На этом шаге мы рассмотрим оставшиеся методы.

Перечислим оставшиеся методы, придназначенные для работы с изображениями:

crop((<X1>, <Yl>, <X2>, <Y2>)) - вырезает прямоугольный фрагмент из исходного изображения. В качестве параметра указывается кортеж из четырех элементов: первые два элемента задают координату левого верхнего угла вырезаемого фрагмента, а вторые два элемента задают координату его правого нижнего угла. Предполагается, что начало координат располагается в левом верхнем углу изображения. Положительная ось х направлена вправо, а положительная ось у - вниз. В качестве значения метод возвращает новое изображение. Обратите внимание на то, что считывание области из исходного изображения производится только при первой операции над новым изображением. Если после выполнения метода crop() над исходным изображением были произведены операции, то они отобразятся и на новом изображении. Чтобы явным образом произвести считывание области, необходимо сразу после метода crop() вызвать метод load(). Пример:
```
>>> img = Image.open("Sample1.jpg")
>>> img2 = img.crop( (0, 0, 100, 100) ) # Помечаем фрагмент
>>> img2.load() # Считываем фрагмент, создавая новое изображение
<PixelAccess object at 0x00AC0680>
>>> img2.size
(100, 100)
```
paste (<Цвет>, <Область>[, <Маска>]) - закрашивает прямоугольную область определенным цветом. Координаты области указываются в виде кортежа из четырех элементов: первые два элемента задают координату левого верхнего угла закрашиваемой области, а вторые два элемента - координату ее правого нижнего угла. Закрасим область красным цветом:
```
>>> img = Image.open("Sample1.jpg")
>>> img.paste( (255, 0, 0), (0, 0, 100, 100) )
>>> img.show()
```
Результат

Теперь зальем все изображение зеленым цветом:
```
>>> img = Image.open("Sample1.jpg")
>>> img.paste( (0, 128, 0), img.getbbox() )
>>> img.show()
```
Результат

В этом примере мы использовали метод getbbox(), который возвращает координаты прямоугольной области, в которую вписывается все изображение:
```
>>> img.getbbox()
(0, 0, 320, 240)
```
paste (<Изображение>, <Область>[, <Маска>]) - вставляет указанное изображение в прямоугольную область. Координаты области указываются в виде кортежа из двух или четырех элементов - если указан кортеж из двух элементов, он задает начальную точку этой области. Для примера загрузим изображение, создадим его уменьшенную копию, а затем вставим ее в исходное изображение, причем вокруг вставленного изображения отобразим рамку красного цвета:
```
>>> img = Image.open("Sample1.jpg")
>>> imag2 = img.resize ( (200, 150) )  # Создаем миниатюру
>>> imag2.size
(200, 150)
>>> img.paste ( (255, 0, 0), (9, 9, 211, 161) )  # Рамка
>>> img.paste (imag2, (10, 10) ) # Вставляем миниатюру
>>> img.show()
```
Результат

Необязательный параметр <Маска> позволяет задать степень прозрачности вставляемого изображения или цвета. Для примера выведем белую полупрозрачную горизонтальную полосу высотой 100 пикселей:
```
>>> img = Image.open("Sample1.jpg")
>>> white = Image.new ("RGB", (img.size[0], 100), (255,255,255))
>>> mask = Image.new("L", (img.size[0], 100), 64) # Маска
>>> img.paste (white, (0, 0), mask)
>>> img.show()
```
Результат
split () - возвращает каналы изображения в виде кортежа. Например, для изображения в режиме RGB возвращается кортеж из трех элементов: (R, G, B). Произвести обратную операцию (собрать изображение из каналов) позволяет метод merge (<Режим>, <Каналы>). Для примера преобразуем изображение из режима RGB в режим RGBA:
```
>>> img = Image.open("Sample1.jpg")
>>> img.mode
'RGB'
>>> R, G, B = img.split()
>>> mask = Image.new ("L", img.size, 128)
>>> img2 = Image.merge ("RGBA", (R, G, B, mask) )
>>> img2.mode
'RGBA'
>>> img2.show()
```
Результат
convert(<Новый режим>[, <Матрица>[, <Режим смешивания цветов>[, <Палитра>[, <Количество цветов>] ] ] ]) - преобразует изображение в указанный режим. Метод возвращает новое изображение. Третий параметр указывает способ получения сложных цветов из более простых путем смешивания и имеет смысл при преобразовании изображений формата RGB или L в формат P или 1 - доступны значения None (смешивание не выполняется) и image.FLOYDSTEINBERG (значение по умолчанию). Четвертый параметр задает тип палитры при преобразовании из RGB в Р: image.WEB (Web-совместимая палитра - значение по умолчанию) или image.ADAPTIVE (адаптивная палитра). Пятый параметр задает количество цветов в палитре, по умолчанию - 256. Преобразуем изображение из формата RGB в режим RGBA:
```
>>> img = Image.open("Sample1.jpg")
>>> img.mode
'RGB'
>>> img2 = img.convert("RGBA")
>>> img2.mode
'RGBA'
>>> img2.show()
```
Результат

Преобразуем изображение RGB в формат P, указав смешивание цветов и адаптивную палитру в 128 цветов:
```
>>> img = Image.open("Sample1.jpg")
>>> img.mode
'RGB'
>>> img2 = img.convert("P", None, Image.FLOYDSTEINBERG, Image.ADAPTIVE, 128)
>>> img2.mode
'P'
```
filter(<Фильтр>) - применяет к изображению указанный фильтр. Метод возвращает новое изображение. В качестве параметра можно указать фильтры BLUR, CONTOUR, DETAIL, EDGE_ENHANCE, EDGE_ENHANCE_MORE, EMBOSS, FIND_EDGES, SHARPEN, SMOOTH и SMOOTH_MORE из модуля imageFilter. Пример;
```
>>> from PIL import ImageFilter
>>> img = Image.open("Sample1.jpg")
>>> img2 = img.filter (ImageFilter.EMBOSS)
>>> img2.show()
```
Результат

На следующем шаге мы рассмотрим рисование линий и фигур.

Предыдущий шаг Содержание Следующий шаг