python图片合成
- 2020 年 1 月 10 日
- 筆記
python的PIL库简直好用的不得了，PIL下面的Image库更是封装了很多对图片处理的函数，关于Image库的介绍和使用，看这里：http://effbot.org/imagingbook/image.htm
这里用我半个月前看到的一篇博客写的demo作为背景，做一下图片的合成
图片可以看作是很多像素点组成的，每个像素点都是一个RGB颜色，(red, green, blue), 那么合成两张照片就有办法了，我们可以在一张新的RGB色的图片里一个像素点取图片一的对应位置的像素，下一个像素点取图片二的像素，直到遍历完成，代码如下：
from PIL import Image ##这里采用传入图片地址调用此函数 #这个方法目前不支持按比例合成，默认为1：1 #各取一个像素点合并，传入的参数为两张图片的地址 def merge1(img1_address,img2_addess): status=100 #状态码100为正常 # 200为地址错误 try: img1=Image.open(img1_address) img2=Image.open(img2_address) except: status=200 img_new="" else: width=min(img1.size[0],img2.size[0]) height=min(img1.size[1],img2.size[1]) print(width,height) img_new = Image.new('RGB',(width,height)) for x in range(width): for y in range(height): if y%2==0: pixel=img1.getpixel((x,y)) img_new.putpixel((x,y),pixel) else: pixel=img2.getpixel((x,y)) img_new.putpixel((x,y),pixel) finally: return img_new,status
上述代码会返回一张新的图片和一个状态码，接受的时候用两个变量接受
另一种方法是每个像素点各取%50的原图片的颜色，然后把像素点放置在对应位置，为了功能更加强大，我把两者的混合比例设为可调，默认是50%的比例，代码如下：
from PIL import Image #将像素点按比例取色，然后合成一个新像素点 #传入的参数为两张图片的地址和比例 #如果两者之和不为1则以第一个图片的比例为准 def merge2(img1_address,img2_address,percent1=0.50,percent2=0.50): status=100 #状态码100为正常 # 200为地址错误 try: img1=Image.open(img1_address) img2=Image.open(img2_address) except: status=200 img_new="" else: if percent1+percent2!=1: percent2=1-percent1 width = min(img1.size[0],img2.size[0]) height = min(img1.size[1],img2.size[1]) img_new = Image.new('RGB',(width,height)) for x in range(width): for y in range(height): r1,g1,b1=img1.getpixel((x,y)) r2,g2,b2=img2.getpixel((x,y)) r=int(percent1*r1+percent2*r2) g=int(percent1*g1+percent2*g2) b=int(percent1*b1+percent2*b2) img_new.putpixel((x,y),(r,g,b)) finally: return img_new,status
返回的参数与上述相同 如果想要保存图片可用image.save()函数保存
总的代码如下：
from PIL import Image ##这里采用传入图片地址调用此函数 #这个方法目前不支持按比例合成，默认为1：1 #各取一个像素点合并，传入的参数为两张图片的地址 def merge1(img1_address, img2_addess, direct): status=100 #状态码100为正常 # 200为地址错误 try: img1=Image.open(img1_address) img2=Image.open(img2_address) except: status=200 img_new="" else: width=min(img1.size[0], img2.size[0]) height=min(img1.size[1], img2.size[1]) print(width,height) img_new = Image.new('RGB',(width, height)) for x in range(width): for y in range(height): if y%2 == 0: pixel = img1.getpixel((x,y)) img_new.putpixel((x,y), pixel) else: pixel = img2.getpixel((x,y)) img_new.putpixel((x,y), pixel) finally: return status #将像素点按比例取色，然后合成一个新像素点 #传入的参数为两张图片的地址和比例 #如果两者之和不为1则以第一个图片的比例为准 def merge2(img1_address, img2_address, direction, percent1): status = 100 #状态码100为正常 # 200为地址错误 try: img1 = Image.open(img1_address) img2 = Image.open(img2_address) except: status = 200 img_new = "" else: percent2 = 1 - percent1 width = min(img1.size[0], img2.size[0]) height = min(img1.size[1], img2.size[1]) img_new = Image.new('RGB', (width,height)) for x in range(width): for y in range(height): r1,g1,b1=img1.getpixel((x,y)) r2,g2,b2=img2.getpixel((x,y)) r = int(percent1 * r1 + percent2 * r2) g = int(percent1 * g1 +percent2 * g2) b = int(percent1 * b1 +percent2 * b2) img_new.putpixel((x,y),(r,g,b)) img_new.save(direction) #img_new.show() finally: return status #切记在接受返回信息时先判断状态码是否异常，如果正确再执行相应操作 if __name__=='__main__': img1_address = "B:PictureYourName1.jpg" img2_address = "B:PictureYourName2.jpg" direction = "D:/Python/PyQt/课程设计/merges/merge9.png" status = merge2(img1_address, img2_address, direction, 0.30) print(status)
当然，我发现Image库中有Image.blend(image1, image2, alpha)这个混合图片的函数，还没看源码，不知道他是用什么方法实现的。
原先的两张照片：
合成后的照片：
左图是方法一，右图是方法二
优劣： 方法一不易造成曝光过度，因为实际的像素点并没改动，只是间隔变大了，但这样可能会造成轮廓不清晰 方法二在比例适当时效果是优于方式一的，但比例不合适就会看起来像曝光过度一样，示例中方法二用的比例是0.3：0.7，又是比例不当效果会很糟糕，孰优孰劣请按效果好坏使用。
找时间我会分析一下Image中blend的源码，到时候会更新在博客上。 2017.12.13更新： Image库中的blend函数确实出色，前几天做课设看到知乎上的一段代码有人用过它，简直就是一个滤镜一样，找时间一定看看它的源码。
这个功能就当是课设中的一个小demo，到时候会集成在一起。
其实很想知道参考博客中那个示例中的妹子照片是不是他的女朋友，好漂亮！！！可惜我还没有女朋友(⊙﹏⊙)。
2017.12.22更新： 最近还在忙课设，看了一下PIL.Image中的blend函数，结果它是写在PIL._imaging.cp35-win_amd64.pyd中的，这个是二进制文件，要看源代码的话只能反编译。
参考： http://www.cnblogs.com/ThrEcho/p/4979193.html
