python使用PIL和matplotlib获取图片像素点并合并解析

2019-11-25 11:44:50

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供稿：网友

python 版本 3.x

首先安装 PIL

由于PIL仅支持到Python 2.7，加上年久失修，于是一群志愿者在PIL的基础上创建了兼容的版本，名字叫Pillow，支持最新Python 3.x，又加入了许多新特性，因此，我们可以直接安装使用Pillow。

所以安装：

pip install pillow

获取像素点

import numpy as npfrom PIL import Imageimg = Image.open("./b.png").convert('RGBA')a_img = np.asarray(img)

获取的图片像素为一个二维数组，相当于是二维左边系， x ,y 然后里面存了一个元组值分别为 r g b a

分别计算改变了像素值之后，就需要将数据写入到图片了，这个时候就需要 matplotlib

import matplotlib.pyplot as plt plt.figure("beauty") # 开启图层，名称为 beautyplt.imshow(a_img) # 二维数组的数据plt.axis('off')#plt.show()plt.savefig("./result.png")

下面给出一个完整的 demo

需要将两张图片合并计算，并输出结果：

将上面两个图片合并

from PIL import Imageimport numpy as npimport matplotlib.pyplot as pltdef modeSuperposition(basePixel,mixPixel,alpha): basePixel = int(basePixel) mixPixel = int(mixPixel); res=0 if basePixel <= 128 :  res = int(mixPixel) * int(basePixel) / 128; else:  res = 255 - (255 - mixPixel)*(255 - basePixel) / 128;   a = alpha / 255;  if a > 1:  a = 1 res = (1-a)*basePixel + a*res  t = int(res)&-256 if t == 0:  return int(res) if res > 255:  return 255  return 0 def mergePoint(x,y): p1 = img1[x][y] p2 = img2[x][y] p1[1] = modeSuperposition(p1[0],p2[0],p2[3]) p1[2] = modeSuperposition(p1[1],p2[1],p2[3]) p1[3] = modeSuperposition(p1[2],p2[2],p2[3])  imgA = Image.open('./b.png')img1=np.array(imgA.convert('RGBA')) #打开图像并转化为数字矩img2=np.array(Image.open("./light.png").convert('RGBA'))  i = len(img1);j = len(img1[0]); for k in range(0,len(img2)): for n in range(0,len(img2[0])):  if k < i and n < j:   mergePoint(k,n)  #img = Image.new("RGBA",imgA.size)###创建一个5*5的图片plt.figure("beauty") # 开启图层，名称为 beautyplt.imshow(img1) # 二维数组的数据plt.axis('off')#plt.show()plt.savefig("./result.png")

结果如下：