首页 > 解决方案 > 如何使用 Python Pillow (PIL) 获得部分灰度图像?

问题描述

例子:

部分灰度

我知道 PIL 有PIL.ImageOps.grayscale(image)返回第四张图像的方法,但它没有生成第二张和第三张图像的参数(部分灰度)。

标签: pythonpython-3.ximageimage-processingpython-imaging-library

解决方案


当您将图像转换为灰度时,您实际上是在对其进行去饱和以去除饱和颜色。因此,为了达到您想要的效果,您可能需要转换为HSV模式,降低饱和度并转换回 RGB 模式。

from PIL import Image

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

# Convert to HSV mode and separate the channels
H, S, V = im.convert('HSV').split()

# Halve the saturation - you might consider 2/3 and 1/3 saturation
S = S.point(lambda p: p//2)

# Recombine channels
HSV = Image.merge('HSV', (H,S,V))

# Convert to RGB and save
result = HSV.convert('RGB')
result.save('result.png')

在此处输入图像描述


如果您更喜欢在 Numpy 而不是 PIL 中进行图像处理,则可以使用以下代码实现与上述相同的结果:

from PIL import Image
import numpy as np

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

# Convert to HSV and go to Numpy
HSV = np.array(im.convert('HSV'))

# Halve the saturation with Numpy. Hue will be channel 0, Saturation is channel 1, Value is channel 2
HSV[..., 1] = HSV[..., 1] // 2

# Go back to "PIL Image", go back to RGB and save
Image.fromarray(HSV, mode="HSV").convert('RGB').save('result.png')

当然,将整个饱和度通道设置为零以获得全灰度。


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