Pillow和Numpy的图像演绎 [英] Image deduction with Pillow and Numpy

问题描述

我有两张图片：

和

我想导出一个只有红色Hello的图像：

所以我正在运行一个简单的演绎python脚本：

 来自PIL导入图片
 import numpy as np 
 
 root ='/ root / '
 im1 = np.asarray（Image.open（root +'1.jpg'））
 im2 = np.asarray（Image.open（root +'2.jpg'））
 
 deducted_image = np.subtract（im1，im2）
 
 im = Image.fromarray （np.uint8（deducted_image））
 im.save（root +deduction.jpg）
  

但是这会返回：

我的代码返回：

对为什么它如此像素化而感到困惑！

解决方案

将第二张图片中不需要的像素设置为0可能更容易吗？

  im = im2.copy（）
 im [im1 == im2] = 0 
 im = Image.fromarray（im）
  

似乎对我有用（显然只是因为我使用过你的更大的文物） r上传JPG）

也可以这样做没有numpy：

 来自PIL导入ImageChops 
来自PIL import Image 
 
 root ='/ root /'
 im1 = Image.open（root +'1.jpg'）
 im2 = Image.open（root +'2.jpg'）
 
 def非零（a）：
如果< b，则返回0 10 else 255 
 
 mask = Image.eval（ImageChops.difference（im1，im2），nonzero）.convert（'1'）
 
 im = Image.composite（im2 ，Image.eval（im2，lambda x：0），mask）
  

I have two images:

and

I want to export an image that just has the red "Hello" like:

So I am running a simple deduction python script:

from PIL import Image
import numpy as np

root = '/root/'
im1 = np.asarray(Image.open(root+'1.jpg'))
im2 = np.asarray(Image.open(root+'2.jpg'))

deducted_image = np.subtract(im1, im2)

im = Image.fromarray(np.uint8(deducted_image))
im.save(root+"deduction.jpg")

But this returns:

rather than the above. What am I doing wrong? Also do I need numpy or can I do this with just the Pillow Library?

---

Edit:

It should also work with images like this:

which my code returns:

Confused as to why it is so pixelated around the edges!

解决方案

It is perhaps easier just to set the pixels you don't want in the second image to 0?

im = im2.copy()
im[im1 == im2] = 0
im = Image.fromarray(im)

seems to work for me (obviously just with bigger artifacts because I used your uploaded JPGs)

It is also possible to do this without numpy:

from PIL import ImageChops
from PIL import Image

root = '/root/'
im1 = Image.open(root + '1.jpg')
im2 = Image.open(root + '2.jpg')

def nonzero(a):
    return 0 if a < 10 else 255

mask = Image.eval(ImageChops.difference(im1, im2), nonzero).convert('1')

im = Image.composite(im2, Image.eval(im2, lambda x: 0), mask)

这篇关于Pillow和Numpy的图像演绎的文章就介绍到这了，希望我们推荐的答案对大家有所帮助，也希望大家多多支持IT屋！