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假设您想缩放透明图像，但还不知道稍后将合成它的背景颜色。不幸的是，PIL 似乎包含了导致不良结果的完全透明像素的颜色值。有没有办法告诉 PIL-resize 忽略完全透明的像素？

import PIL.Image

filename = "trans.png"  # http://qrc-designer.com/stuff/trans.png
size = (25,25)

im = PIL.Image.open(filename)
print im.mode  # RGBA

im = im.resize(size, PIL.Image.LINEAR)  # the same with CUBIC, ANTIALIAS, transform
# im.show()  # does not use alpha
im.save("resizelinear_"+filename)


# PIL scaled image has dark border

具有 (0,0,0,0) 黑色但完全透明背景的原始图像 输出带有黑色光晕的图像 用 gimp 缩放的正确输出

具有 (0,0,0,0)（黑色但完全透明）背景的原始图像（左）

输出带有黑色光晕的图像（中）

用 gimp 缩放的正确输出（右）

编辑：看起来要实现我正在寻找的东西我必须修改调整大小函数本身的采样，以便它忽略具有完全透明度的像素。

edit2：我找到了一个非常丑陋的解决方案。它将完全透明像素的颜色值设置为周围非完全透明像素的平均值，以在调整大小时最大限度地减少完全透明像素颜色的影响。简单的形式很慢，但如果没有其他解决方案，我会发布它。通过使用扩张操作仅处理必要的像素，可能会使其更快。

编辑3：预乘阿尔法是要走的路 - 见马克的回答

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4 回答 4

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似乎 PIL 在调整大小之前没有进行 alpha 预乘，这是获得正确结果所必需的。幸运的是，通过蛮力很容易做到。然后，您必须对调整大小的结果执行相反的操作。

def premultiply(im):
    pixels = im.load()
    for y in range(im.size[1]):
        for x in range(im.size[0]):
            r, g, b, a = pixels[x, y]
            if a != 255:
                r = r * a // 255
                g = g * a // 255
                b = b * a // 255
                pixels[x, y] = (r, g, b, a)

def unmultiply(im):
    pixels = im.load()
    for y in range(im.size[1]):
        for x in range(im.size[0]):
            r, g, b, a = pixels[x, y]
            if a != 255 and a != 0:
                r = 255 if r >= a else 255 * r // a
                g = 255 if g >= a else 255 * g // a
                b = 255 if b >= a else 255 * b // a
                pixels[x, y] = (r, g, b, a)

结果：result of premultiply, resize, unmultiply

于 2012-11-02T18:29:12.623 回答
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您可以单独重新采样每个波段：

im.load()
bands = im.split()
bands = [b.resize(size, Image.LINEAR) for b in bands]
im = Image.merge('RGBA', bands)

编辑

也许通过避免像这样的高透明度值（需要numpy）

import numpy as np

# ...

im.load()
bands = list(im.split())
a = np.asarray(bands[-1])
a.flags.writeable = True
a[a != 0] = 1
bands[-1] = Image.fromarray(a)
bands = [b.resize(size, Image.LINEAR) for b in bands]
a = np.asarray(bands[-1])
a.flags.writeable = True
a[a != 0] = 255
bands[-1] = Image.fromarray(a)
im = Image.merge('RGBA', bands)
于 2012-10-23T09:44:16.747 回答
0

也许你可以用你想要的颜色填充整个图像，并且只在 alpha 通道中创建形状？

于 2012-10-23T09:57:14.333 回答
0

很抱歉回答自己，但这是我所知道的唯一可行的解​​决方案。它将完全透明像素的颜色值设置为周围非完全透明像素的平均值，以在调整大小时最大限度地减少完全透明像素颜色的影响。在某些特殊情况下，无法获得适当的结果。

这是非常丑陋和缓慢的。如果您能提出更好的建议，我很乐意接受您的回答。

# might be possible to speed this up by only processing necessary pixels
#  using scipy dilate, numpy where

import PIL.Image

filename = "trans.png"  # http://qrc-designer.com/stuff/trans.png
size = (25,25)

import numpy as np

im = PIL.Image.open(filename)

npImRgba = np.asarray(im, dtype=np.uint8)
npImRgba2 = np.asarray(im, dtype=np.uint8)
npImRgba2.flags.writeable = True
lenY = npImRgba.shape[0]
lenX = npImRgba.shape[1]
for y in range(npImRgba.shape[0]):
    for x in range(npImRgba.shape[1]):
        if npImRgba[y, x, 3] != 0:  # only change completely transparent pixels
            continue        
        colSum = np.zeros((3), dtype=np.uint16)
        i = 0
        for oy in [-1, 0, 1]:
            for ox in [-1, 0, 1]:
                if not oy and not ox:
                    continue
                iy = y + oy
                if iy < 0:
                    continue
                if iy >= lenY:
                    continue
                ix = x + ox
                if ix < 0:
                    continue
                if ix >= lenX:
                    continue
                col = npImRgba[iy, ix]
                if not col[3]:
                    continue
                colSum += col[:3]
                i += 1
        npImRgba2[y, x, :3] = colSum / i

im = PIL.Image.fromarray(npImRgba2)
im = im.transform(size, PIL.Image.EXTENT, (0,0) + im.size, PIL.Image.LINEAR)
im.save("slime_"+filename)

结果： 在此处输入图像描述

于 2012-11-01T13:53:53.310 回答