python处理圆角图片、圆形图片的例子
发布于 2014-10-12 04:18:37 | 200 次阅读 | 评论: 0 | 来源: 网友投递
Python编程语言
Python 是一种面向对象、解释型计算机程序设计语言，由Guido van Rossum于1989年底发明，第一个公开发行版发行于1991年。Python语法简洁而清晰，具有丰富和强大的类库。它常被昵称为胶水语言，它能够把用其他语言制作的各种模块（尤其是C/C++）很轻松地联结在一起。
本文为大家讲解了python中处理圆角图片、圆形图片的例子:一种是头像的方形图片处理成圆行的，一种是方形图片的4角变得椭圆点,感兴趣的同学参考下.
效果图如下：
图1（头像图片剪成圆形的，其他为透明）
图2（给图片的4个角加椭圆）
以前没处理过，处理起来真是有点费力呀。
用到的模块：
import os, math
import Image
import ImageDraw
1 头像图片剪成圆形的，其他为透明
搜索了好久，没有找到比较好的方法，有个博客(不好意思，忘记博客地址了)用了一个比较诡异的方法，我试了一下，除了处理jpg图片没有格式转换，其他的都没有问题，我当时就先按照那个方法来了
def circle():
ima = Image.open("test.jpg").convert("RGBA")
size = ima.size
# 因为是要圆形，所以需要正方形的图片
r2 = min(size[0], size[1])
if size[0] != size[1]:
ima = ima.resize((r2, r2), Image.ANTIALIAS)
imb = Image.new('RGBA', (r2, r2),(255,255,255,0))
pima = ima.load()
pimb = imb.load()
r = float(r2/2) #圆心横坐标
for i in range(r2):
for j in range(r2):
lx = abs(i-r+0.5) #到圆心距离的横坐标
ly = abs(j-r+0.5)#到圆心距离的纵坐标
l = pow(lx,2) + pow(ly,2)
if l <= pow(r, 2):
pimb[i,j] = pima[i,j]
imb.save("test_circle.png")
这个方法是 计算每个像素到原点（就是图片中心点）的距离来画圆形的
2、给图片的4个角加椭圆
def circle_corder_image():
im = Image.open("test.jpg").convert("RGBA")
rad = 10 # 设置半径
circle = Image.new('L', (rad * 2, rad * 2), 0)
draw = ImageDraw.Draw(circle)
draw.ellipse((0, 0, rad * 2, rad * 2), fill=255)
alpha = Image.new('L', im.size, 255)
w, h = im.size
alpha.paste(circle.crop((0, 0, rad, rad)), (0, 0))
alpha.paste(circle.crop((0, rad, rad, rad * 2)), (0, h – rad))
alpha.paste(circle.crop((rad, 0, rad * 2, rad)), (w – rad, 0))
alpha.paste(circle.crop((rad, rad, rad * 2, rad * 2)), (w – rad, h – rad))
im.putalpha(alpha)
im.save('test_circle_corder.png')
用了这个方法后，想了一想，头像图片剪成圆形的，其他为透明，用这个方法也是可以的，于是画圆形有了下面的方法：
def circle_new():
ima = Image.open("test.jpg").convert("RGBA")
size = ima.size
r2 = min(size[0], size[1])
if size[0] != size[1]:
ima = ima.resize((r2, r2), Image.ANTIALIAS)
circle = Image.new('L', (r2, r2), 0)
draw = ImageDraw.Draw(circle)
draw.ellipse((0, 0, r2, r2), fill=255)
alpha = Image.new('L', (r2, r2), 255)
alpha.paste(circle, (0, 0))
ima.putalpha(alpha)
ima.save('test_circle.png')
虽然最后我想要的都有了，但是通过对这2个问题的研究，我看到了python 图片处理的强大，好多还值得我去学习研究。