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我们知道,图像(指数字图像)由许多像素点组成,像素是组成图像的基本单位,而每一个像素点又可以使用不同的颜色,最终呈现出了绚丽多彩的图像。在《
Pillow Image对象属性》一节,我们介绍一些图片模式,它们的本质就是图片呈现颜色时需要遵循的规则,比如 RGB、RGBA、CYMK 等,而图像的分离与合并,指的就是图像颜色的分离和合并。
Image 类提供了用于分离图像和合并图像的方法 split() 和 merge() 方法,通常情况下,这两个方法会一起使用。
im=Image.open("C:/Users/Administrator/Desktop/1.jpg") #修改图像大小,以适应图像处理 image=im.resize((450,400)) image.save("C:/Users/Administrator/Desktop/2.jpg") #分离颜色通道,产生三个 Image对象 r,g,b = image.split() r.show() g.show() b.show()输出的结果,依次展示如下:
Image.merge(mode, bands)参数说明如下:
from PIL import Image im=Image.open("C:/Users/Administrator/Desktop/1.jpg") #修改图像大小,以适应图像处理 image=im.resize((450,400)) image.save("C:/Users/Administrator/Desktop/2.jpg") #分离颜色通道,产生三个 Image对象 r,g,b = image.split() #重新组合颜色通道,返回先的Image对象 image_merge=Image.merge('RGB',(b,g,r)) image_merge.show() #保存图像至桌面 image_merge.save("C:/Users/Administrator/Desktop/3.jpg")
from PIL import Image #打开图2.jpg im_1 = Image.open("C:/Users/Administrator/Desktop/2.jpg") im_2= Image.open("C:/Users/Administrator/Desktop/向日葵.jpg") #因为两种图片的图片格式一致,所以仅需要处理图片的大小,让它们保持一致 #让 im_2 的图像尺寸与 im_1 一致,注意此处新生成了 Image 对象 image = im_2.resize(im_1.size) #接下来,对图像进行颜色分离操作 r1, g1 ,b1 = im_1.split() r2, g2 , b2 = image.split() # 合并图像 im_3 = Image.merge('RGB',[r2,g1,b2]) im_3.show() im_3.save("C:/Users/Administrator/Desktop/合成.jpg")预览图像的合成结果:
Image.blend(image1,image2, alpha)参数说明如下:
"""" 混合 rgba模式的图像 """ im1 = Image.open("C:/Users/Administrator/Desktop/c-net.png") image = Image.open("C:/Users/Administrator/Desktop/心形函数图像.png") im2=image.resize(im1.size) def blend_im(im1,im2): #设置 alpha 为 0.5 Image.blend(im1,im2,0.5).save("C:/Users/Administrator/Desktop/C语言中文网.png") #调用函数 blend_im(im1,im2)
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