Python PIL 根据其颜色删除图像的部分答案

【问题标题】：Python PIL remove sections of an image based on its colourPython PIL 根据其颜色删除图像的部分
【发布时间】：2012-04-03 01:03:15
【问题描述】：

我正在尝试在 python 中使用 PIL 根据像素 RGB 值删除部分图像。从文档看来，功能点可以做我正在寻找的东西。但是，我很难遵循文档。如果我想将所有蓝色值小于 100 的像素更改为白色，那么最简单的方法是什么？

【问题讨论】：

标签： python python-imaging-library

【解决方案1】：

类似以下的方法会起作用：

source = im.split()
mask = source[2].point(lambda i: i < 100 and 255)
im = Image.merge(im.mode, source)

请参阅 Point Operations 标题下的 PIL Tutorial 了解更多信息。

【讨论】：

【解决方案2】：

我认为最简单的方法是使用Mahotas library，它可以让您将图像加载为 NumPy ndarray。然后你就可以在你的图片上使用逻辑索引了。

 import Mahotas as mh
 import numpy as np

 fname = "/home/stuff/images/my_image.jpg"
 image = mh.imread(fname)

 # Make a copy to play with the indices.
 img = np.copy(image)

 # Replace places with 3rd coordinate less than 100 with the white-color
 # vector [255, 255, 255].
 inds = img[:,:,2] < 100
 img[inds] = [255,255,255]

好处是 Mahotas 将图像直接加载到 Numpy 数组中，这使您可以轻松地以 NumPy 一致的语法对不同的维度进行切片。或者，如果你真的想用 PIL 做图像 I/O，那么你应该在 PIL 中寻找可以将图像转换为 NumPy 数组的函数，然后上面的代码仍然可以工作。

不过，总的来说，让 PIL 真正发挥作用时，我一直遇到问题。 PIL 似乎总是存在某种图像文件类型支持问题、某种解码器问题或其他一些问题。这很挑剔。出于同样的原因，我通常会尽量避免使用 Python-OpenCV。我更喜欢包含 scikits.learn、scikits.image、Mahotas 和 PyPNG 的工作流程。

【讨论】：