Pillow库是Python 图像处理库（Python image library）的一个派生分支，提供了广泛的文件格式（BMP,PNG,JPEG等）支持，提供基本的图像处理能力，如：
图像存储、图像显示、改变图像大小，旋转图像，图像格式转换，色场空间转换，图像增强，直方图处理，插值和滤波等等。
比起OpenCV库的图像处理，功能有限，但函数使用非常方便，大多数开发者都会把OpenCV库和Pillow库结合使用。
Pillow库的下载
在https://www.lfd.uci.edu/~gohlke/pythonlibs/ 网站 下载 Pillow-8.0.1-cp39-cp39-win_amd64.whl（根据你的Python 环境）
Pillow库的安装
pip install Pillow-8.0.1-cp39-cp39-win_amd64.whl
Pillow库的使用
from PIL import Image
PIL_Image=Image.open("./2019.png")
print(PIL_Image.format,PIL_Image.size,PIL_Image.mode)
PIL_Image.show()
PIL_Image.save('./2020.png')
功能：打开图片、输出图像信息，显示图像，保存图像
注意：
Pillow中的Image.save()方法，使用默认参数保存jpg图片，发现图片被压缩的很严重，导致原来很大的大小变成几十K。
这是因为在保存为jpg的过程中，内部使用压缩算法对图片进行的压缩处理。
但是有些时候往往需要图片的大小不能变化太大或不能太小。所以在使用此方式时可以加入参数：
imObj.save(img_name, quality=95)
quality参数： 保存图像的质量，值的范围从1（最差）到95（最佳）。 默认值为75，使用中应尽量避免高于95的值; 100会禁用部分JPEG压缩算法，并导致大文件图像质量几乎没有任何增益。
使用此参数后，图片大小会增加。如果图片的大小还不能满足你的需求，是否还有其他方式去增加图片大小呢？
save方法还有一个可以配合quality使用的参数，能够大大增加图片大小：
imObj.save(new_name, quality=95, subsampling=0)
subsampling参数：子采样，通过实现色度信息的分辨率低于亮度信息来对图像进行编码的实践。
（参考：https：//en.wikipedia.org/wiki/Chroma_subsampling）
可能的子采样值是0,1和2，对应于4：4：4，4：2：2和4：1：1（或4：2：0？）。
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