PIL 使用 eval 函数检查像素是否打开

发布于 2024-11-02 12:01:21 字数 144 浏览 7 评论 0原文

有没有办法使用 PIL 中的 eval 函数来遍历所有像素，同时检查每个值是什么？该程序运行图像以查看每个像素是否是特定的 RGB，如果是，则它将将该像素变成透明。 PIL 中的 eval 函数似乎可以完成这项工作，但是我的转换像素的函数可以检查其所在像素的值吗？提前致谢。

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海的爱人是光 2024-11-09 12:01:21

更新：啊，我明白你想做什么。这是仅使用 PIL 的示例。它将所有白色像素转换为 50% Alpha 的红色：

import Image

img = Image.open('stack.png').convert('RGBA')
width, _ = img.size
for i, px in enumerate(img.getdata()):
    if px[:3] == (255, 255, 255):
        y = i / width
        x = i % width
        img.putpixel((x, y), (255, 0, 0, 127))

img.save('stack-red.png')

original
converted

原始答案：是的，Image.eval()函数允许您传入一个评估每个像素的函数，并让您确定一个新的像素值：

import Image
img1 = Image.open('foo.png')
# replace dark pixels with black
img2 = Image.eval(img1, lambda px: 0 if px <= 64 else px)

Updated: Ahh, I see what you want to do. Here is an example using only PIL. It converts all white pixels to red with 50% alpha:

import Image

img = Image.open('stack.png').convert('RGBA')
width, _ = img.size
for i, px in enumerate(img.getdata()):
    if px[:3] == (255, 255, 255):
        y = i / width
        x = i % width
        img.putpixel((x, y), (255, 0, 0, 127))

img.save('stack-red.png')

original
converted

Orig answer: Yes, the Image.eval() function lets you pass in a function which evaluates each pixel, and lets you determine a new pixel value:

import Image
img1 = Image.open('foo.png')
# replace dark pixels with black
img2 = Image.eval(img1, lambda px: 0 if px <= 64 else px)

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魂归处 2024-11-09 12:01:21

不，eval 不会将 RGB 元组传递给函数。它在每个频带上映射一个函数。不过，您可以使用 eval 处理每个波段，然后使用 ImageChops 操作逻辑组合这些波段并获取特定于像素元组的掩码。

顺便说一句，如果你愿意的话，这可以在 NumPy 中更干净、更高效地完成。

import numpy as np
import Image
import ImageChops
im_and = ImageChops.lighter

im = Image.open('test.png')
a = np.array(im)

R,G,B,A = im.split()

color_matches = []
for level,band in zip((255,255,255), (R,G,B)):
    b = Image.eval(band, lambda px: 255-(255*(px==level)))
    color_matches.append(b)

r,g,b = color_matches
mask = im_and(r, im_and(g, b))
im.putalpha(mask)
im.save('test2.png')

No, eval will not pass an RGB tuple to a function. It maps a function over each band. You could, however process each band using eval and then use an ImageChops operation to logically combine the bands and get a mask that will be pixel-tuple specific.

By the way, this could be done much more cleanly and efficiently in NumPy if you are so inclined..

import numpy as np
import Image
import ImageChops
im_and = ImageChops.lighter

im = Image.open('test.png')
a = np.array(im)

R,G,B,A = im.split()

color_matches = []
for level,band in zip((255,255,255), (R,G,B)):
    b = Image.eval(band, lambda px: 255-(255*(px==level)))
    color_matches.append(b)

r,g,b = color_matches
mask = im_and(r, im_and(g, b))
im.putalpha(mask)
im.save('test2.png')

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