Библиотека Pillow для обработки изображений в Python

Расширенные примеры работы с библиотекой Pillow

В этом разделе представлены более сложные сценарии: пакетная обработка, создание коллажей, работа с анимацией, пользовательские фильтры и извлечение метаданных.

Как создать коллаж из нескольких изображений?

Коллаж объединяет несколько фото в одно полотно. Пример: сетка 2×2.

from PIL import Image

# Загружаем изображения
imgs = [Image.open(f'img{i}.jpg') for i in range(1,5)]
# Приводим к одинаковому размеру (200x200)
imgs_resized = [img.resize((200,200)) for img in imgs]
# Создаём пустое полотно 400x400
canvas = Image.new('RGB', (400,400), 'white')
# Размещаем: (0,0), (200,0), (0,200), (200,200)
canvas.paste(imgs_resized[0], (0,0))
canvas.paste(imgs_resized[1], (200,0))
canvas.paste(imgs_resized[2], (0,200))
canvas.paste(imgs_resized[3], (200,200))
canvas.save('collage.jpg')

Файл collage.jpg содержит сетку из четырёх изображений.

Как обработать папку с изображениями (batch)?

Пакетная обработка применяется для однотипных действий (изменение размера, добавление водяного знака).

import os
from PIL import Image

input_dir = 'photos'
output_dir = 'resized'
os.makedirs(output_dir, exist_ok=True)

for filename in os.listdir(input_dir):
    if filename.lower().endswith(('.jpg','.png','.bmp')):
        img = Image.open(os.path.join(input_dir, filename))
        img.thumbnail((800,800))  # сохраняя пропорции
        img.save(os.path.join(output_dir, filename))
        print(f"Обработан {filename}")

Все изображения из папки photos будут уменьшены до 800×800 (максимальная сторона) и сохранены в resized.

Как применить пользовательский фильтр (свёртку)?

Свёртка позволяет создавать эффекты размытия, резкости, тиснения, используя матрицу ядра.

from PIL import Image, ImageFilter

img = Image.open('photo.jpg')
# Ядро для усиления резкости
kernel = [-1, -1, -1,
          -1,  9, -1,
          -1, -1, -1]
sharpened = img.filter(ImageFilter.Kernel((3,3), kernel, scale=1, offset=0))
sharpened.save('sharpened.jpg')

Изображение становится более чётким, края контрастнее.

Как извлечь метаданные (EXIF) из фотографии?

EXIF содержит информацию о камере, дате, GPS. Pillow предоставляет доступ к EXIF.

from PIL import Image

img = Image.open('photo.jpg')
exif_data = img._getexif()
if exif_data:
    for tag, value in exif_data.items():
        print(f"{tag}: {value}")
else:
    print("Нет EXIF данных")

Выводится словарь с числовыми тегами. Для человекочитаемых названий используйте pillow_heif или ExifRead.

Как создать анимированный GIF из кадров?

Pillow поддерживает многослойные GIF. Пример: анимация из трёх статических изображений.

from PIL import Image

frames = [Image.open(f'frame{i}.png') for i in range(3)]
# Первый кадр – основа, остальные добавляем
frames[0].save('animation.gif', save_all=True, append_images=frames[1:], duration=500, loop=0)

Создаётся GIF-анимация с бесконечным циклом, каждый кадр показывается 500 мс.

Как использовать маску для выборочного применения эффекта?

Маска (изображение в градациях серого) определяет, где эффект применяется сильнее (белые участки) или слабее (чёрные).

from PIL import Image, ImageFilter

img = Image.open('photo.jpg')
mask = Image.open('mask.png').convert('L')  # чёрно-белая маска
# Применяем размытие ко всему изображению
blurred = img.filter(ImageFilter.GaussianBlur(radius=5))
# Комбинируем с помощью composite
result = Image.composite(blurred, img, mask)
result.save('masked_blur.jpg')

Области, где на маске белый цвет, становятся размытыми; чёрные – остаются исходными.

Как конвертировать изображение в режим палитры (цветовую таблицу)?

Палитровые изображения (P mode) занимают меньше места и могут быть использованы для ретро-эффектов.

from PIL import Image

img = Image.open('photo.jpg')
# Конвертация в палитру с 16 цветами (адаптивная)
img_p = img.quantize(colors=16, method=Image.MEDIANCUT)
img_p.save('palette_16.png')

Изображение уменьшает количество цветов, создавая эффект плаката.

Как выполнить пакетную обработку с использованием многопоточности?

Для ускорения обработки большого количества файлов.

import os
from concurrent.futures import ThreadPoolExecutor
from PIL import Image

def process(file):
    img = Image.open(file)
    img.thumbnail((400,400))
    img.save('out/' + os.path.basename(file))

files = [f for f in os.listdir('photos') if f.lower().endswith(('.jpg','.png'))]
with ThreadPoolExecutor(max_workers=4) as executor:
    executor.map(process, ['photos/'+f for f in files])

Параллельно обрабатываются до 4 файлов одновременно, что сокращает общее время при работе ввода-вывода.