用Python公益诉讼实现几个简单的图片特效

　　

<>强导入numpy,公益诉讼

　　

numpy用来做矩阵运算,公益诉讼用来读取图片。

　　 　　 　　进口numpy np 　　从公益诉讼导入图像 　　 　　

<强>读取图片,然后转换成RGB模式存在矩阵里

　　 　　 　　我=Image.open (imagename) .convert (RGB) 　　arr=np.array (im) 　　 　　

查看加勒比海盗的形状,可以看到加勒比海盗是个3维的数,组数组大小等于长*宽* 3

　　 　　 　　在[566]:arr.shape 　　[566]:(313、450、3) 　　 　　

每个像素有三个数字表示,分别对应(R, G, B)

　　 　　 　　在[567]:加勒比海盗[0][0] 　　[567]:阵列([6 4 9],dtype=uint8) 　　 　　

原始图片

　　

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<强>彩色转黑白

　　

把像素的R, G, B三个通道数值都置为<代码> R * 0.299 + G * 0.587 + B * 0.114

　　 　　 　　def blackWithe (imagename): 　　# r, g, b=r * 0.299 + g * 0.114 * 0.587 + b 　　我=np.asarray (Image.open (imagename) .convert (RGB)) 　　反式=np.array ([(0.299, 0.587, 0.114), (0.299, 0.587, 0.114), (0.299, 0.587, 0.114]]) .transpose () 　　我=np.dot (im,反式) 　　返回Image.fromarray (np.array (im) .astype (uint8)) 　　 　　

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<>强流年

　　

把R通道的数值开平方,然后乘以一个参数

　　 　　 　　def短暂(imagename params=12): 　　我=np.asarray (Image.open (imagename) .convert (RGB)) 　　im1=np.sqrt (im *(1.0, 0.0, 0.0)) *参数 　　im2=im * (0.0, 1.0, 1.0) 　　我=im1 + im2 　　返回Image.fromarray (np.array (im) .astype (uint8)) 　　 　　

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<强>旧电影

　　

把像素的R, G, B三个通道数值,3个通道的分别乘以3个参数后求和,最后把超过255的值置为255

　　 　　 　　def oldFilm (imagename): 　　我=np.asarray (Image.open (imagename) .convert (RGB)) 　　#=r * 0.393 + g * 0.769 + b * 0.189 g=r * 0.349 + g * 0.686 b + b * 0.168=r b + g * 0.534 * 0.131 * 0.272 　　反式=np.array ([(0.393, 0.769, 0.189), (0.349, 0.686, 0.168), (0.272, 0.534, 0.131]]) .transpose () 　　#剪辑超过255的颜色置为255 　　反式,im=np.dot (im) .clip (max=255) 　　返回Image.fromarray (np.array (im) .astype (uint8)) 　　 　　

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<强>反色

　　

这个最简单了,用255减去每个通道的原来的数值

　　 　　 　　def反向(imagename): 　　我=255 - np.asarray (Image.open (imagename) .convert (RGB)) 　　返回Image.fromarray (np.array (im) .astype (uint8)) 　　 　　

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PS:示例

　　 　　 　　从公益诉讼导入图像,ImageFilter 　　 　　#打开一个jpg图像文件,注意是当前路径: 　　我=Image.open (“Penguins.jpg”) 　　 　　 　　 　　#模糊 　　im2=im.filter (ImageFilter.BLUR) 　　#模糊可设置模糊的程度 　　im22=im.filter (ImageFilter.BoxBlur (200)) 　　#轮廓滤波 　　im3=im.filter (ImageFilter.CONTOUR) 　　#边缘增强滤波(锐化) 　　im4=im.filter (ImageFilter.EDGE_ENHANCE) 　　#浮雕滤波 　　im5=im.filter (ImageFilter.EMBOSS) 　　#寻找边缘信息的滤波 　　im6=im.filter (ImageFilter.FIND_EDGES) 　　 　　im2.save (BLUR.jpg, jpeg) 　　im3.save (CONTOUR.jpg, jpeg) 　　im4.save (EDGE_ENHANCE.jpg, jpeg) 　　im5.save (EMBOSS.jpg, jpeg) 　　im6.save (FIND_EDGES.jpg, jpeg) 　　im22.save (“BoxBlur (200) . jpg”, jpeg) 　　 　　

以上就是本文的全部内容,希望对大家的学习有所帮助,也希望大家多多支持。

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