image-processing - 需要帮助了解 Alpha 通道

Question

我有一个像素的 RGB 元组，我们称之为 P。

(255, 0, 0) 是 Alpha 通道为 1.0 的 P 的颜色。

Alpha 通道为 0.8 时，P 的颜色变为 (255, 51, 51)。

如何获得影响 P 颜色的像素颜色？

Answer 1

让我们从头开始。带有 alpha 的像素只有在与其他东西混合时才有意义。如果你有一个带有 alpha 的上层 U 和一个完全不透明的下层 L，则方程为：

P = (alpha * U) + ((1.0 - alpha) * L)

重新排列公式，您将获得：

L = (P - (alpha * U)) / (1.0 - alpha)

显然，当 alpha 为 1.0 时，该等式没有意义，因为您将被零除。

将您的数字代入显示像素 L 的 R=255、G=255 和 B=255。

按照惯例，图像中的最低层将全是白色（255,255,255）几乎是普遍的。

Answer 2

只需查看您提供的数字：

(1.0-0.8)*255 ~= 50.9 = 51

在哪里：

• 1.0 是最大 alpha 强度
• 0.8 是当前设置的 alpha 强度
• 255 是每个 RGB 通道的最大强度（背景颜色）

这适合您示例的 B 和 G 通道。

因此，在一般情况下，它似乎是通道值（RGB 之一）和背景颜色（在您的情况下为白色 - 255）之间的简单加权平均值。Alpha 被用作权重。

这是一些Python代码：

MIN_ALPHA=0.0
MAX_ALPHA=1.0
MIN_CH=0
MAX_CH=255
BG_VAL=255

def apply_alpha(old, alpha, bg=255):
    assert alpha >= MIN_ALPHA
    assert alpha <= MAX_ALPHA
    assert old >= MIN_CH
    assert old <= MAX_CH

    new = old*alpha + (MAX_ALPHA - alpha)*bg
    return new

if __name__ == '__main__':
    import sys
    old, alpha = map(float, sys.argv[1:])
    print apply_alpha(old, alpha)

还有一些输出：

misha@misha-K42Jr:~/Desktop/stackoverflow$ python alpha.py 255 0.8
255.0
misha@misha-K42Jr:~/Desktop/stackoverflow$ python alpha.py 0 0.8
51.0

试试这个用于其他示例（特别是非白色背景）——它可能就是这么简单。如果没有，请使用新示例编辑您的答案，我再看看。