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PIL（Python Image Library）の使用方法画像を回転させ、黒い背景を透明にする

灰色の「テスト」画像を回転させて、青い背景画像に貼り付けたいと思います。これで、灰色の「テスト」画像を回転させた後、黒色を削除できますが、白色のセクションになりました。 Pythonを使用して、「白」の色のセクションを青に変更するにはどうすればよいですか？

これが私のコードです、誰かが私を助けることができますか？私はそれを感謝します。

dst_im = Image.new("RGBA", (196,283), "blue" )
im = src_im.convert('RGBA')
rot = im.rotate( angle, expand=1 ).resize(size)
f = Image.new( 'RGBA', rot.size, (255,)*4 )
im2 = Image.composite( rot, f, rot )
im2.convert(src_im.mode)
im2_width, im2_height = im2.size
cut_box = (0, 0, im2_width, im2_height )
paste_box = ( left, top, im2_width+left, im2_height+top )
region = im2.crop( cut_box )
dst_im.paste( region, paste_box )
dst_im.save("test.gif")

enter image description here

pythonpython-imaging-library
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Apple Wang

私はあなたのコードが次のように単純化できるという印象を持っています：

from PIL import Image

src_im = Image.open("winter3.jpg")
angle = 45
size = 100, 100

dst_im = Image.new("RGBA", (196,283), "blue" )
im = src_im.convert('RGBA')
rot = im.rotate( angle, expand=1 ).resize(size)
dst_im.paste( rot, (50, 50), rot )
dst_im.save("test.png")

これにより、次の結果が得られます。

enter image description here

21
user1202136

PILを使用した別の答えは、明らかにより簡潔です。同様の問題があり、画像がndarrayにありました。うん、私のものはuser1202136よりもずっと複雑になってきた。 numpyと配列スタッキングを使用した別のソリューションを示しているという理由だけで投稿していますが、user1202136のソリューションの方がはるかに優れています。

    import matplotlib.pyplot as plt
    import numpy as np
    import scipy.ndimage 



    def rgba(rgb_img, alpha):
        '''
        ' takes an rgb ndarray r x c x 3 of dtype=uint8
        ' and adds an alpha 0-255 to each pixel
        '''
        rows = len(rgb_img)                                # get image dimensions
        columns = len(rgb_img[0])
        rgb_flat = rgb_img.reshape([rows * columns, 3])    # list of rgb pixels
        a = np.zeros([rows*columns, 1], dtype=np.uint8)  # alpha for each pixel
        a.fill(alpha)
        rgba = np.column_stack([rgb_flat, a])              # place 4th column
        return rgba.reshape([rows, columns, 4])           # reform into r x c x 4

    def pad_with_transparent_pixels(rgba_img):
        '''
        ' takes an rgba image r x c
        ' and places within a buffer of [ 0 0 0 0] to become square,
        ' with sides = diagonal of img
        '''
        rows = len(rgba_img)                                # get image dimensions
        columns = len(rgba_img[0])
        diag = (rows**2 + columns**2)**0.5
        diag = int(diag) + 1
        top_pad_height = (diag-rows)/2 + 1
        left_pad_width = (diag-columns)/2 + 1
        top_pad = np.zeros([top_pad_height, diag, 4], dtype=np.uint8)
        left_pad = np.zeros([rows, left_pad_width, 4], dtype=np.uint8)
        right_pad = np.zeros([rows, 
                              # assures total width of top_pad for row_stack:
                              diag - left_pad_width - columns, 
                              4 ], 
                             dtype=np.uint8)
        center = np.column_stack([left_pad, rgba_img, right_pad])
        return np.row_stack([top_pad, center, top_pad])

    def clean_rotate(rgba_img,angle):
        rows = len(rgba_img)
        columns = len(rgba_img[0])
        diag = (rows**2 + columns**2)**.5
        diag = int(diag)
        pad_img = pad_with_transparent_pixels(rgba_img)
        rot_img = scipy.ndimage.rotate(pad_img, angle)
        rot_img_rows = len(rot_img)
        rot_img_columns = len(rot_img[0])
        crop_side = max(1,(rot_img_columns - diag) / 2) #max to avoid splicing [:0]
        crop_top = max(1,(rot_img_rows - diag) / 2)
        print diag, crop_side, crop_top
        return rot_img[crop_top:-crop_top,crop_side:-crop_side]

    img = plt.imread('C:\\Users\\bbrown\\Desktop\\Maurine.jpg') # read in a jpg

    figure, axes = plt.subplots(1, 2)              # create 1x2 grid of axes
    axes[0].imshow(img)                            # place image on first axes
    rgba_image = rgba(img, 255)                      # create an opaque rgba image
    rot_img = clean_rotate(rgba_image,50)

    #make a pattern of 10 images
    for i in range(10):
        rot_img = clean_rotate(rgba_image,5*i)
        axes[1].imshow(rot_img)
        plt.show()
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Bennett Brown