web-dev-qa-db-ja.com

PIL色を置き換える最良の方法は？

画像から特定の色を削除しようとしていますが、期待どおりに機能していません。ここで見たのと同じことをしようとしました PILを使用してすべての白いピクセルを透明にしますか？ しかし、画質は少し損失があるため、削除された場所の周りに奇妙な色のピクセルの小さなゴーストが残ります。 3つの値がすべて100未満の場合は、ピクセルの変更などを試してみましたが、画像の品質が低かったため、周囲のピクセルも黒くなりませんでした。

PythonでPILを使用して、色とその周囲のものを置き換えるより良い方法を知っている人はいますか？これはおそらく、オブジェクトを完全に削除するために私が考えることができる唯一の確実な方法です。これを行う方法を考えてください。

写真の背景は白で、テキストは黒です。アーティファクトを残さずに、画像からテキストを完全に削除したいとします。

誰かの助けを本当に感謝します！ありがとう

pythonimagereplacecolorspython-imaging-library
17
Cookies

画像を2次元配列として表す必要があります。これは、ピクセルのリストのリストを作成するか、1次元配列を巧妙な計算で2次元配列として表示することを意味します。次に、対象となるピクセルごとに、周囲のすべてのピクセルを見つける必要があります。 pythonジェネレーターでこれを行うことができます：

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

したがって、次のように使用します。

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
5
Benson

それを行う最良の方法は、 Gimp で使用されている「colortoalpha」アルゴリズムを使用して色を置き換えることです。それはあなたの場合には完璧に機能します。オープンソース用にPILを使用してこのアルゴリズムを再実装しましたpythonフォトプロセッサ phatch 。完全な実装を見つけることができます ここ 。これは純粋なPILです。実装であり、他の依存関係はありません。関数コードをコピーして使用できます。Gimpを使用したサンプルを次に示します。

alt text に alt text

黒を色として使用して、画像にcolor_to_alpha関数を適用できます。次に、画像を別の背景色に貼り付けて置き換えます。

ちなみに、この実装ではPILのImageMathモジュールを使用しています。 getdataを使用してピクセルにアクセスするよりもはるかに効率的です。

編集：完全なコードは次のとおりです：

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)
26
Nadia Alramli

NumpyとPILの使用：

これにより、画像が(W,H,3)の形の多数の配列に読み込まれます。ここで、Wは幅、Hは高さです。配列の3番目の軸は、3つのカラーチャネルR,G,Bを表します。

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()

orig_colorは長さ3のタプルであり、dataの形状は(W,H,3)であるため、NumPy broadcastsorig_colorを形状(W,H,3)の配列に変換して比較data == orig_colorを実行します。結果は、形状(W,H,3)のブール配列になります。

(data == orig_color).all(axis = -1)は、形状(W,H)のブール配列であり、dataのRGBカラーがoriginal_colorである場合は常にTrueです。

15
unutbu
#!/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)
8
Yuda Prawira

ピクセルを簡単に識別できない場合（たとえば、r <100およびg <100およびb <100）も黒の領域と正しく一致しない場合は、ノイズが多いことを意味します。

最良の方法は、領域を識別して必要な色で塗りつぶすことです。領域を手動で識別するか、エッジ検出を使用することができます。 http://bitecode.co.uk/2008/07/Edge-detection-in-python/

または、より洗練されたアプローチは、opencv（ http://opencv.willowgarage.com/wiki/ ）のようなライブラリを使用してオブジェクトを識別することです。

4
Anurag Uniyal

これは私のコードの一部であり、結果は次のようになります： source

ターゲット

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")
1
Joseph