python - 如何使用 Pillow 的 Image.load() 函数生成蒙版

Question

我想根据某些像素值创建一个蒙版。例如：B > 200 的每个像素

Image.load() 方法似乎正是我用这些值识别像素所需要的，但我似乎无法弄清楚如何获取所有这些像素并从中创建蒙版图像。

            R, G, B = 0, 1, 2

            pixels = self.input_image.get_value().load()
            width, height = self.input_image.get_value().size

            for y in range(0, height):
                for x in range(0, width):
                    if pixels[x, y][B] > 200:
                        print("%s - %s's blue is more than 200" % (x, y))
``

标签： pythonimage-processingpython-imaging-libraryimage-manipulation

Answer 1

我的意思是让你避免for循环，只使用 Numpy。所以，从这张图片开始：

from PIL import Image
import numpy as np

# Open image
im = Image.open('colorwheel.png')

# Make Numpy array
ni = np.array(im)

# Mask pixels where Blue > 200
blues = ni[:,:,2]>200

# Save logical mask as PNG
Image.fromarray((blues*255).astype(np.uint8)).save('result.png')

如果要使蒙版像素变黑，请使用：

ni[blues] = 0
Image.fromarray(ni).save('result.png')

---

您可以针对以下范围进行更复杂的复合测试：

#!/usr/bin/env python3

from PIL import Image
import numpy as np

# Open image
im = Image.open('colorwheel.png')

# Make Numpy array
ni = np.array(im)

# Mask pixels where 100 < Blue < 200
blues = ( ni[:,:,2]>100 ) & (ni[:,:,2]<200)

# Save logical mask as PNG
Image.fromarray((blues*255).astype(np.uint8)).save('result.png')

您还可以在 Reds、Greens 和 Blues 上创建条件，然后使用 Numpy'snp.logical_and()和np.logical_or()创建复合条件，例如：

bluesHi = ni[:,:,2] > 200 
redsLo  = ni[:,:,0] < 50

mask = np.logical_and(bluesHi,redsLo)