快捷導(dǎo)航

python 實現(xiàn)圖像快速替換某種顏色

更新時間：2020年06月04日 11:25:25 作者：grayondream

這篇文章主要介紹了python 實現(xiàn)圖像快速替換某種顏色，具有很好的參考價值，希望對大家有所幫助。一起跟隨小編過來看看吧

最近的對圖像數(shù)據(jù)進行處理的時候需要將圖像中的某個顏色替換為另一個顏色，但是網(wǎng)絡(luò)上找到的方法都是通過對圖像的遍歷進行替換，實在是太費時了！剛開始使用時覺得CPU很快了，一張圖片應(yīng)該用不了多久，但是實際使用中耗時確實難以接受的！于是自己寫了一個替換程序加快速度，比遍歷快很多，但我覺得不是最快的，應(yīng)該有通過矩陣索引更快的處理方式，只是我自己暫時并不知道該如何實現(xiàn)，如果以后能夠?qū)崿F(xiàn)會進行更新，暫時先寫下自己暫時覺得可用的代碼。

一、通過遍歷替換

將圖像中某個顏色替換為另一個顏色一般的做法是遍歷整個圖像，逐一替換，如下：

def replace_color_tran(img, src_clr, dst_clr):
	''' 通過遍歷顏色替換程序
	@param	img:	圖像矩陣
	@param	src_clr:	需要替換的顏色(r,g,b)
	@param	dst_clr:	目標顏色		(r,g,b)
	@return				替換后的圖像矩陣
	'''
	img_arr = np.asarray(img, dtype=np.double)
	
	dst_arr = img_arr.copy()
	for i in range(img_arr.shape[1]):	
		for j in range(img_arr.shape[0]):
			if (img_arr[j][i] == src_clr)[0] == True:
				dst_arr[j][i] = dst_clr
		
	return np.asarray(dst_arr, dtype=np.uint8)

二、通過矩陣操作加快替換

但是這樣做，處理速度是很慢的即便是現(xiàn)在CPU很快的情況下。我自己通過numpy矩陣操作將速度提升了一點，具體做法如下：

將圖像的三個通道拆分開來為R，G，B三個通道

將三個通道的數(shù)據(jù)值進行簡單的編碼，合并為單通道矩陣；

將需要替換的顏色進行同2的編碼，利用改編碼在2中得到的矩陣中得到對應(yīng)顏色的索引；

利用3中得到的索引將R，G，B三個通道中的對應(yīng)顏色值替換為目標值；

將得到的三個通道合并為一個圖像數(shù)據(jù)。

具體實現(xiàn)如下:

def replace_color(img, src_clr, dst_clr):
	''' 通過矩陣操作顏色替換程序
	@param	img:	圖像矩陣
	@param	src_clr:	需要替換的顏色(r,g,b)
	@param	dst_clr:	目標顏色		(r,g,b)
	@return				替換后的圖像矩陣
	'''
  img_arr = np.asarray(img, dtype=np.double)
  
  r_img = img_arr[:,:,0].copy()
  g_img = img_arr[:,:,1].copy()
  b_img = img_arr[:,:,2].copy()

  img = r_img * 256 * 256 + g_img * 256 + b_img
  src_color = src_clr[0] * 256 * 256 + src_clr[1] * 256 + src_clr[2] #編碼
  
  r_img[img == src_color] = dst_clr[0]
  g_img[img == src_color] = dst_clr[1]
  b_img[img == src_color] = dst_clr[2]
  
  dst_img = np.array([r_img, g_img, b_img], dtype=np.uint8)
  dst_img = dst_img.transpose(1,2,0)
  
  return dst_img

三、結(jié)果對比

先看下具體的實現(xiàn)結(jié)果，全部測試程序文末給出,(上面的圖片是原圖，下面是替換后的圖片)。

四、程序解釋

通過如下方式編碼的原因是r，g，b三原色的數(shù)值本身是順序相關(guān)的，為了保證最后索引的一致與準確性，采用將不同數(shù)值錯位開。這里的magic number采用256是因為三原色的數(shù)值的范圍是[0,255]，這樣相乘可以保證數(shù)據(jù)在二進制上的完全相互交錯而保證該編碼是絕對正確的，當然也可以采用其他形式的編碼或者數(shù)值選擇其他數(shù)值，我這樣選擇是為了保險起見而已。

img = r_img * 256 * 256 + g_img * 256 + b_img src_color = src_clr[0] * 256 * 256 + src_clr[1] * 256 + src_clr[2] #編碼

五、完整的測試程序

完整的程序：

from PIL import Image
import os
import numpy as np
import time

def replace_color(img, src_clr, dst_clr):
	''' 通過矩陣操作顏色替換程序
	@param	img:	圖像矩陣
	@param	src_clr:	需要替換的顏色(r,g,b)
	@param	dst_clr:	目標顏色		(r,g,b)
	@return				替換后的圖像矩陣
	'''
  img_arr = np.asarray(img, dtype=np.double)
  
  #分離通道
  r_img = img_arr[:,:,0].copy()
  g_img = img_arr[:,:,1].copy()
  b_img = img_arr[:,:,2].copy()

	#編碼
  img = r_img * 256 * 256 + g_img * 256 + b_img
  src_color = src_clr[0] * 256 * 256 + src_clr[1] * 256 + src_clr[2]
  
  #索引并替換顏色
  r_img[img == src_color] = dst_clr[0]
  g_img[img == src_color] = dst_clr[1]
  b_img[img == src_color] = dst_clr[2]
  
  #合并通道
  dst_img = np.array([r_img, g_img, b_img], dtype=np.uint8)
  #將數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換為圖像數(shù)據(jù)(h,w,c)
  dst_img = dst_img.transpose(1,2,0)
  
  return dst_img

def replace_color_tran(img, src_clr, dst_clr):
	''' 通過遍歷顏色替換程序
	@param	img:	圖像矩陣
	@param	src_clr:	需要替換的顏色(r,g,b)
	@param	dst_clr:	目標顏色		(r,g,b)
	@return				替換后的圖像矩陣
	'''
	img_arr = np.asarray(img, dtype=np.double)
	
	dst_arr = img_arr.copy()
	for i in range(img_arr.shape[1]):	
		for j in range(img_arr.shape[0]):
			if (img_arr[j][i] == src_clr)[0] == True:
				dst_arr[j][i] = dst_clr
		
	return np.asarray(dst_arr, dtype=np.uint8)

img = '1.jpg'
img = Image.open(img).convert('RGB')
res_img = img.copy()
count = 20
matrix_time = 0
trans_time = 0

for i in range(count):
	print(i)
	start = time.time()
	dst_img = replace_color(img, (8,10,51), (255,0,0))
	end = time.time()
	matrix_time += (end - start)
	
	start = time.time()
	dst_img = replace_color_tran(img, (8,10,51), (255,0,0))
	end = time.time()
	trans_time += (end - start)
	
	res_img = dst_img
	
res_img = Image.fromarray(res_img)
res_img.save('2.jpg')

print('矩陣操作花費時間：', matrix_time / count )
print('遍歷操作花費時間：', trans_time / count )

以上這篇python 實現(xiàn)圖像快速替換某種顏色就是小編分享給大家的全部內(nèi)容了，希望能給大家一個參考，也希望大家多多支持腳本之家。

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