Pillow库在Windows下隐藏CMD窗口显示图片的解决方案
2025-05-18 06:26:44作者:伍霜盼Ellen
背景介绍
在使用Python的Pillow图像处理库时,开发者经常会调用Image.show()方法来快速预览图像。然而在Windows系统上,这个功能有一个令人困扰的问题:每次显示图片时都会弹出一个CMD命令行窗口。这个问题在Pillow 8.0.0版本中尤为明显,影响了用户体验。
问题根源
Pillow库的Image.show()方法在Windows平台上的实现原理是:
- 先将图像保存为临时文件
- 然后通过系统命令调用默认图片查看器打开这个文件
- 在这个过程中会启动一个CMD进程来执行这些命令
在较老版本的Pillow中,这个CMD窗口会一直保持可见状态,直到图片查看器关闭。
解决方案
最佳方案:升级Pillow版本
最彻底的解决方案是将Pillow升级到10.3.0或更高版本。该版本已经修复了这个问题,通过改进图片查看器的调用方式,不再显示CMD窗口。
兼容方案:自定义图片查看器
对于无法升级Pillow版本的环境,可以通过自定义图片查看器类来解决这个问题。以下是实现代码:
from PIL import ImageShow
import os
import subprocess
from typing import Any
class MyViewer(ImageShow.Viewer):
format = "PNG"
options = {"compress_level": 1, "save_all": True}
def get_command(self, file: str, **options: Any) -> str:
return (
f'start "Pillow" /WAIT "{file}" '
"&& ping -n 4 127.0.0.1 >NUL "
f'&& del /f "{file}"'
)
def show_file(self, path: str, **options: Any) -> int:
if not os.path.exists(path):
raise FileNotFoundError
subprocess.Popen(
self.get_command(path, **options),
shell=True,
creationflags=getattr(subprocess, "CREATE_NO_WINDOW"),
)
return 1
# 注册自定义查看器
ImageShow.register(MyViewer, 0)
这段代码的工作原理是:
- 创建一个自定义的图片查看器类
MyViewer - 使用Windows的
start命令直接打开图片文件 - 通过
CREATE_NO_WINDOW标志隐藏CMD窗口 - 添加延迟和自动删除临时文件的逻辑
- 将这个查看器注册为Pillow的默认查看器
技术细节解析
- CREATE_NO_WINDOW标志:这是Windows特有的subprocess标志,可以阻止CMD窗口的显示
- ping命令的作用:用于创建适当的延迟,确保图片查看器完全启动后再删除临时文件
- WAIT参数:确保图片查看器进程完成后才继续执行后续命令
- 文件自动清理:通过
del命令自动删除临时图片文件,避免积累
实际应用建议
- 对于新项目,建议直接使用Pillow 10.3.0或更高版本
- 对于维护中的老项目,如果受限于环境无法升级,可以采用自定义查看器的方案
- 在生产环境中,建议使用专门的图片显示控件而非
Image.show()方法 - 如果需要频繁显示图片,可以考虑缓存临时文件而不是每次都创建删除
总结
Pillow库在Windows下显示图片时弹出CMD窗口的问题,既可以通过升级库版本来解决,也可以通过自定义图片查看器的方式在旧版本中实现相同的效果。理解这个问题的解决方案不仅能够改善用户体验,也能帮助开发者更深入地理解Pillow库的工作机制和Windows进程管理的特点。
登录后查看全文
热门项目推荐
相关项目推荐
AutoGLM-Phone-9BAutoGLM-Phone-9B是基于AutoGLM构建的移动智能助手框架,依托多模态感知理解手机屏幕并执行自动化操作。Jinja00
Kimi-K2-ThinkingKimi K2 Thinking 是最新、性能最强的开源思维模型。从 Kimi K2 开始,我们将其打造为能够逐步推理并动态调用工具的思维智能体。通过显著提升多步推理深度,并在 200–300 次连续调用中保持稳定的工具使用能力,它在 Humanity's Last Exam (HLE)、BrowseComp 等基准测试中树立了新的技术标杆。同时,K2 Thinking 是原生 INT4 量化模型,具备 256k 上下文窗口,实现了推理延迟和 GPU 内存占用的无损降低。Python00
GLM-4.6V-FP8GLM-4.6V-FP8是GLM-V系列开源模型,支持128K上下文窗口,融合原生多模态函数调用能力,实现从视觉感知到执行的闭环。具备文档理解、图文生成、前端重构等功能,适用于云集群与本地部署,在同类参数规模中视觉理解性能领先。Jinja00
HunyuanOCRHunyuanOCR 是基于混元原生多模态架构打造的领先端到端 OCR 专家级视觉语言模型。它采用仅 10 亿参数的轻量化设计,在业界多项基准测试中取得了当前最佳性能。该模型不仅精通复杂多语言文档解析,还在文本检测与识别、开放域信息抽取、视频字幕提取及图片翻译等实际应用场景中表现卓越。00
GLM-ASR-Nano-2512GLM-ASR-Nano-2512 是一款稳健的开源语音识别模型,参数规模为 15 亿。该模型专为应对真实场景的复杂性而设计,在保持紧凑体量的同时,多项基准测试表现优于 OpenAI Whisper V3。Python00
GLM-TTSGLM-TTS 是一款基于大语言模型的高质量文本转语音(TTS)合成系统,支持零样本语音克隆和流式推理。该系统采用两阶段架构,结合了用于语音 token 生成的大语言模型(LLM)和用于波形合成的流匹配(Flow Matching)模型。 通过引入多奖励强化学习框架,GLM-TTS 显著提升了合成语音的表现力,相比传统 TTS 系统实现了更自然的情感控制。Python00
Spark-Formalizer-X1-7BSpark-Formalizer 是由科大讯飞团队开发的专用大型语言模型,专注于数学自动形式化任务。该模型擅长将自然语言数学问题转化为精确的 Lean4 形式化语句,在形式化语句生成方面达到了业界领先水平。Python00
项目优选
收起
deepin linux kernel
C
24
9
Ascend Extension for PyTorch
Python
223
246
暂无简介
Dart
672
157
本项目是CANN提供的数学类基础计算算子库,实现网络在NPU上加速计算。
C++
663
313
React Native鸿蒙化仓库
JavaScript
262
324
Nop Platform 2.0是基于可逆计算理论实现的采用面向语言编程范式的新一代低代码开发平台,包含基于全新原理从零开始研发的GraphQL引擎、ORM引擎、工作流引擎、报表引擎、规则引擎、批处理引引擎等完整设计。nop-entropy是它的后端部分,采用java语言实现,可选择集成Spring框架或者Quarkus框架。中小企业可以免费商用
Java
9
1
🎉 (RuoYi)官方仓库 基于SpringBoot,Spring Security,JWT,Vue3 & Vite、Element Plus 的前后端分离权限管理系统
Vue
1.2 K
655
🔥LeetCode solutions in any programming language | 多种编程语言实现 LeetCode、《剑指 Offer(第 2 版)》、《程序员面试金典(第 6 版)》题解
Java
64
19
openGauss kernel ~ openGauss is an open source relational database management system
C++
160
218
TorchAir 支持用户基于PyTorch框架和torch_npu插件在昇腾NPU上使用图模式进行推理。
Python
330
137