Python PIL ImageFilter模块：10种内置滤波器与7个高级函数详解

ImageFilter模块概述

ImageFilter模块定义了多种滤波器，这些滤波器主要服务于Image类的filter()方法，用于对图像进行各种处理。

内置滤波器详解

一、ImageFilter模块支持的内置滤波器

在当前的PIL版本中，ImageFilter模块提供了十种常用的内置滤波器供选择：

1、BLUR（模糊滤波）

ImageFilter.BLUR用于实现图像的整体模糊效果，处理后图像会变得柔和且细节减少。

示例代码与效果如下：

>>> from PIL importImageFilter
>>> im02 =Image.open("D:\\Code\\Python\\test\\img\\test02.jpg")
>>> im = im02.filter(ImageFilter.BLUR)

原始图像im02如下所示：

经过模糊滤波处理后的图像im，其清晰度明显低于原始图像，具体对比见下图：

2、CONTOUR（轮廓滤波）

ImageFilter.CONTOUR用于提取图像中的轮廓信息，将图像转化为线条勾勒的轮廓图。

示例代码与效果如下：

>>>from PIL import ImageFilter
>>>im02 = Image.open("D:\\Code\\Python\\test\\img\\test02.jpg")
>>> im= im02.filter(ImageFilter.CONTOUR)

处理后的图像im展示了提取出的轮廓信息，如下图所示：

3、DETAIL（细节增强滤波）

ImageFilter.DETAIL用于增强图像细节，使图像中的纹理和细微结构更加清晰可见。

示例代码与效果如下：

>>>from PIL import ImageFilter

>>>im02 = Image.open("D:\\Code\\Python\\test\\img\\test02.jpg")

>>> im= im02.filter(ImageFilter.DETAIL)

处理后的图像im在细节表现上更加丰富，如下图所示：

4、EDGE_ENHANCE（边缘增强滤波）

ImageFilter.EDGE_ENHANCE通过突出和加强图像中不同灰度区域之间的边界，改善图像质量。处理后的图像边缘表现为灰度的突变，从而提升人眼对边缘的识别能力。

示例代码与效果如下：

>>>from PIL import ImageFilter

>>>im02 = Image.open("D:\\Code\\Python\\test\\img\\test02.jpg")

>>> im= im02.filter(ImageFilter.EDGE_ENHANCE)

处理后的图像im突出了边缘信息，如下图所示：

5、EDGE_ENHANCE_MORE（深度边缘增强滤波）

ImageFilter.EDGE_ENHANCE_MORE是边缘增强的加强版，会使图像中的边缘部分更加显著和清晰。

示例代码与效果如下：

>>>from PIL import ImageFilter
>>>im02 = Image.open("D:\\Code\\Python\\test\\img\\test02.jpg")
>>> im= im02.filter(ImageFilter.EDGE_ENHANCE_MORE)

处理后的图像im边缘特征更为强烈，如下图所示：

6、EMBOSS（浮雕滤波）

ImageFilter.EMBOSS用于生成浮雕效果，使图像呈现出具有立体感的浮雕外观。

示例代码与效果如下：

>>>from PIL import ImageFilter
>>>im02 = Image.open("D:\\Code\\Python\\test\\img\\test02.jpg")
>>> im= im02.filter(ImageFilter.EMBOSS)

处理后的图像im呈现出明显的浮雕质感，如下图所示：

7、FIND_EDGES（寻找边缘滤波）

ImageFilter.FIND_EDGES用于检测并提取图像中的边缘信息，生成以边缘为主的图像。

示例代码与效果如下：

>>>from PIL import ImageFilter
>>>im02 = Image.open("D:\\Code\\Python\\test\\img\\test02.jpg")
>>> im= im02.filter(ImageFilter.FIND_EDGES)

处理后的图像im仅保留了边缘信息，如下图所示：

8、SMOOTH（平滑滤波）

ImageFilter.SMOOTH用于突出图像的宽大区域、低频成分或主干部分，同时抑制噪声和高频干扰。该滤波使图像亮度平缓渐变，减小突变梯度，从而改善图像整体质量。

示例代码与效果如下：

>>>from PIL import ImageFilter
>>>im02 = Image.open("D:\\Code\\Python\\test\\img\\test02.jpg")
>>> im= im02.filter(ImageFilter.SMOOTH)

处理后的图像im平滑度提升，如下图所示：

9、SMOOTH_MORE（深度平滑滤波）

ImageFilter.SMOOTH_MORE是平滑滤波的加强版，会使图像变得更加平滑，进一步消除细节。

示例代码与效果如下：

>>> from PIL importImageFilter
>>> im02 =Image.open("D:\\Code\\Python\\test\\img\\test02.jpg")
>>> im =im02.filter(ImageFilter.SMOOTH_MORE)

处理后的图像im平滑效果更为彻底，如下图所示：

10、SHARPEN（锐化滤波）

ImageFilter.SHARPEN用于补偿图像轮廓，增强边缘及灰度跳变部分，从而使图像看起来更加清晰锐利。

示例代码与效果如下：

>>>from PIL import ImageFilter
>>> im02 =Image.open("D:\\Code\\Python\\test\\img\\test02.jpg")
>>> im =im02.filter(ImageFilter.SHARPEN)

处理后的图像im清晰度得到提升，如下图所示：

高级滤波器函数

二、ImageFilter模块的高级函数

1、Kernel（卷积核）

定义：Kernel(size, kernel, scale=None, offset=0)

含义：（自1.1.5版本引入）生成指定尺寸的卷积核。当前版本中，size参数必须为(3, 3)或(5, 5)。kernel参数必须是一个包含9个或25个整数或浮点数的序列，其长度需与size对应。

若设置scale参数，卷积核作用于每个像素值后的结果将除以该变量。默认值为卷积核权重的总和。

若设置offset参数，该值将加到卷积核作用的结果上，然后再除以scale变量。

示例代码与效果如下：

>>>from PIL import ImageFilter
>>> im02 =Image.open("D:\\Code\\Python\\test\\img\\test02.jpg")
>>> im=im02.filter(ImageFilter.Kernel((3,3),(1,1,1,0,0,0,2,0,2)))

处理后的图像im应用了自定义卷积核，如下图所示：

2、RankFilter（等级滤波器）

定义：RankFilter(size, rank)

含义：（自1.1.5版本引入）生成指定尺寸的等级滤波器。对于输入图像的每个像素点，该滤波器在(size, size)区域内对所有像素值进行排序，并将排序后对应等级rank的值复制到输出图像中。

示例代码与效果如下：

>>>from PIL import ImageFilter
>>>im02 = Image.open("D:\\Code\\Python\\test\\img\\test02.jpg")
>>> im=im02.filter(ImageFilter.RankFilter(5,24))

处理后的图像im在5x5区域（共25个像素）中选取排序第24位的像素值作为新值，如下图所示：

3、MinFilter（最小滤波器）

定义：MinFilter(size=3)

含义：（自1.1.5版本引入）生成指定尺寸的最小滤波器。对于输入图像的每个像素点，该滤波器在(size, size)区域内选取最小的像素值复制到输出图像中。

示例代码与效果如下：

>>> from PIL importImageFilter
>>> im02 =Image.open("D:\\Code\\Python\\test\\img\\test02.jpg")
>>> im=im02.filter(ImageFilter.MinFilter(5))

处理后的图像im在5x5区域（共25个像素）中选取最小像素值作为新值，如下图所示：

4、MedianFilter（中值滤波器）

定义：MedianFilter(size=3)

含义：（自1.1.5版本引入）生成指定尺寸的中值滤波器。对于输入图像的每个像素点，该滤波器在(size, size)区域内选取中值对应的像素值复制到输出图像中。

示例代码与效果如下：

>>>from PIL import ImageFilter
>>>im02 = Image.open("D:\\Code\\Python\\test\\img\\test02.jpg")
>>> im=im02.filter(ImageFilter.MedianFilter(5))

处理后的图像im在5x5区域（共25个像素）中选取中值作为新值，如下图所示：

5、MaxFilter（最大滤波器）

定义：MaxFilter(size=3)

含义：（自1.1.5版本引入）生成指定尺寸的最大滤波器。对于输入图像的每个像素点，该滤波器在(size, size)区域内选取最大的像素值复制到输出图像中。

示例代码与效果如下：

>>>from PIL import ImageFilter
>>> im02 =Image.open("D:\\Code\\Python\\test\\img\\test02.jpg")
>>> im=im02.filter(ImageFilter.MaxFilter(5))

处理后的图像im在5x5区域（共25个像素）中选取最大像素值作为新值，如下图所示：

6、ModeFilter（模式滤波器）

定义：ModeFilter(size=3)

含义：（自1.1.5版本引入）生成指定尺寸的模式滤波器。对于输入图像的每个像素点，该滤波器在(size, size)区域内选取出现次数最多的像素值复制到输出图像中。若没有像素值出现两次或以上，则保留原始像素值。

示例代码与效果如下：

>>>from PIL import ImageFilter
>>>im02 = Image.open("D:\\Code\\Python\\test\\img\\test02.jpg")
>>> im=im02.filter(ImageFilter.ModeFilter(5))

处理后的图像im在5x5区域（共25个像素）中选取出现频率最高的像素值作为新值，如下图所示：

以上为Python图像处理库PIL中ImageFilter模块的详细介绍，更多相关技术资料请持续关注本站后续文章。