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详解Python PIL Image.frombuffer()方法

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Python PIL（Python Imaging Library）是Python中一款强大的图片处理库，提供了各种图像处理工具和算法。在PIL中，Image.frombuffer()方法是将紧密打包的数据缓冲区转换为图像的方法，下面是其详细的攻略：

1. 方法原型

Image.frombuffer(mode, size, data, decoder_name='raw', *args)

参数：
– mode：图片模式，例如“1”表示二值图像，”L”表示8位灰度图像，”RGB”表示24位（8+8+8）真彩色图像。完整的模式列表可以参考官方文档。
– size：图片的尺寸，格式为（width, height）。
– data：用于生成图像的数据缓冲区，必须是只读字节序列或缓冲区协议对象。
– decoder_name：image解码器的名称，默认为’raw’。

2. 实现示例

2.1 示例一

下面是一个简单的示例，演示如何使用Image.frombuffer()方法将一段RGB数据转换为PIL图像并保存，具体过程如下：

from PIL import Image
import numpy as np

# 创建一张256x256的红色图像
img_array = np.zeros((256, 256, 3), dtype=np.uint8)
img_array[:, :, 0] = 255

# 将numpy数组转换为只读字节序列，并从中生成PIL图像
img = Image.frombuffer(mode='RGB', size=(256, 256), data=img_array.tobytes())

# 显示并保存生成的图像
img.show()
img.save("red_image.png")

上述程序首先创建了一张尺寸为256×256的红色图像，然后将其转换为只读字节序列并利用Image.frombuffer()方法生成PIL图像。最后将生成的图像显示并保存到磁盘。

2.2 示例二

下面是另一个示例，演示如何读取灰度图像的像素数据并利用Image.frombuffer()方法生成PIL图像，具体过程如下：

from PIL import Image

# 打开灰度图像
img = Image.open("lena_gray.jpg")

# 读取图像像素数据并转换为只读字节序列
img_data = img.tobytes('raw', 'L')

# 从图像数据中生成PIL图像
img_converted = Image.frombuffer('L', img.size, img_data)

# 显示并保存生成的图像
img_converted.show()
img_converted.save("lena_gray_converted.png")

上述程序首先打开一张灰度图像，然后读取其像素数据并将其转换为只读字节序列。接着利用Image.frombuffer()方法生成一张新的PIL图像并将其显示并保存到磁盘中。

3. 总结

通过阅读本文，您已经了解了PIL的Image.frombuffer()方法及其使用方法。总之，本方法是一种非常方便的图片数据转换工具，它可以将紧密打包的数据缓冲区转换为图像，并支持多种图片格式。

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