Image模塊應(yīng)用實例之彩色圖像轉(zhuǎn)黑白圖像

說在前面

PIL庫的Image模塊是浙教版《信息技術(shù)必修一數(shù)據(jù)與計算》第三章的重要內(nèi)容，教材中好幾個“實踐與體驗”案例都涉及到Image模塊，答題卡填涂識別項目更是Image模塊的經(jīng)典應(yīng)用實例。

我在備課過程中發(fā)現(xiàn)這些案例都非常精彩，但由于課時的限制，不可能全部在課堂上呈現(xiàn)，于是打算把他們整理出來，作為拓展閱讀資料，讓學(xué)生在課后自主學(xué)習(xí)。

“Image模塊應(yīng)用實例分析”是一個專題系列，展示了我在備課過程中的一些思考和教學(xué)思路，有不成熟之處，敬請各位老師批評指正。

圖像處理庫PIL有九種不同模式：1、L、P、RGB、RGBA、CMYK、YCbCr、I、F。其特征描述如下：

（二）使用Image內(nèi)置方法轉(zhuǎn)換圖像模式

我們今天主要學(xué)習(xí)RGB彩色圖像、灰度圖像和黑白圖像。

首先我們來查看Image對象的基本屬性，例如已知有彩色圖像boy_RGB.jpg和灰度圖像boy_L.jpg，運行下列代碼：

#【示例程序1】from PIL import Imageimg = Image.open('boy_RGB.jpg')print(img.format, img.size, img.mode)img2 = Image.open('boy_L.jpg')print(img2.format, img2.size, img2.mode)

則程序輸出結(jié)果為：

JPEG (357, 287) RGB

JPEG (357, 287) L

分別輸出了圖像的格式、大?。▽?、高）和模式。

然后我們使用convert()方法來獲取不同模式的圖像，例如下列代碼能夠?qū)⒉噬珗D像boy_RGB.jpg轉(zhuǎn)換成灰度圖像boy_L.jpg：

#【示例程序2】from PIL import Imageimg = Image.open('boy_RGB.jpg')img2 = img.convert("L") # 轉(zhuǎn)換成“L”模式灰度圖像img2.save("boy_L.jpg")

當(dāng)convert()方法的參數(shù)mode=”1”時，可以將"L"或“RGB”圖像轉(zhuǎn)換為二值黑白圖像，其參數(shù)dither默認(rèn)值為None（改成1也有相同效果），表示使用弗洛伊德-斯坦伯格抖動來近似原始圖像的亮度級別。如果dither=0，表示抖動為無，則所有大于128的值設(shè)置為255(白色) ，所有其他值設(shè)置為0(黑色)。效果圖如圖3和圖4所示。

下面的代碼可以實現(xiàn)將彩色圖像boy_RGB.jpg轉(zhuǎn)換成黑白圖像boy_10.jpg（無抖動效果）和boy_11.jpg（有抖動效果）功能：

#【示例程序3】from PIL import Imageimg = Image.open('boy_RGB.jpg')img2 = img.convert("1", dither=0) #參數(shù)dither=0表示無抖動效果img2.save("boy_10.jpg")img3 = img.convert("1", dither=1) #參數(shù)dither=1表示有抖動效果img3.save("boy_11.jpg")

（三）使用自定義函數(shù)將彩色圖像轉(zhuǎn)換成黑白圖像

除了直接使用convert()方法將彩色圖像轉(zhuǎn)換成黑白圖像，我們也可以利用圖像模式轉(zhuǎn)換原理，設(shè)置自定義函rgb_bw()來實現(xiàn)轉(zhuǎn)換功能。

首先根據(jù)由“RGB”轉(zhuǎn)換為“L”模式的公式：L = R*0.299 + G*0. 587 + B*0.114，計算出每個像素點的灰度值gray，再判斷gray與閾值的關(guān)系，若gray小于閾值，設(shè)置為黑色，否則設(shè)置為白色。閾值通常取值為128，也可以根據(jù)需要設(shè)置不同的閾值。

#【示例程序4】from PIL import Image# 將“RGB”彩色圖像轉(zhuǎn)換為二值黑白圖像def rgb_bw(img):    for i in range(img.width):        for j in range(img.height):            R, G, B = img.getpixel((i, j))            # 計算像素點顏色的灰度值            gray = 0.299 * R + 0.587 * G + 0.114 * B             if gray < 128: # 小于閾值，設(shè)置為黑色                img.putpixel((i, j), (0, 0, 0))             else:                img.putpixel((i, j), (255, 255, 255))    return img        img = Image.open('boy_RGB.jpg')img2 = rgb_bw(img)img2.save('boy_bw_128.jpg')

設(shè)置不同的閾值，獲得不同黑白圖像的效果圖如圖5、6、7所示。

（四）更高效的修改像素點元素值方法

示例程序4中使用img.getpixel((i, j))方法來獲取像素點(i, j)的RGB顏色值，其結(jié)果返回一個包含RGB三原色的元組，例如紅色(255,0,0)；使用img.putpixel((i, j), (0, 0, 0))方法來為像素點(i, j)設(shè)置顏色，(0, 0, 0)表示黑色，你也可以設(shè)置其他的不同顏色。

這個兩個方法的名稱都很長，不便于記憶，效率也不高。更常見的做法是先使用pix = img.load()方法獲取整個圖像所有的像素點顏色，再利用pix[i, j]來表示像素點(i, j)的顏色值，這樣既可以讀取其顏色值，也可以設(shè)置其顏色值，方便且高效。參考代碼如下：

#【示例程序5】from PIL import Image
# 將“RGB”彩色圖像轉(zhuǎn)換為二值黑白圖像def rgb_bw(img):    pix = img.load()    for i in range(img.width):        for j in range(img.height):            R, G, B = pix[i, j]             # 計算像素點顏色的灰度值            gray = 0.299 * R + 0.587 * G + 0.114 * B             if gray < 128: # 小于閾值，設(shè)置為黑色                pix[i, j] = (0, 0, 0)            else:                pix[i, j] = (255, 255, 255)    return img    img = Image.open('boy_RGB.jpg')img2 = rgb_bw(img)img2.save('boy_bw_128.jpg')

（五）使用matplotlib模塊生成黑白圖像

教材中使用numpy和matplotlib模塊來處理圖像，也可以達(dá)到相同的效果，參考代碼如下：

#【示例程序6】from PIL import Imageimport numpy as npimport matplotlib.pyplot as plt
# 打開圖像并轉(zhuǎn)換成數(shù)字矩陣img = Image.open('boy_RGB.jpg')img.show()img = np.array(img.convert('L'))# 調(diào)整每個像素的RGB值rows, cols = img.shape  # 圖像尺寸分別賦值for i in range(rows):   # 依次取每個像素的坐標(biāo)    for j in range(cols):        if img[i, j] < 128: # 小于閾值，設(shè)置為黑色            img[i, j] = 0        else:            img[i, j] = 1# 生成新的圖像plt.figure('lena') # 指定當(dāng)前繪圖對象plt.imshow(img, cmap='gray') # 顯示灰度圖像plt.axis('off')    # 關(guān)閉圖像坐標(biāo)plt.savefig('boy_bw_2.jpg') # 保存圖片plt.show()         # 彈出圖片窗口

教材提供的代碼導(dǎo)入了numpy模塊，并將圖像轉(zhuǎn)換成數(shù)字矩陣，然后通過二重循環(huán)遍歷所有像素點，實現(xiàn)了將灰度圖像轉(zhuǎn)換成黑白圖像的功能。這種算法雖然簡單易懂，但是沒有充分發(fā)揮numpy模塊快速處理數(shù)組的優(yōu)勢，效率不高。

如果你熟悉numpy模塊，就沒有必要編寫二重循環(huán)來修改像素點的顏色值了，完全可以調(diào)用numpy模塊的where()方法，直接一行語句搞定。

你知道該怎么做嗎？

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