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模式存在矩陣里

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(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，注意是當前路徑:
im = Image.open('Penguins.jpg')



# 模糊
im2 = im.filter(ImageFilter.BLUR)
# 模糊可設置模糊的程度
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，希望對大家的學習有所幫助，也希望大家多多支持腳本之家。

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