Question

我正试图从我的图像中删除某种颜色，但它的效果并不像我希望的那么好。我尝试做同样的事情Using PIL to make all white pixels transparent?然而图像质量有点有损，所以它会在被移除的地方留下一些奇怪的彩色像素。如果所有三个值都低于100，我尝试做像更改像素这样的事情但由于图像质量很差，周围的像素甚至都不是黑色。

有没有人知道用Python中的PIL更好的方法来替换它周围的颜色和任何东西？这可能是我能想到的完全移除物体的唯一可靠方法，但是我想不出办法来做到这一点。

图片为白色背景，文字为黑色。我们只想说我想从图像中完全删除文本而不留下任何文物。

非常感谢别人的帮助！谢谢

Answer 1

最好的方法是使用Gimp中使用的“颜色到alpha”算法来替换颜色。它将完美适用于您的情况。我使用PIL为开源python照片处理器phatch重新实现了这个算法。您可以找到完整的实施here。这是一个纯粹的PIL实现，它没有其他依赖性。您可以复制功能代码并使用它。以下是使用Gimp的示例：

alt text 至

您可以使用黑色作为颜色在图像上应用color_to_alpha功能。然后将图像粘贴到不同的背景颜色上进行替换。

顺便说一句，此实现使用PIL中的ImageMath模块。它比使用getdata访问像素更有效。

编辑：以下是完整代码：

from PIL import Image, ImageMath

def difference1(source, color):
    """When source is bigger than color"""
    return (source - color) / (255.0 - color)

def difference2(source, color):
    """When color is bigger than source"""
    return (color - source) / color


def color_to_alpha(image, color=None):
    image = image.convert('RGBA')
    width, height = image.size

    color = map(float, color)
    img_bands = [band.convert("F") for band in image.split()]

    # Find the maximum difference rate between source and color. I had to use two
    # difference functions because ImageMath.eval only evaluates the expression
    # once.
    alpha = ImageMath.eval(
        """float(
            max(
                max(
                    max(
                        difference1(red_band, cred_band),
                        difference1(green_band, cgreen_band)
                    ),
                    difference1(blue_band, cblue_band)
                ),
                max(
                    max(
                        difference2(red_band, cred_band),
                        difference2(green_band, cgreen_band)
                    ),
                    difference2(blue_band, cblue_band)
                )
            )
        )""",
        difference1=difference1,
        difference2=difference2,
        red_band = img_bands[0],
        green_band = img_bands[1],
        blue_band = img_bands[2],
        cred_band = color[0],
        cgreen_band = color[1],
        cblue_band = color[2]
    )

    # Calculate the new image colors after the removal of the selected color
    new_bands = [
        ImageMath.eval(
            "convert((image - color) / alpha + color, 'L')",
            image = img_bands[i],
            color = color[i],
            alpha = alpha
        )
        for i in xrange(3)
    ]

    # Add the new alpha band
    new_bands.append(ImageMath.eval(
        "convert(alpha_band * alpha, 'L')",
        alpha = alpha,
        alpha_band = img_bands[3]
    ))

    return Image.merge('RGBA', new_bands)

image = color_to_alpha(image, (0, 0, 0, 255))
background = Image.new('RGB', image.size, (255, 255, 255))
background.paste(image.convert('RGB'), mask=image)

Answer 2

使用numpy和PIL：

这会将图像加载到形状为(W,H,3)的numpy数组中，其中W为。{1}} 宽度和H是高度。数组的第三轴代表3种颜色频道，R,G,B。

import Image
import numpy as np

orig_color = (255,255,255)
replacement_color = (0,0,0)
img = Image.open(filename).convert('RGB')
data = np.array(img)
data[(data == orig_color).all(axis = -1)] = replacement_color
img2 = Image.fromarray(data, mode='RGB')
img2.show()

由于orig_color是长度为3的元组，data具有。(W,H,3) 形状orig_color，NumPy broadcasts (W,H,3)到形状data == orig_color的数组，以执行比较(W,H,3)。结果形状为(data == orig_color).all(axis = -1)的布尔数组。

(W,H)是一个形状data的布尔数组如果original_color中的RGB颜色为{{1}}，则为真。

Answer 3

#!/usr/bin/python
from PIL import Image
import sys

img = Image.open(sys.argv[1])
img = img.convert("RGBA")

pixdata = img.load()

# Clean the background noise, if color != white, then set to black.
# change with your color
for y in xrange(img.size[1]):
    for x in xrange(img.size[0]):
        if pixdata[x, y] == (255, 255, 255, 255):
            pixdata[x, y] = (0, 0, 0, 255)

Answer 4

您需要将图像表示为二维数组。这意味着要么制作像素列表列表，要么将1维数组视为具有一些聪明数学的2d数组。然后，对于每个目标像素，您需要找到所有周围的像素。你可以用python生成器这样做：

def targets(x,y):
    yield (x,y) # Center
    yield (x+1,y) # Left
    yield (x-1,y) # Right
    yield (x,y+1) # Above
    yield (x,y-1) # Below
    yield (x+1,y+1) # Above and to the right
    yield (x+1,y-1) # Below and to the right
    yield (x-1,y+1) # Above and to the left
    yield (x-1,y-1) # Below and to the left

所以，你会像这样使用它：

for x in range(width):
    for y in range(height):
        px = pixels[x][y]
        if px[0] == 255 and px[1] == 255 and px[2] == 255:
            for i,j in targets(x,y):
                newpixels[i][j] = replacementColor

Answer 5

如果像素不容易识别，例如你说（r <100且g <100且b <100）也不能正确匹配黑色区域，则意味着你有很多噪音。

最好的方法是识别一个区域并用你想要的颜色填充它，你可以手动识别区域，也可以通过边缘检测来识别。 http://bitecode.co.uk/2008/07/edge-detection-in-python/

或更复杂的方法是使用类似opencv（http://opencv.willowgarage.com/wiki/）的库来识别对象。

Answer 6

这是我的代码的一部分，结果如下： source

target

import os
import struct
from PIL import Image
def changePNGColor(sourceFile, fromRgb, toRgb, deltaRank = 10):
    fromRgb = fromRgb.replace('#', '')
    toRgb = toRgb.replace('#', '')

    fromColor = struct.unpack('BBB', bytes.fromhex(fromRgb))
    toColor = struct.unpack('BBB', bytes.fromhex(toRgb))

    img = Image.open(sourceFile)
    img = img.convert("RGBA")
    pixdata = img.load()

    for x in range(0, img.size[0]):
        for y in range(0, img.size[1]):
            rdelta = pixdata[x, y][0] - fromColor[0]
            gdelta = pixdata[x, y][0] - fromColor[0]
            bdelta = pixdata[x, y][0] - fromColor[0]
            if abs(rdelta) <= deltaRank and abs(gdelta) <= deltaRank and abs(bdelta) <= deltaRank:
                pixdata[x, y] = (toColor[0] + rdelta, toColor[1] + gdelta, toColor[2] + bdelta, pixdata[x, y][3])

    img.save(os.path.dirname(sourceFile) + os.sep + "changeColor" + os.path.splitext(sourceFile)[1])

if __name__ == '__main__':
    changePNGColor("./ok_1.png", "#000000", "#ff0000")

PIL最好的方法来取代颜色？

6 个答案: