用Python PIL实现几个简单的图片特效
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2023-11-30 21:38:52
导入 numpy 、pil
numpy用来做矩阵运算,pil用来读取图片。
import numpy as np
from pil import image...
导入 numpy 、pil
numpy用来做矩阵运算,pil用来读取图片。
import numpy as np from pil import image
读取图片,然后转换成rgb模式存在矩阵里
im = image.open(imagename).convert('rgb') arr = np.array(im)
查看arr的shape,可以看到arr是个3维的数组,数组大小等于 长*宽*3
in [566]: arr.shape out[566]: (313, 450, 3)
每个像素有3个数字表示,分别对应(r,g,b)
in [567]: arr[0][0] out[567]: array([6, 4, 9], dtype=uint8)
原始图片
彩色转黑白
把像素的r,g,b三个通道数值都置为r*0.299+g*0.587+b*0.114
def blackwithe(imagename): # r,g,b = r*0.299+g*0.587+b*0.114 im = np.asarray(image.open(imagename).convert('rgb')) trans = np.array([[0.299,0.587,0.114],[0.299,0.587,0.114],[0.299,0.587,0.114]]).transpose() im = np.dot(im,trans) return image.fromarray(np.array(im).astype('uint8'))
流年
把r通道的数值开平方,然后乘以一个参数
def fleeting(imagename,params=12): im = np.asarray(image.open(imagename).convert('rgb')) im1 = np.sqrt(im*[1.0,0.0,0.0])*params im2 = im*[0.0,1.0,1.0] im = im1+im2 return image.fromarray(np.array(im).astype('uint8'))
旧电影
把像素的r,g,b三个通道数值,3个通道的分别乘以3个参数后求和,最后把超过255的值置为255
def oldfilm(imagename): im = np.asarray(image.open(imagename).convert('rgb')) # r=r*0.393+g*0.769+b*0.189 g=r*0.349+g*0.686+b*0.168 b=r*0.272+g*0.534b*0.131 trans = np.array([[0.393,0.769,0.189],[0.349,0.686,0.168],[0.272,0.534,0.131]]).transpose() # clip 超过255的颜色置为255 im = np.dot(im,trans).clip(max=255) return image.fromarray(np.array(im).astype('uint8'))
反色
这个最简单了,用255减去每个通道的原来的数值
def reverse(imagename): im = 255 - np.asarray(image.open(imagename).convert('rgb')) return image.fromarray(np.array(im).astype('uint8'))
ps:示例
from pil import image, imagefilter # 打开一个jpg图像文件,注意是当前路径: im = image.open('penguins.jpg') # 模糊 im2 = im.filter(imagefilter.blur) # 模糊可设置模糊的程度 im22 = im.filter(imagefilter.boxblur(200)) # 轮廓滤波 im3 = im.filter(imagefilter.contour) # 边缘增强滤波(锐化) im4 = im.filter(imagefilter.edge_enhance) # 浮雕滤波 im5 = im.filter(imagefilter.emboss) # 寻找边缘信息的滤波 im6 = im.filter(imagefilter.find_edges) im2.save('blur.jpg', 'jpeg') im3.save('contour.jpg', 'jpeg') im4.save('edge_enhance.jpg', 'jpeg') im5.save('emboss.jpg', 'jpeg') im6.save('find_edges.jpg', 'jpeg') im22.save('boxblur(200).jpg', 'jpeg')
以上就是本文的全部内容,希望对大家的学习有所帮助,也希望大家多多支持。