我正在做一个项目，该项目需要我分离出 CYMK 图像中的每种颜色并生成将在特殊的半色调打印机上打印的半色调图像。使用的方法类似于丝网印刷，因为过程几乎相同。拍一张照片并打破每个颜色通道。然后为半色调制作一个网屏。每个彩色屏幕的屏幕必须倾斜 15-45（可调）度。点大小和 LPI 必须根据用户可配置的值计算，以实现不同的效果。有人告诉我这个过程用于丝网印刷，但我无法找到任何解释 CYMK 半色调的信息。我发现有很多可以减少到单一颜色并生成新的打印风格的黑白半色调图像。
我想我需要：
有谁知道这是否是正确的方法以及任何现有的python代码？或者对这个过程或算法有什么好的解释？
我曾经经营过一家丝网印刷工作室（那是一间很小的），虽然我从未真正做过分色印刷，但我对这些原理相当熟悉。这就是我的处理方式：
现在你有你的颜色分离的图像。正如您所提到的，旋转步骤减少了点对齐问题（这会使一切变得混乱），并且诸如莫尔图案效果之类的事情将被合理地最小化。
这应该很容易使用PIL进行编码。
更新 2：
我写了一些快速代码来为你做这件事，它还包括一个GCR函数（如下所述）：
import Image, ImageDraw, ImageStat
def gcr(im, percentage):
'''basic "Gray Component Replacement" function. Returns a CMYK image with
percentage gray component removed from the CMY channels and put in the
K channel, ie. for percentage=100, (41, 100, 255, 0) >> (0, 59, 214, 41)'''
cmyk_im = im.convert('CMYK')
if not percentage:
return cmyk_im
cmyk_im = cmyk_im.split()
cmyk = []
for i in xrange(4):
cmyk.append(cmyk_im[i].load())
for x in xrange(im.size[0]):
for y in xrange(im.size[1]):
gray = min(cmyk[0][x,y], cmyk[1][x,y], cmyk[2][x,y]) * percentage / 100
for i in xrange(3):
cmyk[i][x,y] = cmyk[i][x,y] - gray
cmyk[3][x,y] = gray
return Image.merge('CMYK', cmyk_im)
def halftone(im, cmyk, sample, scale):
'''Returns list of half-tone images for cmyk image. sample (pixels),
determines the sample box size from the original image. The maximum
output dot diameter is given by sample * scale (which is also the number
of possible dot sizes). So sample=1 will presevere the original image
resolution, but scale must be >1 to allow variation in dot size.'''
cmyk = cmyk.split()
dots = []
angle = 0
for channel in cmyk:
channel = channel.rotate(angle, expand=1)
size = channel.size[0]*scale, channel.size[1]*scale
half_tone = Image.new('L', size)
draw = ImageDraw.Draw(half_tone)
for x in xrange(0, channel.size[0], sample):
for y in xrange(0, channel.size[1], sample):
box = channel.crop((x, y, x + sample, y + sample))
stat = ImageStat.Stat(box)
diameter = (stat.mean[0] / 255)**0.5
edge = 0.5*(1-diameter)
x_pos, y_pos = (x+edge)*scale, (y+edge)*scale
box_edge = sample*diameter*scale
draw.ellipse((x_pos, y_pos, x_pos + box_edge, y_pos + box_edge), fill=255)
half_tone = half_tone.rotate(-angle, expand=1)
width_half, height_half = half_tone.size
xx=(width_half-im.size[0]*scale) / 2
yy=(height_half-im.size[1]*scale) / 2
half_tone = half_tone.crop((xx, yy, xx + im.size[0]*scale, yy + im.size[1]*scale))
dots.append(half_tone)
angle += 15
return dots
im = Image.open("1_tree.jpg")
cmyk = gcr(im, 0)
dots = halftone(im, cmyk, 10, 1)
im.show()
new = Image.merge('CMYK', dots)
new.show()
这将变成这样：
进入这个（模糊你的眼睛并远离显示器）：
请注意，图像采样可以逐像素进行（从而在最终图像中保留原始图像的分辨率）。通过设置来做到这一点sample=1，在这种情况下，您需要设置scale一个更大的数字，以便有许多可能的点大小。这也将导致更大的输出图像大小（原始图像大小 * 比例 ** 2，所以要小心！）。
默认情况下，当您转换RGB为通道CMYK时K（黑色通道）为空。是否需要K通道取决于您的打印过程。您可能想要它的原因可能有多种：获得比重叠更好的黑色CMY、节省墨水、缩短干燥时间、减少墨水渗色等。总之我还写了一点灰色组件替换功能GCR，因此您可以设置K您想要替换重叠的频道百分比CMY（我在代码注释中进一步解释了这一点）。
这里有几个例子来说明。处理letter F来自图像的sample=1和scale=8，因此分辨率相当高。
4CMYK个通道，带有percentage=0，因此为空K通道：
结合产生：
CMYK通道，有percentage=100，所以K使用通道。您可以看到青色通道被完全抑制，品红色和黄色通道使用的墨水少得多，在图像底部的黑色带中：
我的解决方案也使用 PIL，但依赖于内部支持的内部抖动方法 (Floyd-Steinberg)。但是会创建工件，所以我正在考虑重写它的 C 代码。
from PIL import Image
im = Image.open('tree.jpg') # open RGB image
cmyk= im.convert('CMYK').split() # RGB contone RGB to CMYK contone
c = cmyk[0].convert('1').convert('L') # and then halftone ('1') each plane
m = cmyk[1].convert('1').convert('L') # ...and back to ('L') mode
y = cmyk[2].convert('1').convert('L')
k = cmyk[3].convert('1').convert('L')
new_cmyk = Image.merge('CMYK',[c,m,y,k]) # put together all 4 planes
new_cmyk.save('tree-cmyk.jpg') # and save to file
隐式 GCR PIL 应用也可以扩展为更通用的，但我试图描述一个简单的解决方案，其中也忽略了分辨率和采样。