PILを使用してRGBA PNGをRGBに変換する
PILを使用して、Djangoでアップロードされた透明なPNG画像をJPGファイルに変換しています。出力が壊れているように見えます。
ソースファイル
コード
Image.open(object.logo.path).save('/tmp/output.jpg', 'JPEG')
または
Image.open(object.logo.path).convert('RGB').save('/tmp/output.png')
結果
どちらの方法でも、結果の画像は次のようになります。
これを修正する方法はありますか？以前は透明な背景だった白い背景が欲しいです。
解決
すばらしい回答のおかげで、次の関数コレクションを思いつきました。
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
性能
単純な非合成alpha_to_color関数は最速のソリューションですが、半透明の領域を処理しないため、見苦しい境界線が残ります。
純粋なPILとnumpy合成ソリューションはどちらも素晴らしい結果をもたらしますが、alpha_composite_with_colorはpure_pil_alpha_to_color（79.6ミリ秒）よりもはるかに高速（8.93ミリ秒）です。 Numpyがシステムで利用できる場合は、それが道です。 （更新：新しい純粋なPILバージョンは、言及されたすべてのソリューションの中で最速です。）
$ 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
これは非常にシンプルなバージョンです-どれだけパフォーマンスが良いかはわかりません。 sorlサムネイルのRGBA -> JPG + BGサポートの構築中に見つけたDjangoスニペットに大きく基づいています。
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)
結果@ 80％
50％の結果
Image.alpha_composite を使用すると、富田裕二「富田」富田による解決策がより簡単になります。 pngにアルファチャネルがない場合、このコードはTuple index out of rangeエラーを回避できます。
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)
透明部分のほとんどはRGBA値（0,0,0,0）です。 JPGには透明度がないため、jpeg値は（0,0,0）に設定されます。これは黒です。
円形アイコンの周囲には、A = 0の非ゼロRGB値を持つピクセルがあります。したがって、PNGでは透明に見えますが、JPGでは変色します。
次のようにnumpyを使用して、A == 0のすべてのピクセルをR = G = B = 255に設定できます。
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')
ロゴには、単語やアイコンの周囲のエッジを滑らかにするために使用されるいくつかの半透明ピクセルもあります。 jpegに保存すると、半透明性が無視され、結果のjpegはギザギザになります。
Imagemagickのconvertコマンドを使用すると、より良い品質の結果を得ることができます。
convert logo.png -background white -flatten /tmp/out.jpg
Numpyを使用してより良い品質のブレンドを作成するには、 alpha compositing を使用できます。
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')
これが純粋なPILのソリューションです。
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')
壊れていません。あなたが言ったことを正確にやっています。これらのピクセルは完全に透明な黒です。すべてのピクセルを反復処理し、完全に透明なピクセルを白に変換する必要があります。
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