Python生成各式各樣的圖像特效實例

更新時間：2023年10月31日 11:00:52 作者：sgzqc

這篇文章主要為大家介紹了Python生成圖像特效,本文重點介紹如何使用python進行圖像處理,生成各式各樣的圖像特效,有需要的朋友可以借鑒參考下,希望能夠有所幫助

1. 引用

本文重點介紹如何使用python進行圖像處理，生成各式各樣的圖像特效。閑話少說，我們直接開始吧！

2. 讀入圖像

首先我們來讀取我們的樣例圖像，并嘗試打印圖像中相應元素的像素值。為了實現(xiàn)這一點，我們使用Python中的Pillow子模塊進行實現(xiàn)，代碼如下：

from PIL import Image
img = Image.open('./landscape.jpg')
width, height = img.size
print(width, height)
for x in range(0, height):
    for y in range(0, width):
        (r, g, b) = img.getpixel((x, y))
        print(r, g, b)

如果我們運行上面的代碼片段，我們可以在終端中看到圖像的寬和高，以及所有的像素值。其中每個像素值表示為3個整數值的元組，即紅色、綠色和藍色三個通道的對應值。

3. 改變單個通道

現(xiàn)在，讓我們更新代碼來展示相應的處理效果。為了實現(xiàn)這一點，我們將首先創(chuàng)建一個相同大小的新的對象。

之后，我們將遍歷原始圖像的像素，并將它們復制到新圖像中。此外，我們將該修改新圖像綠色通道的像素值：

from PIL import Image
img = Image.open('./landscape.jpg')
width, height = img.size
print(width, height)
new_img = Image.new('RGB', (width, height))
for row in range(0, height):
    for col in range(0, width):
        (r, g, b) = img.getpixel((col, row))
        new_img.putpixel((col, row), (r, g + 50, b))
new_img.save("landscape_edited.png")

結果如下：

4. 黑白特效

為了實現(xiàn)基本的黑白特效，我們必須確保所有3個通道都具有相同的值。讓我們再次迭代每個像素，并計算三個通道像素值的平均值：

rom PIL import Image
img = Image.open('./landscape.jpg')
width, height = img.size
print(width, height)
new_img = Image.new('RGB', (width, height))
for row in range(0, height):
    for col in range(0, width):
        (r, g, b) = img.getpixel((col, row))
        avg = int((r + g + b) / 3)
        new_img.putpixel((col, row), (avg, avg, avg))
new_img.save("landscape_black_and_white.jpg")

我們知道，像素值 RGB=(0,0,0)表示黑色像素；同時像素值RGB=(255,255,255)表示白色像素；中間其他取值表示灰色像素值；運行上述代碼，得到結果如下：

5. 顏色反轉

看懂了上述代碼，那么顏色反轉的實現(xiàn)現(xiàn)在應該會很簡單！

簡單來說。我們的目標是將黑色像素（0，0，0）轉換為白色像素（255，255，255）。為了實現(xiàn)這一點，我們將通過從255中減去舊像素的值來創(chuàng)建新像素，代碼如下：

from PIL import Image
img = Image.open('./landscape.jpg')
width, height = img.size
print(width, height)
new_img = Image.new('RGB', (width, height))
for row in range(0, height):
    for col in range(0, width):
        (r, g, b) = img.getpixel((col, row))
        inverted_pixel = (255 - r, 255-g, 255-b)
        new_img.putpixel((col, row), inverted_pixel)
new_img.save("landscape_edited.jpg")

得到結果如下：

6. 合并

最后，讓我們將圖像拆分成四個子部分，并將本節(jié)所學內容充分利用起來：

from PIL import Image
img = Image.open('./landscape.jpg')
width, height = img.size
print(width, height)
new_img = Image.new('RGB', (width, height))
for row in range(0, height):
    for col in range(0, width):
        (r, g, b) = img.getpixel((col, row))
        if col < width * 0.25:
            (r, g, b) = (r, g, b)
        elif col < width * 0.5:
            avg = int((r + g + b) / 3)
            (r, g, b) = (avg, avg, avg)
        elif col < width * 0.75:
            (r, g, b) = (r, g + 50, b)
        else:
            (r, g, b) = (255 - r, 255 - g, 255 - b)
        new_img.putpixel((col, row), (r, g, b))
new_img.save("landscape_edited.jpg")

得到結果如下：