Я использую PIL для преобразования прозрачного изображения PNG, загруженного с помощью Django, в файл JPG. Вывод выглядит сломанным.
Исходный файл
Код
Image.open(object.logo.path).save('/tmp/output.jpg', 'JPEG')
или
Image.open(object.logo.path).convert('RGB').save('/tmp/output.png')
Результат
В обоих случаях результирующее изображение выглядит так:
Есть способ исправить это? Я бы хотел, чтобы фон был белым там, где был прозрачный фон.
Решение
Благодаря отличным ответам я создал следующий набор функций:
import Image
import numpy as np
def alpha_to_color(image, color=(255, 255, 255)):
"""Set all fully transparent pixels of an RGBA image to the specified color.
This is a very simple solution that might leave over some ugly edges, due
to semi-transparent areas. You should use alpha_composite_with color instead.
Source: http://stackoverflow.com/a/9166671/284318
Keyword Arguments:
image -- PIL RGBA Image object
color -- Tuple r, g, b (default 255, 255, 255)
"""
x = np.array(image)
r, g, b, a = np.rollaxis(x, axis=-1)
r[a == 0] = color[0]
g[a == 0] = color[1]
b[a == 0] = color[2]
x = np.dstack([r, g, b, a])
return Image.fromarray(x, 'RGBA')
def alpha_composite(front, back):
"""Alpha composite two RGBA images.
Source: http://stackoverflow.com/a/9166671/284318
Keyword Arguments:
front -- PIL RGBA Image object
back -- PIL RGBA Image object
"""
front = np.asarray(front)
back = np.asarray(back)
result = np.empty(front.shape, dtype='float')
alpha = np.index_exp[:, :, 3:]
rgb = np.index_exp[:, :, :3]
falpha = front[alpha] / 255.0
balpha = back[alpha] / 255.0
result[alpha] = falpha + balpha * (1 - falpha)
old_setting = np.seterr(invalid='ignore')
result[rgb] = (front[rgb] * falpha + back[rgb] * balpha * (1 - falpha)) / result[alpha]
np.seterr(**old_setting)
result[alpha] *= 255
np.clip(result, 0, 255)
# astype('uint8') maps np.nan and np.inf to 0
result = result.astype('uint8')
result = Image.fromarray(result, 'RGBA')
return result
def alpha_composite_with_color(image, color=(255, 255, 255)):
"""Alpha composite an RGBA image with a single color image of the
specified color and the same size as the original image.
Keyword Arguments:
image -- PIL RGBA Image object
color -- Tuple r, g, b (default 255, 255, 255)
"""
back = Image.new('RGBA', size=image.size, color=color + (255,))
return alpha_composite(image, back)
def pure_pil_alpha_to_color_v1(image, color=(255, 255, 255)):
"""Alpha composite an RGBA Image with a specified color.
NOTE: This version is much slower than the
alpha_composite_with_color solution. Use it only if
numpy is not available.
Source: http://stackoverflow.com/a/9168169/284318
Keyword Arguments:
image -- PIL RGBA Image object
color -- Tuple r, g, b (default 255, 255, 255)
"""
def blend_value(back, front, a):
return (front * a + back * (255 - a)) / 255
def blend_rgba(back, front):
result = [blend_value(back[i], front[i], front[3]) for i in (0, 1, 2)]
return tuple(result + [255])
im = image.copy() # don't edit the reference directly
p = im.load() # load pixel array
for y in range(im.size[1]):
for x in range(im.size[0]):
p[x, y] = blend_rgba(color + (255,), p[x, y])
return im
def pure_pil_alpha_to_color_v2(image, color=(255, 255, 255)):
"""Alpha composite an RGBA Image with a specified color.
Simpler, faster version than the solutions above.
Source: http://stackoverflow.com/a/9459208/284318
Keyword Arguments:
image -- PIL RGBA Image object
color -- Tuple r, g, b (default 255, 255, 255)
"""
image.load() # needed for split()
background = Image.new('RGB', image.size, color)
background.paste(image, mask=image.split()[3]) # 3 is the alpha channel
return background
Производительность
Простая alpha_to_color
функция без компоновки - самое быстрое решение, но оставляет за собой уродливые границы, потому что она не обрабатывает полупрозрачные области.
И чистый PIL, и решения для композитинга numpy дают отличные результаты, но alpha_composite_with_color
намного быстрее (8,93 мс), чем pure_pil_alpha_to_color
(79,6 мс).Если в вашей системе доступен numpy, это правильный путь. (Обновление: новая чистая версия PIL - самое быстрое из всех упомянутых решений.)
$ python -m timeit "import Image; from apps.front import utils; i = Image.open(u'logo.png'); i2 = utils.alpha_to_color(i)"
10 loops, best of 3: 4.67 msec per loop
$ python -m timeit "import Image; from apps.front import utils; i = Image.open(u'logo.png'); i2 = utils.alpha_composite_with_color(i)"
10 loops, best of 3: 8.93 msec per loop
$ python -m timeit "import Image; from apps.front import utils; i = Image.open(u'logo.png'); i2 = utils.pure_pil_alpha_to_color(i)"
10 loops, best of 3: 79.6 msec per loop
$ python -m timeit "import Image; from apps.front import utils; i = Image.open(u'logo.png'); i2 = utils.pure_pil_alpha_to_color_v2(i)"
10 loops, best of 3: 1.1 msec per loop
im = image.copy()
можно удалить,pure_pil_alpha_to_color_v2
не меняя результата. ( Конечно, после изменения последующих экземпляровim
наimage
.)Ответы:
Вот версия, которая намного проще - не уверен, насколько она эффективна. В значительной степени основан на фрагменте
RGBA -> JPG + BG
кода django, который я нашел при создании поддержки эскизов sorl.from PIL import Image png = Image.open(object.logo.path) png.load() # required for png.split() background = Image.new("RGB", png.size, (255, 255, 255)) background.paste(png, mask=png.split()[3]) # 3 is the alpha channel background.save('foo.jpg', 'JPEG', quality=80)
Результат @ 80%
Результат @ 50%
источник
background = Image.new("RGB", png.size, (255, 255, 255))
.paste
смесь.load
метода требуетсяsplit
метод. Приятно слышать, что это действительно быстро / и / просто!tuple index out of range
. Я исправил это, ответив на другой вопрос ( stackoverflow.com/questions/1962795/… ). Мне пришлось сначала преобразовать PNG в RGBA, а затем нарезать его:alpha = img.split()[-1]
затем использовать это в маске фона.Благодаря использованию
Image.alpha_composite
решение Yuji 'Tomita' Tomita стало проще. Этот код может избежатьtuple index out of range
ошибки, если png не имеет альфа-канала.from PIL import Image png = Image.open(img_path).convert('RGBA') background = Image.new('RGBA', png.size, (255,255,255)) alpha_composite = Image.alpha_composite(background, png) alpha_composite.save('foo.jpg', 'JPEG', quality=80)
источник
.convert("RGB")
перед сохранениемПрозрачные части в основном имеют значение RGBA (0,0,0,0). Поскольку JPG не имеет прозрачности, значение jpeg установлено на (0,0,0), что означает черный цвет.
Вокруг круглого значка находятся пиксели с ненулевыми значениями RGB, где A = 0. Таким образом, они выглядят прозрачными в PNG, но смешно окрашенными в JPG.
Вы можете установить все пиксели, где A == 0, чтобы иметь R = G = B = 255, используя numpy следующим образом:
import Image import numpy as np FNAME = 'logo.png' img = Image.open(FNAME).convert('RGBA') x = np.array(img) r, g, b, a = np.rollaxis(x, axis = -1) r[a == 0] = 255 g[a == 0] = 255 b[a == 0] = 255 x = np.dstack([r, g, b, a]) img = Image.fromarray(x, 'RGBA') img.save('/tmp/out.jpg')
Обратите внимание, что логотип также имеет несколько полупрозрачных пикселей, используемых для сглаживания краев вокруг слов и значка. При сохранении в формате jpeg полупрозрачность игнорируется, поэтому результирующий файл jpeg выглядит неровным.
Более качественный результат можно получить с помощью команды imagemagick
convert
:Чтобы получить более качественную смесь с помощью numpy, вы можете использовать альфа-композитинг :
import Image import numpy as np def alpha_composite(src, dst): ''' Return the alpha composite of src and dst. Parameters: src -- PIL RGBA Image object dst -- PIL RGBA Image object The algorithm comes from http://en.wikipedia.org/wiki/Alpha_compositing ''' # http://stackoverflow.com/a/3375291/190597 # http://stackoverflow.com/a/9166671/190597 src = np.asarray(src) dst = np.asarray(dst) out = np.empty(src.shape, dtype = 'float') alpha = np.index_exp[:, :, 3:] rgb = np.index_exp[:, :, :3] src_a = src[alpha]/255.0 dst_a = dst[alpha]/255.0 out[alpha] = src_a+dst_a*(1-src_a) old_setting = np.seterr(invalid = 'ignore') out[rgb] = (src[rgb]*src_a + dst[rgb]*dst_a*(1-src_a))/out[alpha] np.seterr(**old_setting) out[alpha] *= 255 np.clip(out,0,255) # astype('uint8') maps np.nan (and np.inf) to 0 out = out.astype('uint8') out = Image.fromarray(out, 'RGBA') return out FNAME = 'logo.png' img = Image.open(FNAME).convert('RGBA') white = Image.new('RGBA', size = img.size, color = (255, 255, 255, 255)) img = alpha_composite(img, white) img.save('/tmp/out.jpg')
источник
Вот решение на чистом PIL.
def blend_value(under, over, a): return (over*a + under*(255-a)) / 255 def blend_rgba(under, over): return tuple([blend_value(under[i], over[i], over[3]) for i in (0,1,2)] + [255]) white = (255, 255, 255, 255) im = Image.open(object.logo.path) p = im.load() for y in range(im.size[1]): for x in range(im.size[0]): p[x,y] = blend_rgba(white, p[x,y]) im.save('/tmp/output.png')
источник
Это не сломано. Он делает именно то, что вы ему сказали; эти пиксели черные с полной прозрачностью. Вам нужно будет перебрать все пиксели и преобразовать их с полной прозрачностью в белые.
источник
import numpy as np import PIL def convert_image(image_file): image = Image.open(image_file) # this could be a 4D array PNG (RGBA) original_width, original_height = image.size np_image = np.array(image) new_image = np.zeros((np_image.shape[0], np_image.shape[1], 3)) # create 3D array for each_channel in range(3): new_image[:,:,each_channel] = np_image[:,:,each_channel] # only copy first 3 channels. # flushing np_image = [] return new_image
источник
импортировать изображение
def fig2img (fig): "" "@brief Преобразовать фигуру Matplotlib в изображение PIL в формате RGBA и вернуть его @param fig фигуру matplotlib @ вернуть изображение библиотеки изображений Python (PIL)" "" # поместить растровое изображение фигуры в массив numpy buf = fig2data (fig) w, h, d = buf.shape return Image.frombytes ("RGBA", (w, h), buf.tostring ())
def fig2data (fig): "" "@brief Преобразуйте фигуру Matplotlib в массив 4D numpy с каналами RGBA и верните его @param fig фигуру matplotlib @ return a numpy 3D массив значений RGBA" "" # нарисуйте рендерер fig. canvas.draw ()
# Get the RGBA buffer from the figure w,h = fig.canvas.get_width_height() buf = np.fromstring ( fig.canvas.tostring_argb(), dtype=np.uint8 ) buf.shape = ( w, h, 4 ) # canvas.tostring_argb give pixmap in ARGB mode. Roll the ALPHA channel to have it in RGBA mode buf = np.roll ( buf, 3, axis = 2 ) return buf
def rgba2rgb (img, c = (0, 0, 0), path = 'foo.jpg', is_already_saved = False, if_load = True): если не is_already_saved: background = Image.new ("RGB", img.size, c) background.paste (img, mask = img.split () [3]) # 3 - альфа-канал
background.save(path, 'JPEG', quality=100) is_already_saved = True if if_load: if is_already_saved: im = Image.open(path) return np.array(im) else: raise ValueError('No image to load.')
источник