PIL을 사용하여 RGBA PNG를 RGB로 변환

PIL을 사용하여 RGBA PNG를 RGB로 변환

저는 PIL을 사용하여 Django와 함께 업로드 된 투명 PNG 이미지를 JPG 파일로 변환하고 있습니다.출력이 고장 난 것 같습니다.

소스파일

코드

Image.open(object.logo.path).save('/tmp/output.jpg', 'JPEG')

아니면

Image.open(object.logo.path).convert('RGB').save('/tmp/output.png')

결과

두 가지 방법 모두 결과 이미지는 다음과 같습니다.

이것을 고칠 방법이 있습니까?저는 투명한 배경이 있던 흰색 배경으로 하고 싶습니다.

---

해결책

훌륭한 답변 덕분에 다음과 같은 기능 모음을 생각해 냈습니다.

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

성능

단순한 무작위.alpha_to_color함수는 가장 빠른 해결책이지만 반투명 영역을 다루지 않기 때문에 추한 경계를 남깁니다.

순수 PIL과 Numpy 복합용액 모두 결과가 좋지만,alpha_composite_with_color보다 훨씬 빠릅니다(8.93msec).pure_pil_alpha_to_color(79.6 밀리초).시스템에서 numpy를 사용할 수 있다면 그렇게 해야 합니다. (업데이트:새로운 순수 PIL 버전은 언급된 솔루션 중 가장 빠릅니다.)

$ 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

여기에 훨씬 더 간단한 버전이 있습니다. 성능이 어느 정도인지는 확실하지 않습니다.내가 빌드하는 동안 발견한 일부 장고 토막글을 크게 기반으로 합니다.RGBA -> JPG + BG솔 썸네일을 지원합니다.

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)

결과 @80%

결과 @ 50%

를 사용함으로써, 유지 '토미타' 토미타의 해결책은 간단해집니다.이 코드는 다음 코드를 피할 수 있습니다.tuple index out of rangepng에 알파 채널이 없는 경우 오류.

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)

투명 부품은 대부분 RGBA 값(0,0,0,0)을 갖습니다.JPG에는 투명도가 없으므로 jpeg 값은 (0,0,0)으로 설정되며, 이 값은 검은색입니다.

원형 아이콘 주변에는 0이 아닌 RGB 값이 A = 0인 픽셀이 있습니다. 따라서 PNG에서는 투명하게 보이지만 JPG에서는 재미있는 색으로 보입니다.

다음과 같이 numpy를 사용하여 A == 0인 모든 픽셀을 R = G = B = 255로 설정할 수 있습니다.

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')

---

로고에는 단어와 아이콘 주변의 가장자리를 매끄럽게 하는 데 사용되는 반투명 픽셀도 있습니다.jpeg에 저장하면 반투명성이 무시되어 결과 jpeg가 상당히 들쭉날쭉해 보입니다.

이미지 매직을 사용하면 더 좋은 품질의 결과를 얻을 수 있습니다.convert명령:

convert logo.png -background white -flatten /tmp/out.jpg

---

numpy를 사용하여 더 좋은 품질의 혼합물을 만들려면 알파 합성을 사용할 수 있습니다.

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')

순수 PIL로 해결하는 방법이 있습니다.

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')

그건 부러지지 않았어.그것은 당신이 지시한 대로 하고 있습니다. 그 픽셀들은 완전한 투명도를 가진 검은색입니다.모든 픽셀을 반복하고 투명도가 완전한 픽셀을 흰색으로 변환해야 합니다.

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

위의 예를 바탕으로:

이것은 RGBA 이미지를 받아들여 알파 채널을 화이트 컬러로 변환한 RGB 이미지를 반환합니다.

from PIL import Image

def imageAlphaToWhite(image):
    background = Image.new("RGBA", image.size, "WHITE")
    alphaComposite = Image.alpha_composite(background, image)
    alphaComposite.convert("RGB")
    return alphaComposite

from PIL import Image
 
def fig2img ( fig ):
    """
    @brief Convert a Matplotlib figure to a PIL Image in RGBA format and return it
    @param fig a matplotlib figure
    @return a Python Imaging Library ( PIL ) image
    """
    # put the figure pixmap into a numpy array
    buf = fig2data ( fig )
    w, h, d = buf.shape
    return Image.frombytes( "RGBA", ( w ,h ), buf.tostring( ) )

def fig2data ( fig ):
    """
    @brief Convert a Matplotlib figure to a 4D numpy array with RGBA channels and return it
    @param fig a matplotlib figure
    @return a numpy 3D array of RGBA values
    """
    # draw the renderer
    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):
    if not is_already_saved:
        background = Image.new("RGB", img.size, c)
        background.paste(img, mask=img.split()[3]) # 3 is the alpha channel

        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.')

언급URL : https://stackoverflow.com/questions/9166400/convert-rgba-png-to-rgb-with-pil