Python Image Kütüphanesi

Python Imaging
Kütüphanesi

Mustafa Başer

© 2007 by Mustafa Başer1 <mbaser (at) ibu.edu.tr>

Son Güncelleme: 18:11 18 Nisan 2007

1 Yazardan izin alınmaksızın yayımlanamaz, ticari amaçla kullanılamaz ve İnternet üzerinden
dağıtılamaz, başka bir sitede barındırılamaz. Her türlü eğitim amaçlı ve kişisel kullanımlar için
serbesttir. Diğer kullanımlar için yazara danışılmalıdır.

1 Giriş

1.1 Imaging (PIL) Nedir?

Imaging (PIL), Pythonware (http://www.pythonware.com/products/pil/)
tarafından Python için geliştirilmiş resim işleme ve oluşturma kütüphanesidir.
Perl, PHP ve diğer betik programlama dillerinde sık kullanılan GD (graphic
Driver) modülünden farklı olarak, PIL birçok özellik sunar. Bunlar arasında, var
olan resimden bir kısmı kopyalayıp başka bir reim üzerine kopyalama, resim
filtreleri gibi bir resim düzenleme programında olan özellikleri sunar. Bu sayede
yeni oluşturulacak bir resmin veya daha önceden var olan resim için
programlayıcıya, GIMP veya benzeri resim işleme araçlarında yapabileceklerinin
bazılarını Python programı altında yapması için olanak sunar. Bu işlemler
özellikle web üzerinden dinamik resim sunmayı amaçlayan programcılar için
oldukça yaralıdır. Yoksa bir resmin bir köşesine başka bir resmi yapıştırmak için
Python programı yazmak için değildir. Bu amaç için GIMP'i kullanabilirsiniz.

Imaging, diğer adıyla PIL oldukça kompleks resim işleme yapabilme kabiliyetine
bağlı olarak, kullanılmasında bazı güçlükler vardır. Aslında buna güçlük demek
yerine kompleks bir yapıya sahip demek daha doğru olacaktır. Eğer basit resim
oluşturacaksanız PIL muhtemelen size fazla gelecektir. Bu gibi programcıların
gd-modul'ü kullanması tavsiye edilir. gd-module'ün indirmek ve kullanımı ile ilgili
detaylara ulaşmak için http://newcenturycomputers.net/projects/gdmodule.html
adresini kullanabilirsiniz. Gd-module birkaç fonksiyondan başka bir şey
sunmayan basit (fakat hızlı) resim oluşturma programıdır.

Imaging ile arşivleme işlemleri yapabilirsiniz. Thumbnail oluşturabilir, resim
biçimlerini birbirine çevirebilirsiniz. Postscript çıktı alabilir, PDF2
oluşturabilirsiniz.

Bu rehber hazırlanırken çoğunlukla Python Imaging Library Handbook el
kitabından yararlanılmıştır. Bu rehber hazırlanırken Fedora Core 6 ve üzerinde
kurulu python-2.4.4-1.fc6 ve Image-1.1.5 kullanılmıştır.

Rehberi okuyanın Python programlama dilinin temellerini bildiği ve resim
biçimleri ile ilgili genel bilgiye sahip olduğu varsayılmıştır.

2 Her ne kadar PIL ile PDF oluşturabilseniz de, eğer amacınız Python altında PDF dokümanları oluşturmak ise,
PIL yerine ReportLab (http://www.reportlab.org/rl_toolkit.html) geliştirilen kütüphaneyi kullanmalısınız.

2 © Mustafa Başer – 2007

Imaging (PIL) Nasıl Elde Edilir?

1.2 Imaging (PIL) Nasıl Elde Edilir?

Imaging (PIL) hemen her Python dağıtımı ile birlikte ön tanımlı olarak gelir. Bu
nedenle, Python'un doğal resim işleme kütüphanesi olarak tanımlanır.

Python komut satırını açıp aşağıdaki komutu işleterek sisteminizde yüklü olup
olmadığını anlayabilirsiniz:
>>> import Image

Eğer sisteminizde yüklü değilse http://www.pythonware.com/products/pil/
adresinden, sisteminize uygun sürümü indirip kurabilirsiniz. Image sürümünü
öğrenmek Image modülündeki VERSION sabitine bakabilirsiniz:
>>> Image.VERSION
'1.1.5'

Bu rehberde kullanılan sürüm 1.1.5 olduğundan, eski ya da yeni sürümlerinde
birtakım değişikliklerin olması normaldir.

© Mustafa Başer – 2007 3

2 Rehber

2.1 Image Sınıfı

PIL'in en önemli sınıfı Image 'dir. Image aynı isimli modüle içerisindedir. Image
sınıfını kullanarak birçok resim işlemi yapabilir veya yeniden resim
oluşturabilirsiniz.

Daha önceden var olan bir resmi açmak için Image modülündeki open metodu
kullanmalısınız:
>>> import Image
>>> res=Image.open("python-logo.gif") # http://www.python.org/images/python-
logo.gif

Eğer sonuç başarılı ise, metot Image nesnesini döndürecektir. Bu nesneye ait
metotları kullanarak, resim üzerindeki işlemlerinizi yapabilirsiniz. Nesne
içerisindeki metotları dir fonksiyonu ile görebilirsiniz.

Örneğin resim biçimi, resim boyutu (piksel olarak) ve resim kipi görüntüleyelim:
>>> print res.format, res.size, res.mode
GIF (211, 71) P

Burada görüldüğü gibi resim biçimimiz GIF, resmimizin boyu 211x71 (enxboy)
piksel ve resim kipimiz P'dir. Resim kipi, resimdeki band sayısı ve resmi ile
piksel ve derinlik bilgilerini içerir. Çok kullanılan resim kipleri; siyah-beyaz
resimler için L, doğru renk resimler için RGB, ön baskı resimler için CMYK'dır.

Resim nesnesini elde etmişseniz, resmi görüntülemek için show metodunu
kullanabilirsiniz:
>>> res.show()

Bu metodu işlettiğinizde, sisteminizdeki ön tanımlı resim görüntüleyicisi
içerisinde resminiz açılacaktır.


Resimlerin Okunması ve Yazılması

2.2 Resimlerin Okunması ve Yazılması

PIL birçok resim biçimini desteklemektedir. Bir resim dosyasını açmak için open
metodunu kullanmalısınız. PIL'de resim dosyalarını açarken, resim biçimini
bilmenize gerek yoktur, PIL otomatik olarak resim biçimi algılar ve döndürülen
nesnedeki metotlar ona göre adapte edilir.

PIL'de dosyaları kaydederken, açılan resim nesnesindeki save metodu kullanılır.
Resimler kaydedilirken, resim biçimi belirtilmediği taktirde, resim uzantısına
göre resmin hangi biçimde kaydedileceği saptanmaya çalışılır.

PIL'de resim açma ve kaydetmeye örnek olarak, yukarıda açtığımız python-
logo.gif resmini JPG olarak kaydedelim:

>>> res.save("python-logo.jpg")
Traceback (most recent call last):
File "<stdin>", line 1, in ?
File "/usr/lib/python2.4/site-packages/PIL/Image.py", line 1305, in save
save_handler(self, fp, filename)
File "/usr/lib/python2.4/site-packages/PIL/JpegImagePlugin.py", line 390, in
_save
raise IOError("cannot write mode %s as JPEG" % im.mode)
IOError: cannot write mode P as JPEG

Burada görüldüğü gibi P kipindeki bir resmin JPG olarak kaydedilemeyeceği
belirtiliyor. O halde resim kipini JPG olarak kaydedebileceğimiz bir kipe
dönüştürmemiz gerekir. RGB JPG için geçerli bir kiptir:
>>> res.mode="RGB"

Şimdi resmi kaydedebiliriz:

Programımızın tamamı aşağıdaki gibi olacaktır:
>>> import Image
>>> res=Image.open("python-logo.gif")
>>> res.mode="RGB"

Web programcıları, resimleri yayımlarken çoğunluka onların ön izlemesini
ziyaretçilere göstermek ister. Bu sayede ziyaretçi, ilgilendiği resmin büyüğünü
görebilir. Bunun nedeni hem ziyaretçi hem de yayımcı için daha az veri
transferinin sağlanmasıdır. Eğer var olan resimlerinizin orijinal boyutlarını
koruyarak, ziyaretçiye daha küçük ön izleme (thumbnail) göndermek
istiyorsanız, bunu PIL ile bir iki satırda yapabilirsiniz. http://lwn.net/ adresinden
alınan birkaç penguen resimleri penguenler klasörüne kaydedildi. Şimdi bu
resimlerin küçük ön izleme (thumbnail) resimlerini oluşturalım:
#!/usr/bin/python

import os
import Image

klasor='penguenler'
kucukler='onizleme'

if not os.path.exists(kucukler):
os.mkdir(kucukler)


Resimlerin Okunması ve Yazılması

for i in os.listdir(klasor):
res=Image.open(klasor+'/'+i)
res.thumbnail((100, 100))
res.save(kucukler+'/'+i)

Eğer programınız bir web sayfasını yayımlayacaksa, o zaman bir CGI programı
yazabilirsiniz. Bu program yeni oluşturulan küçük resimleri yeni bir klasöre
yazmak yerine, doğrudan ekrana basmalıdır. “PIL ve CGI” bölümde, PIL ile
oluşturulan resimlerin CGI ile nasıl yayımlanabileceğini öğreneceksiniz.

2.3 Kesme, Yapıştırma ve Resimlerin Birleştirilmesi

Image sınıfı size resim alanları üzerinde işlem yapmanızı sağlayacak birçok araç
içermektedir. Bir resimden, dikdörtgen şeklindeki bir alanı almak için crop
metodunu kullanmalısınız.

Aşağıdaki resimde yakışıklı bir penguenin boydan resmi var.

tux-thinkpad.gif (tam boy)

Bu resimden yakışıklı bir vesikalık resim yapmak istiyoruz, o halde penguenin
sadece kafa kısmına ihtiyacımız var. Bunun için önce resmi açalım, bu resimden
dikdörtgen bir alan kopyalayalım ve bunu kaydedelim:
>>> res=Image.open("tux-thinkpad.gif")
>>> kutu=(60,6,150,96)
>>> alan=res.crop(kutu)
>>> alan.save('yeni.gif')

Kaydettiğimiz yeni.gif resmi aşağıdaki gibi olacaktır.


Kesme, Yapıştırma ve Resimlerin Birleştirilmesi

yeni.gif (vesikalık)

Bu programda yaptıklarımızı açıklayalım. Öncelikle resmimizi res nesnesi açtık.
Daha sonra bir kutu tanımladık. Bu kutu, resimden kopyalayacağımız alanı
belirlemektedir. Bu kutu şu şekilde tanımlanır:

(X1, Y1, X2, Y2)

Buradaki indisler şu şekildedir:

X1: piksel olarak seçilecek alanın yatay başlangıç noktası
X2: piksel olarak seçilecek alanın dikey başlangıç noktası
Y1: piksel olarak seçilecek alanın yatay bitiş noktası
Y2: piksel olarak seçilecek alanın dikey bitiş noktası

Bun görsel olarak aşağıdaki şekilde olduğu gibi gösterebiliriz.

(X1, Y1)

(X2, Y2)

res nesnesine atanan Orijinal resimden, kutu ile tanımlanan alanı alan
nesnesine kopyalama için crop metodu kullanılmıştır. alan nesnesi yeni bir
resim nesnesi, olduğundan herhangi bir resim üzerinde yapılabilecek tüm
işlemler, yeni nesne için de geçerlidir. crop metodu tüp (ya da liste) şeklinde bir
parametre alır. Bu tüp (Ya da liste) dört elemandan oluşmalıdır ve bunlar
yukarıda belirtildiği gibi alanın başlangıç ve bitimini gösteren 4 sayı (integer)
değer olmalıdır.

Kopyaladığımız m 90x90 boyutundadır:
>>> alan.size
(90, 90)

Herhangi bir resim nesnesinde saklı resmi istediğiniz bir açı ile döndürebilirsiniz.
Döndürme işlemi rotate metodu ile yapılır. Örneğin vesikalık resmimizi tepe-
taklak çevirelim:
>>> ters=alan.rotate(180)
>>> ters.save("ters-vesikalik.gif")

ters-vesikalik.gif resmi aşağıdaki gibi olacaktır.



ters-vesikalik.gif (180o döndürülmüş )

rotate metodu, bir resim nesnesini kendisine parametre olarak verilen açı
(derece cinsinden) kadar döndürüp yeni bir resim nesnesi döndürür. Elbette ki
bir resim nesnesini tersine döndürüp yine kendisine atayabilirsiniz:
>>> alan=alan.rotate(180)

Bu işlem, alan nesnesi içerisinde saklanan resmi 1800 döndürmüş olacaktır.

Bir resim nesnesini, başka bir resim nesnesi üzerine yapıştırmak için paste
metodu kullanılır. paste metodu iki parametre alır: birincisi, yapıştırılacak olan
resim nesnesi, ikincisi resim nesnesinin yapıştırılacağı alanı belirleyen
koordinat. Bu koordinat, yukarıda tanımlanan kutu şeklinde olmalıdır.
Yapıştırılacak olan nesne'nin boyutu ile kutunun boyutu aynı olmalıdır.

Tam boy penguen resminden vesikalık bir resim üretmiştik. Bu vesikalık resim
penguen'in kafası idi. Daha sonra bu kafayı ters döndürdük. Şimdi bu kafayı aynı
kutuyu kullanarak tam boy penguen resmine yapıştırırsak, penguenin kafasını
tepe-taklak çevirmiş oluruz:
>>> res.paste(alan, kutu)
>>> res.save("ters-kafali-penguen.gif")

ters-kafali-penguen.gif resmimiz aşağıdaki gibi olacaktır.

ters-kafali-penguen.gif (ters kafalı penguen! )



PIL, çok bantlı resimlerde, bantlar üzerinde işlem yapmanızı, ya da bantları
birleştirmenizi sağlayabilir. Çok bantlı bir resmin açıldığı resim nesnesinde,
bantları ayırarak her birini bir resim nesnesine atamanızı sağlayacak olan metot
split' dir. Aşağıdaki şekilde RGBA kipine sahip lsap_tux.png resmi
görünmektedir.

RGBA kipli lsap_tux.png

Şimdi bu resmi bir nesneye açalım ve resmi bantlarına ayıralım:
>>> res=Image.open("lsap_tux.png")
>>> r,g,b,a=res.split()

Eğer r, g, b, ve a'yı kaydedecek olursak aşağıdaki gibi resimler elde ederiz:

r.save("r.png"); g.save("g.png"); b.save("b.png"); a.save("a.png")

lsap_tux.png resminin sırası ile R, G, B ve A bantları

Ayrışmış bantlar üzerinde çalıştıktan sonra bunları tekrar birleştirmek için merge
metodunu kullanabilirsiniz. Yukarıda bantlarına ayrıştırdığımız resmi farklı bir
sıra ile birleştirelim:
>>> yeni=Image.merge("RGBA", (b, g, r, a))
>>> yeni.save("yeni.png")

yeni.png resmimiz aşağıdaki gibi olacaktır.



b,g,r,a sırası ile birleştirilmiş lsap_tux.png resmi

2.4 Geometrik Dönüşümler

Image sınıfı, resimleri yeniden boyutlandırmak için reisize ve döndürme işlemi
yapmak için rotate metodunu içerir. rotate metodu daha önce anlatılmıştı.

Bu resmin boyutlarını iki katına çıkarmak için aşağıdaki işlemi yapabiliriz:
>>> en,boy=yeni.size
>>> ikiKat=yeni.resize((2*en,2*boy))
>>> ikiKat.save("ikiKat.png")

Burada unutulmaması gereken resmin boyutunun iki katına çıkmış olmasıdır, bir
resmin yanına (Ya da üstüne, altına) başka bir resim eklemek istiyorsanız, önce
daha büyük tuvale sahip yeni bir resim oluşturmalı ve bu iki resmi bu tuvale
yapıştırmalısınız. Örneğin tux-thinkpad.gif ve lsap_tux.png resimlerini yan
yana yapıştırarak tek bir resim elde etmeye çalışalım. Öncelikle bu resimleri
yeniden açalım:
>>> res1=Image.open("tux-thinkpad.gif")
>>> res2=Image.open("lsap_tux.png")

Yeni tuvalimizin boyutunu bilmemiz gerekiyor. Resimleri yan yana
yapıştıracağımıza göre, yeni tuvalin eni her iki resmin enleri toplamı kadar
olmalıdır. O halde en'i şu şekilde hesaplayabiliriz:
>>> en=res2.size[0]+res2.size[0]

Şimdi boyunu belirleyelim. Yeni resmin boyu, büyük olan resmin boyu kadar
olmalıdır. O halde önce kimin büyük olduğuna bakalım:
>>> res1.size[1]
249
>>> res2.size[1]
120

Birinci resmin boyu daha büyük olduğuna göre, boy:
>>> boy=res1.size[1]

Şimdi yeni resmimizi oluşturalım:
>>> res=Image.new("RGBA",(en,boy))


Geometrik Dönüşümler

Önce birinci resmimizi yapıştıralım. Bunun için yukarıda anlatılan kutu şekilde
olmalıdır:
>>> kutu1=(0,0,res1.size[0], res1.size[1])
>>> res.paste(res1, kutu1)

Şimdi ikinci resmimizi yapıştırabiliriz. Bunun için belirleyeceğimiz kutunun X1
(yatay) başlangıç noktası, ilk resmin eninin bittiği yerdir. Y1 (dikey başlangıç
noktası ise 0'dır. O halde:
>>> X1=res1.size[0]
>>> Y1=0

Resmin yatay bitiş noktası (X2), ilk resmin yatay bitişi ile ikinci resmin eninin
toplamıdır. Dikey bitiş noktası (Y2) ise ikinci resmin enidir:
>>> X2=res1.size[0]+res2.size[0]
>>> Y2=res2.size[1]

Şimdi ikinci resmi yapıştırabiliriz:
>>> res.paste(res2, (X1,Y1,X2,Y2))
>>> res.save("ikili_penguen.png")

ikili_penguen.png aşağıdaki gibidir.

ikili_penguen.png (iki penguen yanyana)

2.5 Kip Dönüşümü

Image nesnesinde kip dönüşümünü iki şekilde yapabilirsiniz. Ya resim nesnesine
convert metodunu uygulayabilir veya, resim nesnesinin mode uzantısını
istediğiniz kipe eşitleyebilirsiniz. Eğer var olan resminizin kipini
değiştirecekseniz, mode uzantısını eşitleyin. Eğer var olan resim nesnesinin kipini
değiştirip başka bir nesneye atayacaksanız convert metodunu kullanın. Daha iyi
anlamak için şu örneğe bakalım:
>>> ikiKat.mode


Kip Dönüşümü

'RGBA'
>>> ikiKat.mode="L"
>>> ikiKat.mode
'L'

Burada resmimizin kipini değiştirdik. Aşağıdaki programda yeni kipte (siyah-
beyaz) başka bir resim nesnesi elde ettik:
>>> ikiKat=yeni.resize((2*en,2*boy))
>>> ikiKat.mode
'RGBA'
>>> baska=ikiKat.convert("L")
>>> baska.mode
'L'

2.6 Resim Artırma (Enhancement)

PIL resim artırmak için birçok metot ve modüle sağlamaktadır. Bunları sırası ile
inceleyelim.

Filtreler

ImageFilter modülü ön tanımlı birçok filtre içerir. Bu filtreler, resim nesnesini
filter metodu kullanılarak uygulanır. Örneğin yukarıdaki penguene EMBOSS
filtresini uygulayalım:
>>> import ImageFilter
>>> res=Image.open("lsap_tux.png")
>>> embosRes=res.filter(ImageFilter.EMBOSS)
>>> embosRes.save("lsap_tux_emboss.png")

Resmimize bakacak olursak aşağıdaki şekilde olduğu gibi görünecektir.

EMBOSS filtresi uygulanmış penguenimiz

Diğer filtreler şunlardır: BLUR, CONTOUR, DETAIL, EDGE_ENHANCE,
EDGE_ENHANCE_MORE, FIND_EDGES, SHARPEN, SMOOTH, SMOOTH_MORE.

Örneğin yukarıdaki resme FIND_EDGES filtresi uygularsak:
>>> res.filter(ImageFilter.FIND_EDGES).save("kenarlar.png")

kenarlar.png resmimiz aşağıdaki gibi olur.


Resim Artırma (Enhancement)

Penguenin kenarları

Artırma

İleri resim artırma için, ImageEnhance modülü içerisindeki sınıfları kullanmanız
gerekir. Bu sayede resminizde kontrast, parlaklık ve renk dengesini
ayarlayabilirsiniz. Yukarıdaki resmimizin kontrastını değiştirelim:


3 ImageDraw Modülü

Bir programlama dili altında resimlerle uğraşmanın belkide en temel nedeni,
eldeki verileri grafikler halinse sunmaktır. Özellikle web programcılarının sıklıkla
kullandığı bir yöntemdir. Eldeki veriyi grafik halinde sunmak için PIL yeteri kadar
çizim fonksiyonu sunar. Bu fonksiyonlar ImageDraw modülü içerisindedir.

Başlangıç örneği olarak, penguen (lsap_tux.png) resmimizin kenarından 5 pixel
uzaklıkta bir dikdörtgen çizelim:
>>> import Image, ImageDraw
>>> res = Image.open("lsap_tux.png")
>>> ciz = ImageDraw.Draw(res)
>>> ciz.rectangle((5,5,res.size[0]-5, res.size[1]-5), outline="#ff0000")
>>> del ciz
>>> res.save("cerceveli.png")

Çerçeveli penguen resmimiz aşağıdaki gibi olacaktır.

Çerçeveli Penguen (cerceveli.png)

Şimdi burada kullandığımız fonksiyon ve parametrelerine bir bakalım. Çizim
işlemleri ile ilgili fonksiyonlar ImageDraw modulünde olduğundan ilk satırda Image
ve ImageDraw modüllerini yükledik. Daha sonra resmimizi res nesnesine açtık.
res nesnesinden çizim nesnemizi oluşturmak için ImageDraw.Draw (res) sınıfını
kullandık. Artık resim üzerindeki tüm çizimler ciz nesnesi aracılığı ile
yapılacaktır. Draw sınıfında bulunan rectangle metodu ile resmimizin etrafına bir
çerçeve çizdik. Bu çerçeve, dıştan 5 piksel olacak şekildedir. rectangle ve diğer
metotlarda kullanılan outline parametresi, çizimin rengini belirtir. Burada
hexadecimal yazımını kullandık. Benzer şekilde rgb renklerini de kullanabilirdik.
Örneğin kırmızı çerçeve çizmek için "rgb(100%,0%,0%)" yazımı da kullanılabilirdi.
rectangle metodunun kullanımını aşağıda okuyabilirsiniz. Çiziminiz bitince ciz
nesnesini hemen silmelisiniz, aksi halde hafızda boşuna yer kaplayacaktır.


ImageDraw Metotları

3.1 ImageDraw Metotları

rectangle

ciz.rectangle(kutu, secenekler)

Resim üzerine dikdörtgen çizmek için kullanılır. burada kutu tanımı sayfa 7'da
verilmiştir. Seçenekler ise birçok ImageDraw metodunda kullanılan outline ve
fill parametrelerini belirti. outline dikdörtgenin rengini, fill ise dikdörtgenin
içerisinin hangi renk ile doldurulacağını gösterir. Renk tanımlarını hexadecimal
veya RGB olarak verebilirsiniz. Aşağıda yeni bir resim oluşturup, bu resim
üzerine çizilen dikdörtgenler görünmektedir.
import Image, ImageDraw
res = Image.new("RGB",(200,200), "#EFECE9")
ciz = ImageDraw.Draw(res)
ciz.rectangle((5,5,50,95), fill="rgb(70%,40%,10%)")
ciz.rectangle((5,100,195,195), outline="#0000ff", fill="#aabbcc")
ciz.rectangle((55,5,195,95), outline="#00ff00")
del ciz
res.save("diktortgenler.png")

Bu program geri zemin üzerine aşağıdaki resimde görünen dikdörtgenleri
oluşturacaktır.

Çeşitli dikdörtgenler (diktortgenler.png)

line

ciz.line(kutu, secenekler)

kutu (sayfa 7'daki tanıma bakınız) ile verilen dikdörtgenin sol üst köşesinden,
sağ alt köşesine bir doğru çizer. Burada kutu tanımını şu şekilde de
algılayabilirsiniz (x1,y1) çizginin başlangıç noktası, (x2,y2) çizginin bitiş noktası.
Aşağıdaki program penguenin köşegenlerinden birer çizgi çekmektedir.
>>> res = Image.open("lsap_tux.png")



>>> ciz.line((0,0,res.size[0], res.size[1]), fill="#ff0000")
>>> ciz.line((0,res.size[1], res.size[0], 0), fill="#00ff00")
>>> del ciz
>>> res.save("lsap_tux_carpi.png")

Bu program kodu, lsap_tux.png resmini açacak ve köşegenlerinden kırmızı ve
yeşil çizgi çizmiştir (aşağıdaki şekilde).

Bu pengueni çizmişleri (lsap_tux_carpi.png)

arc

ciz.arc(kutu, baslamaAcisi, bitmeAcisi, secenekler)

Verilen kutu (sayfa 7'daki tanıma bakınız) içerisinde başlangıç açısı
baslamaAcisi ve bitiş açısı bitmeAcisi ile belirtilen bir yay çizer. Yay'ın
seçenekleri fill olabilir. Bir yay kutu içerisine nasıl yerleşiyor bunu görmek için,
önce arka planı sarı olan yeni bir resim tuvali oluşturalım, daha sonra bu tuval
üzerine kutu ile verilen dikdörtgen çizelim ve içerisine aynı kutu ile verilen yarım
çember çizelim. Yarım çember başlangıç açısı 0o ve bitiş açısı 180o olan yaydır.
Aşağıdaki programı inceleyin:
>>> res = Image.new("RGB",(120,120), "#ffff00")
>>> kutu=(10,10,110,110)
>>> ciz.rectangle(kutu, outline="#0000ff")
>>> ciz.arc(kutu, 0, 180, fill="#ff0000")
>>> del ciz
>>> res.save("yay.png")

Bu program kodu aşağıdaki resmi üretecektir:



Yayın kutu içerisine yerleşmesi (yay.png)

Burada görüldüğü gibi, çizilen yay eğer tam çember ise kutu ile belirtilen alan
içerisine tam sığacak şekilde yay çizilmektedir. 0o saat 3 konumundan başlayıp,
saat yönünde derece cinsinden ölçülmektedir.

Şimdi bu öğrendiğimizi kullanarak bir hilal çizelim. Hilalimiz kırmızı zemin
üzerine beyaz renkli olsun. Aşağıdaki program kodunu inceleyin:
res = Image.new("RGB",(120,120), "#ff0000")
ciz.arc((10,10,110,110), 0,180, fill="#ffffff")
ciz.arc((10,20,110,100), 0,180, fill="#ffffff")
del ciz
res.save("hilal.png")

Bu program kodu aşağıda görünen hilali çizecektir.

İki yayın kesişmesi ile ortaya çıkan hilal (hilal.png)

chord

ciz.chord(kutu, baslamaAcisi, bitmeAcisi, secenekler)

arc (yay) ile aynıdır, ancak yayın başlama ve bitişi arasında bir çizgi çizer.
Aşağıdaki örnekte, kutu içerisinde kirişin nasıl yerleştiğini görüyorsunuz:
>>> res = Image.new("RGB",(120,120), "#ff0000")
>>> kutu = (10,10,110,110)
>>> ciz.rectangle(kutu, outline="#0000ff")



>>> ciz.chord(kutu, 0,180, outline="#0000ff", fill="#ffffff")
>>> del ciz
>>> res.save("kiris.png")

Yukarıdaki programın ürettiği resim aşağıdaki şekilde görülmektedir:

Kutu içerisine kirişin yerleşmesi (kiris.png)

Yukarıdaki hilal örneğimizde, hilalin içi beyaz olsun istiyorsak, ilkinin içi beyaz
kiriş ikincisinin için kırmızı kiriş yapmamız gerekecektir:
ciz.chord((10,10,85,110), 0,180, fill="#ffffff")
ciz.chord((10,20,85,100), 0,180, fill="#ff0000")
del ciz
res.save("hilal.png")

Bu program aşağıda görünen kırmızı zemin üzerinde beyaz hilalli oluşturacaktır:

İçi beyaz hilal (hilal.png)

Merkezine bir de yıldız kondurmamız gerekecek!

ellipse

ciz.ellipse(kutu, secenekler)

Verilen kutu içerisine elips çizer.



pieslice

ciz.pieslice(kutu, baslamaAcisi, bitmeAcisi, secenekler)

acr (yay) ile aynıdır ancak yayın uçları ile merkez arasında bir çizgi çizer.
Aşağıda basit bir örnek görünüyor:
ciz.pieslice((10,10,110,110), 0,75, fill="#ffffff")
del ciz
res.save("dilim.png")

Bu program aşağıdaki resmi üretecektir:

İçi beyaz bir karpuz dilimi (dilim.png)

Web üzerinden verileri pasta grafik olarak yansıtmak için sıkça kullanacağınız
metot olacaktır. Örneğin 4 seçenekten oluşan bir anket hazırladık ve bu anketin
sonuçları şu şekilde bulundu

Seçenek Oy Sayısı
A 80
B 49
C 32
D 76

Bu seçenekleri secenek listesinde aşağıdaki gibi tuttuğumuzu varlayalım:
>>> secenek = [80, 49, 32, 76]

Burada her bir seçeneği farklı bir renkteki karpuz dilimi olarak göstermemiz
gerekir. Bir daire 360o'den oluştuğuna göre her oy sayısına karşılık gelen açıyı
hesaplamalıyız. Bunun için:
>>> secenek = [80, 49, 32, 76]
>>> toplamOy=0
>>> for i in secenek:
... toplamOy += i
...
>>> print toplamOy
237



O halde toplam oy sayımız 237 dir. Şimdi oy oranlarına göre her bir dilim için
açıyı bulalım:
>>> secenekBasinaAci=[]
>>> for i in secenek:
... secenekBasinaAci.append(int(round(360*(i/float(toplamOy)))))
...
>>> print secenekBasinaAci
[122, 74, 49, 115]

Şimdi rastgele renk üreten bir fonksiyon yazalım:
>>> import random
>>> def rastgeleRenk():
>>> renk='#'
>>> for i in range(6):
>>> renk=renk+random.choice('0123456789abcdfe')
>>> return renk

Son olarak açılara denk gelen dilimleri resim üzerine çizmek gerekecek:
>>> res = Image.new("RGB",(120,120), "#cccccc")
baslangic=0
bitis=0
for i in secenekBasinaAci:
bitis=baslangic+i
ciz.pieslice((10,10,110,110), baslangic,bitis, fill=rastgeleRenk())
baslangic=bitis

del ciz
res.save("pasta.png")

Bunların hepsini bir program olarak yazarsak:
#!/usr/bin/python

import Image, ImageDraw, random

secenek = [80, 49, 32, 76]
toplamOy=0
for i in secenek:
toplamOy += i

secenekBasinaAci=[]

for i in secenek:
secenekBasinaAci.append(int(round(360*(i/float(toplamOy)))))

def rastgeleRenk():
renk='#'
for i in range(6):
renk=renk+random.choice('0123456789abcdfe')
return renk

res = Image.new("RGB",(120,120), "#cccccc")
baslangic=0
bitis=0
for i in secenekBasinaAci:
bitis=baslangic+i
ciz.pieslice((10,10,110,110), baslangic,bitis, fill=rastgeleRenk())
baslangic=bitis

del ciz
res.save("pasta.png")



Bu programın ürettiği resim aşağıdaki gibi olacaktır (sizde pasta dilimleri farklı
renkler olacaktır)

Verileri pasta grafik olarak sunmak (pasta.png)


4 PIL ve CGI

Python'un web programcıları için içerdiği birçok araç, onun web programlamada
vazgeçilmez bir dil olmasını sağlamaktadır. Şimdi PIL ile oluşturulan bir resmin
web sayfasında nasıl

Devam Edecek....


Python Image Kütüphanesi

More Related Content

What's hot

Viewers also liked

Similar to Python Image Kütüphanesi

Python Image Kütüphanesi