Python+PIL记录
PIL(http://www.pythonware.com/products/pil/)中包含很多图形处理库，主要是Image，Image库中包含三个类（Image、ImagePointHandler、ImageTransformHandler）及若干方法。
Image模块仅用一个类来表示PIL中的图像，并提供了许多工厂函数，不同类型的图像可以使用统一的接口进行处理。
http://www.pythonware.com/library/pil/handbook/image.htm
主要函数（可以顾名思义，这里主要有个提纲，方便记忆）有：
写道
Image.new(mode, size) => image
Image.new(mode, size, color) => image
Image.open(infile) => image
Image.open(infile, mode) => image
Image.blend(image1, image2, alpha) => image
im.convert(mode) => image
im.convert(mode, matrix) => image
im.copy() => image
im.crop(box) => image
im.paste(image, box)
im.paste(colour, box)
im.paste(image, box, mask)
im.paste(colour, box, mask)
im.resize(size) => image
im.resize(size, filter) => image
im.save(outfile, options…)
im.save(outfile, format, options…)
im.seek(frame) 可用于gif
im.split() => sequence RGB通道分离
im.transpose(method) => image
图片截取：
file =open("/home/yunpeng/Desktop/solr/test.png",'rb')
im = Image.open(file)
x = 300
y = 500
width = 300
height = 200
box = (x, y, x+width, y+height)
area = im.crop(box)
area.save('/home/yunpeng/Desktop/solr/test2.png', im.format or "JPEG")
今天实验了一把，打开两个差异很小的图片，将其中一个反色处理，然后在将两个图像混合，就能比较清晰的看到差异的地方。
import Image, ImageChops
im1 = Image.open('c:/1.bmp')
im2 = Image.open('c:/2.bmp')
im3 = ImageChops.invert(im2)
Image.blend(im1,im3,0.5).show()
原始图片如下：
1.bmp
http://hi.csdn.net/attachment/201109/10/0_13156695543GE3.gif
2.bmp
http://hi.csdn.net/attachment/201109/10/0_13156695283UHm.gif
混合后结果：
http://hi.csdn.net/attachment/201109/10/0_131566970571Z7.gif
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