在使用PIL保持透明度的同时给图像着色？

Question

好吧，情况是这样的：

我想使用Python图像库来“主题化”这样的图像：

主题颜色："#33B5E5"

输入： 输出：

我在ImageMagick中使用以下命令得到了结果：

convert image.png -colorspace gray image.png
mogrify -fill "#33b5e5" -tint 100 image.png

说明：

首先将图像转换为黑白，然后对其进行主题化。

我想用Python图像库得到同样的结果。 但似乎我在使用它时遇到了一些问题，因为：

1. 无法处理透明度
2. 背景（主图像中的透明度）也有主题。。

我正试图使用这个脚本：

import Image
import ImageEnhance

def image_overlay(src, color="#FFFFFF", alpha=0.5):
    overlay = Image.new(src.mode, src.size, color)
    bw_src = ImageEnhance.Color(src).enhance(0.0)
    return Image.blend(bw_src, overlay, alpha)

img = Image.open("image.png")
image_overlay(img, "#33b5e5", 0.5)

你可以看到我没有先把它转换成灰度，因为这也不适用于透明度。

很抱歉在一个问题中发表了这么多问题，但我不能做其他任何事情：$

希望你们都能理解。

Answer 1

你需要先转换成灰度。我所做的：

1. 使用Image.split()获取原始alpha层
2. 转换为灰度
3. 使用ImageOps.colorize着色
4. 放回原始alpha层

结果代码：

import Image
import ImageOps

def tint_image(src, color="#FFFFFF"):
    src.load()
    r, g, b, alpha = src.split()
    gray = ImageOps.grayscale(src)
    result = ImageOps.colorize(gray, (0, 0, 0, 0), color) 
    result.putalpha(alpha)
    return result

img = Image.open("image.png")
tinted = tint_image(img, "#33b5e5")

Answer 2

注意：这里有一个Python 3/枕头叉的PIL版本的答案here。

更新4：我猜上次对我答案的更新毕竟不是最后一次。尽管将其转换为专门使用PIL是一个重大改进，但有一些事情似乎应该有更好、不那么尴尬的方法，只要PIL有能力。

在仔细阅读了文档和一些源代码之后，我意识到我想要做的实际上是可能的。取而代之的是，现在它必须构建手动使用的查找表，因此整个代码稍微长一些。然而，结果是只需要调用相对较慢的Image.point()方法一次，而不需要调用其中的三次。

from PIL import Image
from PIL.ImageColor import getcolor, getrgb
from PIL.ImageOps import grayscale

def image_tint(src, tint='#ffffff'):
    if Image.isStringType(src):  # file path?
        src = Image.open(src)
    if src.mode not in ['RGB', 'RGBA']:
        raise TypeError('Unsupported source image mode: {}'.format(src.mode))
    src.load()

    tr, tg, tb = getrgb(tint)
    tl = getcolor(tint, "L")  # tint color's overall luminosity
    if not tl: tl = 1  # avoid division by zero
    tl = float(tl)  # compute luminosity preserving tint factors
    sr, sg, sb = map(lambda tv: tv/tl, (tr, tg, tb))  # per component adjustments

    # create look-up tables to map luminosity to adjusted tint
    # (using floating-point math only to compute table)
    luts = (map(lambda lr: int(lr*sr + 0.5), range(256)) +
            map(lambda lg: int(lg*sg + 0.5), range(256)) +
            map(lambda lb: int(lb*sb + 0.5), range(256)))
    l = grayscale(src)  # 8-bit luminosity version of whole image
    if Image.getmodebands(src.mode) < 4:
        merge_args = (src.mode, (l, l, l))  # for RGB verion of grayscale
    else:  # include copy of src image's alpha layer
        a = Image.new("L", src.size)
        a.putdata(src.getdata(3))
        merge_args = (src.mode, (l, l, l, a))  # for RGBA verion of grayscale
        luts += range(256)  # for 1:1 mapping of copied alpha values

    return Image.merge(*merge_args).point(luts)

if __name__ == '__main__':
    import os

    input_image_path = 'image1.png'
    print 'tinting "{}"'.format(input_image_path)

    root, ext = os.path.splitext(input_image_path)
    result_image_path = root+'_result'+ext

    print 'creating "{}"'.format(result_image_path)
    result = image_tint(input_image_path, '#33b5e5')
    if os.path.exists(result_image_path):  # delete any previous result file
        os.remove(result_image_path)
    result.save(result_image_path)  # file name's extension determines format

    print 'done'

这是一个屏幕截图，左侧显示输入图像，右侧显示相应的输出。上面的一行是有一个alpha层的，下面的一行是没有alpha层的。