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Python PILで画像の色相を変更する

Python PILを使用して、特定の画像の色相を調整しようとしています。

グラフィックの専門用語にあまり慣れていないので、「色相の調整」とは、Photoshopの操作である 「色相/彩度」 を実行することです。これは、画像の色を均一に変更することです。以下に示すように：

  • 元の： Original
  • 色相を+180（赤）に調整した場合： hue: -180
  • 色相を-78（緑）に調整した場合： hue: -78

参考までに、Photoshopはこの色相設定に-180〜 + 180のスケールを使用します（-180は+180に等しい）。これは、 HSL色相スケール （0〜360度で表される）を表す場合があります。

私が探しているのは[0、1]内（またはint内）のPIL画像とfloathueが与えられた場合の関数です[0、360]、それは問題ではありません）、上記の例のように、色相がhueだけシフトされた画像を返します。

私がこれまでに行ったことはばかげており、明らかに望ましい結果が得られません。元の画像を色で塗りつぶされたレイヤーと半分だけブレンドします。

import Image

im = Image.open('Tweeter.png')
layer = Image.new('RGB', im.size, 'red') # "hue" selection is done by choosing a color...
output = Image.blend(im, layer, 0.5)
output.save('output.png', 'PNG')

（笑わないでください）結果： output.png

前もって感謝します！

Solution：これが更新されたunutbuコードで、私が説明したものに正確に適合します。

import Image
import numpy as np
import colorsys

rgb_to_hsv = np.vectorize(colorsys.rgb_to_hsv)
hsv_to_rgb = np.vectorize(colorsys.hsv_to_rgb)

def shift_hue(arr, hout):
    r, g, b, a = np.rollaxis(arr, axis=-1)
    h, s, v = rgb_to_hsv(r, g, b)
    h = hout
    r, g, b = hsv_to_rgb(h, s, v)
    arr = np.dstack((r, g, b, a))
    return arr

def colorize(image, hue):
    """
    Colorize PIL image `original` with the given
    `hue` (hue within 0-360); returns another PIL image.
    """
    img = image.convert('RGBA')
    arr = np.array(np.asarray(img).astype('float'))
    new_img = Image.fromarray(shift_hue(arr, hue/360.).astype('uint8'), 'RGBA')

    return new_img
pythonimagepython-imaging-libraryhue
28
zopieux

標準ライブラリのcolorsysモジュール にPython RGBをHSVに（またはその逆に）変換するコードがあります）==。私の最初の試みは

rgb_to_hsv=np.vectorize(colorsys.rgb_to_hsv)
hsv_to_rgb=np.vectorize(colorsys.hsv_to_rgb)

それらの関数をベクトル化する。残念ながら、np.vectorizeを使用すると、コードがかなり遅くなります。

colorsys.rgb_to_hsvとcolorsys.hsv_to_rgbをネイティブのnumpy操作に変換することで、約5倍の速度を得ることができました。

import Image
import numpy as np

def rgb_to_hsv(rgb):
    # Translated from source of colorsys.rgb_to_hsv
    # r,g,b should be a numpy arrays with values between 0 and 255
    # rgb_to_hsv returns an array of floats between 0.0 and 1.0.
    rgb = rgb.astype('float')
    hsv = np.zeros_like(rgb)
    # in case an RGBA array was passed, just copy the A channel
    hsv[..., 3:] = rgb[..., 3:]
    r, g, b = rgb[..., 0], rgb[..., 1], rgb[..., 2]
    maxc = np.max(rgb[..., :3], axis=-1)
    minc = np.min(rgb[..., :3], axis=-1)
    hsv[..., 2] = maxc
    mask = maxc != minc
    hsv[mask, 1] = (maxc - minc)[mask] / maxc[mask]
    rc = np.zeros_like(r)
    gc = np.zeros_like(g)
    bc = np.zeros_like(b)
    rc[mask] = (maxc - r)[mask] / (maxc - minc)[mask]
    gc[mask] = (maxc - g)[mask] / (maxc - minc)[mask]
    bc[mask] = (maxc - b)[mask] / (maxc - minc)[mask]
    hsv[..., 0] = np.select(
        [r == maxc, g == maxc], [bc - gc, 2.0 + rc - bc], default=4.0 + gc - rc)
    hsv[..., 0] = (hsv[..., 0] / 6.0) % 1.0
    return hsv

def hsv_to_rgb(hsv):
    # Translated from source of colorsys.hsv_to_rgb
    # h,s should be a numpy arrays with values between 0.0 and 1.0
    # v should be a numpy array with values between 0.0 and 255.0
    # hsv_to_rgb returns an array of uints between 0 and 255.
    rgb = np.empty_like(hsv)
    rgb[..., 3:] = hsv[..., 3:]
    h, s, v = hsv[..., 0], hsv[..., 1], hsv[..., 2]
    i = (h * 6.0).astype('uint8')
    f = (h * 6.0) - i
    p = v * (1.0 - s)
    q = v * (1.0 - s * f)
    t = v * (1.0 - s * (1.0 - f))
    i = i % 6
    conditions = [s == 0.0, i == 1, i == 2, i == 3, i == 4, i == 5]
    rgb[..., 0] = np.select(conditions, [v, q, p, p, t, v], default=v)
    rgb[..., 1] = np.select(conditions, [v, v, v, q, p, p], default=t)
    rgb[..., 2] = np.select(conditions, [v, p, t, v, v, q], default=p)
    return rgb.astype('uint8')


def shift_hue(arr,hout):
    hsv=rgb_to_hsv(arr)
    hsv[...,0]=hout
    rgb=hsv_to_rgb(hsv)
    return rgb

img = Image.open('Tweeter.png').convert('RGBA')
arr = np.array(img)

if __name__=='__main__':
    green_hue = (180-78)/360.0
    red_hue = (180-180)/360.0

    new_img = Image.fromarray(shift_hue(arr,red_hue), 'RGBA')
    new_img.save('Tweeter_red.png')

    new_img = Image.fromarray(shift_hue(arr,green_hue), 'RGBA')
    new_img.save('Tweeter_green.png')

収量

enter image description here

そして

enter image description here

17
unutbu

枕の最近のコピーでは、おそらく使用する必要があります

def rgb2hsv(image):
    return image.convert('HSV')
13
K3---rnc

良い質問。 PILはHSVまたはHSL色空間に変換されませんが、これは、画像の明度と彩度を変更せずに色相を変更するために必要な変換です。

あなたがする必要があるのは、HSVに変換し、次にすべてのH値をある程度インクリメントしてから、RGBに戻すことです。

作業の半分は、少し前に answer （私が）で行っています。 NumPyと呼ばれる別のpythonモジュールを使用し、RGB色空間をHSVに変換します。逆変換を作成するのにそれほど問題はありません。

1
Paul