new_filename = os.path.splitext(filename)[0] + '.png'
output_path = os.path.join(output_folder, new_filename)
img_with_circle.save(output_path, 'PNG')

os.path.splitext()：分割文件名和扩展名

save()：保存图像

文件格式选择：

9. 进度反馈

print(f"图片 {filename} 裁剪完成，保存至 {output_path}")
print("所有图片都已裁剪完成~ (｡♥‿♥｡)")

用户体验建议：

完整代码回顾

from PIL import Image, ImageDraw
import os
 
# 输入和输出文件夹路径
input_folder = r'E:\Downloads\压缩文件'
output_folder = r'E:\Downloads\西游记111'
 
# 如果输出文件夹不存在，就创建一个
if not os.path.exists(output_folder):
    os.makedirs(output_folder)
 
# 遍历输入文件夹中的所有图片文件
for filename in os.listdir(input_folder):
    if filename.endswith(('.png', '.jpg', '.jpeg')):  # 支持常见的图片格式
        # 打开图片
        img_path = os.path.join(input_folder, filename)
        img = Image.open(img_path)
 
        # 以图片的最小边为圆形裁剪的边长
        size = min(img.size)
        img = img.resize((size, size))  # 缩放图片为正方形
 
        # 创建一个圆形蒙版
        mask = Image.new('L', (size, size), 0)
        draw = ImageDraw.Draw(mask)
        draw.ellipse((0, 0, size, size), fill=255)  # 绘制白色的圆形
 
        # 创建一个透明背景的图片
        img_with_circle = Image.new("RGBA", (size, size), (0, 0, 0, 0))  # 背景为透明
        img_with_circle.paste(img, (0, 0), mask)  # 使用圆形蒙版将图片粘贴到透明背景上
 
        # 生成新的文件名，原文件名加上 "1"
        new_filename = os.path.splitext(filename)[0] + '.png'
        output_path = os.path.join(output_folder, new_filename)
 
        # 保存为PNG格式
        img_with_circle.save(output_path, 'PNG')
 
        print(f"图片 {filename} 裁剪完成，保存至 {output_path}")
 
print("所有图片都已裁剪完成~ (｡♥‿♥｡)")

代码优化建议

参数化配置：将输入输出路径、支持的文件格式等作为函数参数或配置文件

错误处理：添加try-catch块处理可能的异常（如文件损坏、权限问题等）

性能优化：对于大量图片，可考虑并行处理

日志记录：替代简单的print语句，使用logging模块

单元测试：为关键功能编写测试用例

扩展功能思路

自定义形状：修改代码支持心形、星形等其他形状

边框添加：在圆形图像周围添加装饰性边框

批量重命名：更灵活的文件命名规则

预览功能：处理前显示预览

GUI界面：使用Tkinter等库创建图形界面

常见问题解答

Q1: 为什么处理后图片质量下降了？

A: 可能是因为resize()使用了默认的最近邻插值，可尝试：

img = img.resize((size, size), Image.BICUBIC)

Q2: 如何处理非正方形图片？

A: 当前代码会自动取最小边，也可以选择：

Q3: 如何支持更多图片格式？

A: 扩展endswith的元组参数，如：

if filename.endswith(('.png', '.jpg', '.jpeg', '.webp', '.bmp')):

Q4: 处理大图片时内存不足怎么办？

A: 可以：

总结

本文详细解析了一个实用的Python图像处理脚本，它使用Pillow库将图片裁剪为圆形。通过学习这段代码，我们掌握了：

希望读者不仅能理解这段代码，更能举一反三，应用到其他图像处理任务中。编程学习的关键在于实践，建议读者尝试修改和扩展这段代码，以巩固所学知识。

附录：Pillow库常用方法速查

方法/属性说明
Image.open()打开图像文件
Image.new()创建新图像
Image.save()保存图像
Image.resize()调整尺寸
ImageDraw.Draw()创建绘图对象
Image.paste()粘贴图像
img.size图像尺寸(宽,高)
img.format图像格式
img.mode图像模式(RGB, RGBA等)

到此这篇关于Python使用PIL库实现图像圆形裁剪的文章就介绍到这了,更多相关Python PIL图像裁剪内容请搜索脚本之家以前的文章或继续浏览下面的相关文章希望大家以后多多支持脚本之家！

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