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Python圖像處理之gif動(dòng)態(tài)圖的解析與合成操作詳解

更新時(shí)間：2018年12月30日 15:01:55 作者：PHILOS_THU

這篇文章主要介紹了Python圖像處理之gif動(dòng)態(tài)圖的解析與合成操作,結(jié)合實(shí)例形式分析了Python基于PIL模塊解析gif文件,以及基于imageio庫合成gif文件的相關(guān)操作技巧,需要的朋友可以參考下

本文實(shí)例講述了Python圖像處理之gif動(dòng)態(tài)圖的解析與合成操作。分享給大家供大家參考，具體如下：

gif動(dòng)態(tài)圖是在現(xiàn)在已經(jīng)司空見慣，朋友圈里也經(jīng)常是一言不合就斗圖。這里，就介紹下如何使用python來解析和生成gif圖像。

一、gif動(dòng)態(tài)圖的合成

如下圖，是一個(gè)gif動(dòng)態(tài)圖。

gif動(dòng)態(tài)圖的解析可以使用PIL圖像模塊即可，具體代碼如下：

#-*- coding: UTF-8 -*-
import os
from PIL import Image
def analyseImage(path):
  '''
  Pre-process pass over the image to determine the mode (full or additive).
  Necessary as assessing single frames isn't reliable. Need to know the mode
  before processing all frames.
  '''
  im = Image.open(path)
  results = {
    'size': im.size,
    'mode': 'full',
  }
  try:
    while True:
      if im.tile:
        tile = im.tile[0]
        update_region = tile[1]
        update_region_dimensions = update_region[2:]
        if update_region_dimensions != im.size:
          results['mode'] = 'partial'
          break
      im.seek(im.tell() + 1)
  except EOFError:
    pass
  return results
def processImage(path):
  '''
  Iterate the GIF, extracting each frame.
  '''
  mode = analyseImage(path)['mode']
  im = Image.open(path)
  i = 0
  p = im.getpalette()
  last_frame = im.convert('RGBA')
  try:
    while True:
      print "saving %s (%s) frame %d, %s %s" % (path, mode, i, im.size, im.tile)
      '''
      If the GIF uses local colour tables, each frame will have its own palette.
      If not, we need to apply the global palette to the new frame.
      '''
      if not im.getpalette():
        im.putpalette(p)
      new_frame = Image.new('RGBA', im.size)
      '''
      Is this file a "partial"-mode GIF where frames update a region of a different size to the entire image?
      If so, we need to construct the new frame by pasting it on top of the preceding frames.
      '''
      if mode == 'partial':
        new_frame.paste(last_frame)
      new_frame.paste(im, (0,0), im.convert('RGBA'))
      new_frame.save('%s-%d.png' % (''.join(os.path.basename(path).split('.')[:-1]), i), 'PNG')
      i += 1
      last_frame = new_frame
      im.seek(im.tell() + 1)
  except EOFError:
    pass
def main():
  processImage('test_gif.gif')
if __name__ == "__main__":
  main()

解析結(jié)果如下，由此可見改動(dòng)態(tài)圖實(shí)際上是由14張相同分辨率的靜態(tài)圖組合而成

二、gif動(dòng)態(tài)圖的合成

gif圖像的合成，使用imageio庫（https://pypi.python.org/pypi/imageio）

代碼如下：

#-*- coding: UTF-8 -*-
import imageio
def create_gif(image_list, gif_name):
  frames = []
  for image_name in image_list:
    frames.append(imageio.imread(image_name))
  # Save them as frames into a gif
  imageio.mimsave(gif_name, frames, 'GIF', duration = 0.1)
  return
def main():
  image_list = ['test_gif-0.png', 'test_gif-2.png', 'test_gif-4.png',
         'test_gif-6.png', 'test_gif-8.png', 'test_gif-10.png']
  gif_name = 'created_gif.gif'
  create_gif(image_list, gif_name)
if __name__ == "__main__":
  main()

這里，使用第一步解析出來的圖像中的8幅圖，間副的間隔時(shí)間為0.1s，合成新的gif動(dòng)態(tài)圖如下：