用Python PIL實現(xiàn)幾個簡單的圖片特效
更新時間：2019年01月18日 16:11:04 作者：billlbilll
這篇文章主要介紹了用Python PIL實現(xiàn)幾個簡單的圖片特效，小編覺得挺不錯的，現(xiàn)在分享給大家，也給大家做個參考。一起跟隨小編過來看看吧
導(dǎo)入 numpy 、PIL
numpy用來做矩陣運算，PIL用來讀取圖片。
import numpy as np from PIL import Image
讀取圖片,然后轉(zhuǎn)換成RGB模式存在矩陣?yán)?/strong>
im = Image.open(imagename).convert('RGB')
arr = np.array(im)
查看arr的shape，可以看到arr是個3維的數(shù)組，數(shù)組大小等于 長*寬*3
In [566]: arr.shape Out[566]: (313, 450, 3)
每個像素有3個數(shù)字表示，分別對應(yīng)(R,G,B)
IN [567]: arr[0][0] Out[567]: array([6, 4, 9], dtype=uint8)
原始圖片
彩色轉(zhuǎn)黑白
把像素的R,G,B三個通道數(shù)值都置為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通道的數(shù)值開平方,然后乘以一個參數(shù)
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'))
舊電影
把像素的R,G,B三個通道數(shù)值，3個通道的分別乘以3個參數(shù)后求和，最后把超過255的值置為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 超過255的顏色置為255
im = np.dot(im,trans).clip(max=255)
return Image.fromarray(np.array(im).astype('uint8'))
反色
這個最簡單了，用255減去每個通道的原來的數(shù)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
# 打開一個jpg圖像文件，注意是當(dāng)前路徑:
im = Image.open('Penguins.jpg')
# 模糊
im2 = im.filter(ImageFilter.BLUR)
# 模糊可設(shè)置模糊的程度
im22 = im.filter(ImageFilter.BoxBlur(200))
# 輪廓濾波
im3 = im.filter(ImageFilter.CONTOUR)
# 邊緣增強濾波（銳化）
im4 = im.filter(ImageFilter.EDGE_ENHANCE)
# 浮雕濾波
im5 = im.filter(ImageFilter.EMBOSS)
# 尋找邊緣信息的濾波
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內(nèi)容，希望對大家的學(xué)習(xí)有所幫助，也希望大家多多支持腳本之家。
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