これが私の他の回答のPython 3バージョンのコードです。pillow
のフォークを使用するために変更する必要があったインポートを除いて、ほとんど同じですPIL
(Python 3 のみをサポートするため)。私が行ったその他の変更は、print
ステートメントを関数呼び出しに変更することと、map()
関数を使用してluts
ルックアップ テーブル変数を作成することです。
from PIL import Image
from PIL.ImageColor import getcolor, getrgb
from PIL.ImageOps import grayscale
def image_tint(src, tint='#ffffff'):
if Image.isStringType(src): # file path?
src = Image.open(src)
if src.mode not in ['RGB', 'RGBA']:
raise TypeError('Unsupported source image mode: {}'.format(src.mode))
src.load()
tr, tg, tb = getrgb(tint)
tl = getcolor(tint, "L") # tint color's overall luminosity
if not tl: tl = 1 # avoid division by zero
tl = float(tl) # compute luminosity preserving tint factors
sr, sg, sb = map(lambda tv: tv/tl, (tr, tg, tb)) # per component
# adjustments
# create look-up tables to map luminosity to adjusted tint
# (using floating-point math only to compute table)
luts = (tuple(map(lambda lr: int(lr*sr + 0.5), range(256))) +
tuple(map(lambda lg: int(lg*sg + 0.5), range(256))) +
tuple(map(lambda lb: int(lb*sb + 0.5), range(256))))
l = grayscale(src) # 8-bit luminosity version of whole image
if Image.getmodebands(src.mode) < 4:
merge_args = (src.mode, (l, l, l)) # for RGB verion of grayscale
else: # include copy of src image's alpha layer
a = Image.new("L", src.size)
a.putdata(src.getdata(3))
merge_args = (src.mode, (l, l, l, a)) # for RGBA verion of grayscale
luts += tuple(range(256)) # for 1:1 mapping of copied alpha values
return Image.merge(*merge_args).point(luts)
if __name__ == '__main__':
import os
import sys
input_image_path = 'Dn3CeZB.png'
print('tinting "{}"'.format(input_image_path))
root, ext = os.path.splitext(input_image_path)
suffix = '_result_py{}'.format(sys.version_info[0])
result_image_path = root+suffix+ext
print('creating "{}"'.format(result_image_path))
result = image_tint(input_image_path, '#383D2D')
if os.path.exists(result_image_path): # delete any previous result file
os.remove(result_image_path)
result.save(result_image_path) # file name's extension determines format
print('done')
前後の画像がこちら。テスト画像と色合いは、問題が発生したときに使用していたものと同じです。結果は、あなたの Py2 バージョンと非常によく似ており、私には問題ありません...何か不足していますか?