PIL 几乎完全是面向对象的，因此大多数函数都返回对象。
例如：
>>> image = Image.open('img6.png')
>>> type(image)
<class 'PIL.PngImagePlugin.PngImageFile'>
The PIL Image是一个类（因此是大写），因此它返回一个对象。因此，如果图像是一个对象，它可能具有属性，例如图像数据、图像的高度/宽度等，以及内置方法，例如.show()这将显示图像。你可以阅读 PIL 文档Image class http://pillow.readthedocs.io/en/3.1.x/reference/Image.html了解更多。
因此，您将类传递给需要数组的函数。那里会有问题。解决此问题的一种方法是将数据读入 numpy 数组，使用image.getdata() http://pillow.readthedocs.io/en/3.1.x/reference/Image.html#PIL.Image.Image.getdata，这是在 PIL 中访问像素值的常用方法。
However, numpy 会自动转换Image使用简单的命令将其转换为数组：np.asarray().
>>> image = Image.open('img6.png')
>>> type(image)
<class 'PIL.PngImagePlugin.PngImageFile'>
>>> image_data = np.asarray(image)
>>> type(image_data)
<class 'numpy.ndarray'>
耶！现在我们有了图像中的数组。但重要的是，PIL 像大多数其他库一样将图像读取为 RGB 图像，但 OpenCV 实际上使用 BGR 通道排序。因此，如果您要使用 OpenCV 以取决于图像颜色的方式写入、显示或修改图像，则需要确保交换第一个和最后一个通道。
只剩下一个问题了……处理对比度调整。Contrast来自ImageEnhance模块也返回一个对象：
>>> contrast = ImageEnhance.Contrast(image)
>>> type(contrast)
<class 'PIL.ImageEnhance.Contrast'>
但这会返回一个Contrast对象，而不是Image目的。事实上，您的代码甚至没有修改图像；您所做的就是创建增强器对象。您必须调用一个方法来实际执行对比度调整（以及您希望其强度的一个因素）。检查ImageEnhance 文档 http://pillow.readthedocs.io/en/3.1.x/reference/ImageEnhance.html:
所有增强类都实现一个公共接口，包含一个方法：
enhance(factor)
返回增强图像。
参数： factor– 控制增强的浮点值。因子 1.0 始终返回原始图像的副本，较低的因子意味着较少的颜色（亮度、对比度等），而较高的值意味着更多。对此值没有任何限制。
返回类型： Image
Now, this方法返回一个Image，所以我们可以运行np.asarray()关于结果。所以最终的管道将是这样的：
- 将图像加载到
Image class
- 创建对比度增强对象
- Invoke
enhance(factor)在对比度增强对象上，返回值将是另一个Image class
- 获取对比度调整图像数据的 numpy 数组
- 从 RGB 顺序转换为 BGR 顺序
- 正常使用
输入图像：
>>> pil_image = Image.open('img6.png')
>>> contrast_enhancer = ImageEnhance.Contrast(pil_image)
>>> pil_enhanced_image = contrast_enhancer.enhance(2)
>>> enhanced_image = np.asarray(pil_enhanced_image)
>>> r, g, b = cv2.split(enhanced_image)
>>> enhanced_image = cv2.merge([b, g, r])
>>> cv2.imshow('Enhanced Image', enhanced_image)
>>> cv2.waitKey()
输出图像：
