Python Pillow - ImageMath.eval() 函数

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Pillow 库在其 ImageMath 模块中提供了一个名为 eval() 的函数，用于评估图像表达式。它允许您对图像执行算术、位运算和逻辑运算等操作。该模块支持标准 Python 表达式语法，并提供 Pillow 库提供的附加函数。

PIL.ImageMath.eval() 函数在给定的环境中评估表达式。此函数支持标准 Python 表达式语法以及用于图像处理的其他函数。

需要注意的是，ImageMath 模块目前仅支持单层图像。要处理多波段图像，应使用 split() 方法或 merge() 函数。

语法

以下是函数的语法：

PIL.ImageMath.eval(expression, environment)

参数

以下是此函数参数的详细信息：

• expression - 表示 Python 表达式的字符串。

• environment - 字典或关键字参数，将图像名称映射到 Image 实例。

返回值

该函数返回一个图像、一个整数值、一个浮点值或一个像素元组，具体取决于表达式。

示例

示例 1

此示例演示如何使用 ImageMath 模块的 eval() 函数使用标准算术运算符评估表达式。

from PIL import Image, ImageMath

# Open an image and convert it to grayscale
image1 = Image.open("Images/black rose.jpg").convert('L')

# Evaluate the expression 'a + 100' to invert pixel values
resultant_image = ImageMath.eval('a + 100', a=image1)

# Display the original and resultant images
image1.show()
resultant_image.show()
print('Evaluated the expression with standard arithmetical operator successfully...')

输出

输入图像

结果图像

Evaluated the expression with standard arithmetical operator successfully...

示例 2

这是一个示例，演示如何使用 eval() 函数使用位运算符评估表达式。

需要注意的是，位运算符不适用于浮点图像。

from PIL import Image, ImageMath

# Open and convert the first grayscale image
image1 = Image.open("Images/ColorDots.png").convert('L')

# Open and convert the second grayscale image
image2 = Image.open("Images/TP-W.png").convert('L')

# Apply bitwise AND operation on the two images
resultant_image = ImageMath.eval('a & b', a=image1, b=image2)

# Display the original images and the result
image1.show()
image2.show()
resultant_image.show()
print('Evaluated the expression of the Bitwise operator successfully...')

输出

输入图像 1

输入图像 2

输出图像

示例 3

以下示例对整个图像应用逻辑“或”运算符。

from PIL import Image, ImageMath

# Open and convert the first grayscale image
image1 = Image.open("Images/ColorDots.png").convert('L')

# Open and convert the second grayscale image
image2 = Image.open("Images/TP-W.png").convert('L')

# Use the logical "or" operation on the entire images
resultant_image = ImageMath.eval('(a or b)', a=image1, b=image2)

# Display the original images and the result
image1.show()
image2.show()
resultant_image.show()

print('Evaluated the expression using the logical OR successfully...')

输出

输入图像 1

输入图像 2

输出图像

示例 3

以下示例使用 ImageMath.eval() 函数评估包含内置函数的表达式。

from PIL import Image, ImageMath

# Open and convert the first grayscale image
image1 = Image.open("Images/ColorDots.png").convert('L')

# Open and convert the second grayscale image
image2 = Image.open("Images/TP-W.png").convert('L')

# Evaluate the expression "min(a, b)" using ImageMath
resultant_image = ImageMath.eval('min(a, b)', a=image1, b=image2)

# Display the original images and the result
image1.show()
image2.show()
resultant_image.show()

print('Evaluated the expression using the Built-in Functions successfully...')

输出

输入图像 1

输入图像 2

输出图像