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我必须使用 PIL 用 python 裁剪照片。
如果照片区域不够，则该区域的其余部分被涂成黑色。
我怎样才能使那个区域变白？

这是我现在使用的代码的一部分：

i = Image.open(filepath)
box2 = (newX,newY,newX+newW,newY+newH)
i2=i.crop(box=box2)
i2.load()
...
i2.save(new_filepath)
...
white=(255,255,255)
i3 = Image.new( 'RGB' , i2.size , white )
i3.paste( i2)
i3.save(filepath2,'PNG')

裁剪效果很好，但我想要在该区域的其余部分使用白色而不是黑色。我尝试创建一个白色背景的新图像并粘贴裁剪后的图像，但它不起作用。

编辑：示例输出

示例输出

EDIT2：我有原始图像和裁剪坐标
我更新了代码
记住裁剪坐标可以是负数。

输入输出示例
输入img：http: //i.imgur.com/vbmPy.jpg 

box2=(-743, 803, 1646, 4307)

输出图像：http: //i.imgur.com/K7sil.jpg

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4 回答 4

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在我看来你做错了什么，你应该分享你的整个代码和图像。

我在 PIL 中做过很多次，最简单的解决方案一直是将裁剪粘贴到全白图像上。

import Image

# open source
i = Image.open('hHncu.png')

# crop it
( newX , newY ) = ( 110 , 0 )
( newW , newH ) = ( 110 , 150 )
box_crop = ( newX,newY,newX+newW,newY+newH )
i2 = i.crop(box=box_crop)
i2.load()

# save it , just for testing
i2.save('hHncu-out.png')

# create the new image, and paste it in
# note that we're making it 300x300  and have the background set to white (255x3)
i3 = Image.new( 'RGB' , (300,300) , (255,255,255) )
# paste it at an offset. if you put no offset or a box, i3 must match i2s dimensions
i3.paste( i2 , (25,25) )
# save it
i3.save('hHncu-out-2.png')
于 2012-08-29T15:15:31.333 回答
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如果您可以使用 numpy，您可以执行以下操作：

i22 = flipud(asarray(i2).copy())
# calculate the area that its black, using the original size and the box information
for i in xrange(blackrows):
  i22[i:] = asarray([255,255,255])
# and and something like that to the blackcolumns

我不经常使用 PIL，但它可能具有一些像素访问功能。

于 2012-08-29T13:02:47.827 回答
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要完全按照您的要求进行操作，请将图像转换为 numpy 数组并过滤全黑行和列（在第二张图像上）。您不能简单地将所有黑色像素都设为白色，因为这会影响图像内部的那些像素。

import numpy
from PIL import Image
img = Image.open("hHncu.png") # Imgur's naming scheme
pix = numpy.array(img)        # Convert to array

black = numpy.array([0,0,0,255])
white = numpy.array([255,255,255,255])

pix2 = pix.copy()
dim  = pix.shape

for n in xrange(dim[0]):
    if (pix[n,:]==black).all(): 
        pix2[n,:,numpy.newaxis] = white

for n in xrange(dim[1]):
    if (pix[:,n]==black).all(): 
        pix2[:,n,numpy.newaxis] = white

# View the results
from pylab import *
subplot(121); imshow(pix )
subplot(122); imshow(pix2)
show()

在此处输入图像描述

看起来黑色和图像之间有一些平滑，需要更高级的过滤器来解决这个问题 - 但您可以从这里了解如何开始！

于 2012-08-29T13:48:55.600 回答
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好的。所以这里是我提到的想法的快速尝试。

rebox() 函数返回一个“固定”边界框，以及一些偏移数据

这在大多数情况下都有效。我没有整合偏移数据，但它的某些版本可能会放在该i3.paste部分中。

测试图像 grid.png 为 300x300，蓝线为 50 像素，红线为 150 像素，绿线为 200 像素。

您应该能够根据您的确切需求进行调整。

在此处输入图像描述

import Image
i1 = Image.open('grid.png')


DEBUG = True

def rebox( box_original , box_crop_desired ):

    box_crop_new= list( box_crop_desired )
    box_crop_offset = [ 0 , 0 ]

    if box_crop_desired[0] < 0:
        box_crop_new[0] = 0
        box_crop_offset[0] = box_crop_desired[0]

    if box_crop_desired[1] < 0:
        box_crop_new[1] = 0
        box_crop_offset[1] = box_crop_desired[1]

    if box_crop_desired[2] > box_original[2]:
        box_crop_new[2] = box_original[2]

    if box_crop_desired[3] > box_original[3]:
        box_crop_new[3] = box_original[3]

    box_crop_offset = tuple(box_crop_offset)
    box_crop_new = tuple(box_crop_new)

    if DEBUG :
        print "box_original                      %s" % str(box_original)
        print "box_crop_offset                   %s" % str(box_crop_offset)
        print "box_crop_desired                  %s" % str(box_crop_desired)
        print "box_crop_new                      %s" % str(box_crop_new)

    return ( box_crop_new , box_crop_offset )


( newX , newY ) = ( 200 , 200 )
( newW , newH ) = ( 400 , 400 )
box_crop_desired = ( newX , newY , newX+newW, newY+newH )
( box_crop , box_crop_offset ) = rebox( i1.getbbox() , box_crop_desired )

i2 = i1.crop(box=box_crop)
i2.save('grid-out-b.png')

i3 = Image.new( 'RGBA' , ( newW , newH ) , (255,255,255) )
i3.paste( i2 , (0,0) )
i3.save('grid-out-final-b.png')
于 2012-08-30T00:11:18.303 回答