32

Python PILを使用して、特定の画像の色相を調整しようとしています。

グラフィックの専門用語にあまり慣れていないので、「色相の調整」とは、「色相/彩度」と呼ばれるPhotoshopの操作を行うことです</a>。これは、以下に示すように画像の色を均一に変更することです。 ：

  • オリジナル：オリジナル
  • 色相を+180（赤）に調整した場合：色相：-180
  • 色相を-78（緑）に調整した場合：色相：-78

参考までに、Photoshopはこの色相設定に-180〜 + 180のスケール（-180は+180に等しい）を使用します。これは、HSL色相スケール（0〜360度で表される）を表す場合があります。

私が探しているのは、PIL画像と[0、1]内のfloat色相（または[0、360]内のint、それは問題ではありません）が与えられた場合、色相がシフトされた画像を返す関数です。上記の例のような色相。

私がこれまでに行ったことはばかげており、明らかに望ましい結果が得られません。元の画像を色で塗りつぶしたレイヤーと半分だけブレンドします。

import Image

im = Image.open('tweeter.png')
layer = Image.new('RGB', im.size, 'red') # "hue" selection is done by choosing a color...
output = Image.blend(im, layer, 0.5)
output.save('output.png', 'PNG')

（笑わないでください）結果：output.png

前もって感謝します！

解決策：これが更新されたunutbuコードであり、私が説明したものに正確に適合します。

import Image
import numpy as np
import colorsys

rgb_to_hsv = np.vectorize(colorsys.rgb_to_hsv)
hsv_to_rgb = np.vectorize(colorsys.hsv_to_rgb)

def shift_hue(arr, hout):
    r, g, b, a = np.rollaxis(arr, axis=-1)
    h, s, v = rgb_to_hsv(r, g, b)
    h = hout
    r, g, b = hsv_to_rgb(h, s, v)
    arr = np.dstack((r, g, b, a))
    return arr

def colorize(image, hue):
    """
    Colorize PIL image `original` with the given
    `hue` (hue within 0-360); returns another PIL image.
    """
    img = image.convert('RGBA')
    arr = np.array(np.asarray(img).astype('float'))
    new_img = Image.fromarray(shift_hue(arr, hue/360.).astype('uint8'), 'RGBA')

    return new_img
4

3 に答える 3

23

標準ライブラリのcolorsysモジュールには、 RGBをHSVに（またはその逆に）変換するPythonコードがあります。私の最初の試みは

rgb_to_hsv=np.vectorize(colorsys.rgb_to_hsv)
hsv_to_rgb=np.vectorize(colorsys.hsv_to_rgb)

それらの関数をベクトル化する。残念ながら、使用np.vectorizeするとコードがかなり遅くなります。

ネイティブのnumpy操作にcolorsys.rgb_to_hsv変換することで、約5倍の速度を得ることができました 。colorsys.hsv_to_rgb

import Image
import numpy as np

def rgb_to_hsv(rgb):
    # Translated from source of colorsys.rgb_to_hsv
    # r,g,b should be a numpy arrays with values between 0 and 255
    # rgb_to_hsv returns an array of floats between 0.0 and 1.0.
    rgb = rgb.astype('float')
    hsv = np.zeros_like(rgb)
    # in case an RGBA array was passed, just copy the A channel
    hsv[..., 3:] = rgb[..., 3:]
    r, g, b = rgb[..., 0], rgb[..., 1], rgb[..., 2]
    maxc = np.max(rgb[..., :3], axis=-1)
    minc = np.min(rgb[..., :3], axis=-1)
    hsv[..., 2] = maxc
    mask = maxc != minc
    hsv[mask, 1] = (maxc - minc)[mask] / maxc[mask]
    rc = np.zeros_like(r)
    gc = np.zeros_like(g)
    bc = np.zeros_like(b)
    rc[mask] = (maxc - r)[mask] / (maxc - minc)[mask]
    gc[mask] = (maxc - g)[mask] / (maxc - minc)[mask]
    bc[mask] = (maxc - b)[mask] / (maxc - minc)[mask]
    hsv[..., 0] = np.select(
        [r == maxc, g == maxc], [bc - gc, 2.0 + rc - bc], default=4.0 + gc - rc)
    hsv[..., 0] = (hsv[..., 0] / 6.0) % 1.0
    return hsv

def hsv_to_rgb(hsv):
    # Translated from source of colorsys.hsv_to_rgb
    # h,s should be a numpy arrays with values between 0.0 and 1.0
    # v should be a numpy array with values between 0.0 and 255.0
    # hsv_to_rgb returns an array of uints between 0 and 255.
    rgb = np.empty_like(hsv)
    rgb[..., 3:] = hsv[..., 3:]
    h, s, v = hsv[..., 0], hsv[..., 1], hsv[..., 2]
    i = (h * 6.0).astype('uint8')
    f = (h * 6.0) - i
    p = v * (1.0 - s)
    q = v * (1.0 - s * f)
    t = v * (1.0 - s * (1.0 - f))
    i = i % 6
    conditions = [s == 0.0, i == 1, i == 2, i == 3, i == 4, i == 5]
    rgb[..., 0] = np.select(conditions, [v, q, p, p, t, v], default=v)
    rgb[..., 1] = np.select(conditions, [v, v, v, q, p, p], default=t)
    rgb[..., 2] = np.select(conditions, [v, p, t, v, v, q], default=p)
    return rgb.astype('uint8')


def shift_hue(arr,hout):
    hsv=rgb_to_hsv(arr)
    hsv[...,0]=hout
    rgb=hsv_to_rgb(hsv)
    return rgb

img = Image.open('tweeter.png').convert('RGBA')
arr = np.array(img)

if __name__=='__main__':
    green_hue = (180-78)/360.0
    red_hue = (180-180)/360.0

    new_img = Image.fromarray(shift_hue(arr,red_hue), 'RGBA')
    new_img.save('tweeter_red.png')

    new_img = Image.fromarray(shift_hue(arr,green_hue), 'RGBA')
    new_img.save('tweeter_green.png')

収量

ここに画像の説明を入力してください

と

ここに画像の説明を入力してください

于 2011-09-01T18:48:48.213 に答える
16

Pillowの最近のコピーでは、おそらくImage.convert（）を使用する必要があります。

def rgb2hsv(image: PIL.Image.Image):
    return image.convert('HSV')
于 2015-05-20T09:50:53.050 に答える
1

良い質問。PILはHSVまたはHSL色空間に変換されませんが、これは、画像の明度と彩度を変更せずに色相を変更するために必要な変換です。

あなたがする必要があるのは、HSVに変換し、次にすべてのH値をある程度インクリメントしてから、RGBに変換し直すことです。

作業の半分は、少し前の回答（私による）であなたのために行われます。NumPyと呼ばれる別のPythonモジュールを採用し、RGB色空間をHSVに変換します。逆変換を書くのはそれほど面倒ではありません。

于 2011-09-01T18:38:47.793 に答える