使用 PIL 将图像转换为特定调色板而不抖动
Convert image to specific palette using PIL without dithering
我正在尝试使用 Pillow 库（Python 图像库，PIL）将 PNG 格式的 RGB 图像转换为使用特定的索引调色板。但我想使用 "round to closest color" 方法进行转换，而不是抖动，因为图像是像素艺术，抖动会扭曲区域的轮廓并向原本平坦的区域添加噪点。
我尝试了 Image.Image.paste()，它使用了四种指定的颜色，但它产生了抖动图像：
from PIL import Image
oldimage = Image.open("oldimage.png")
palettedata = [0, 0, 0, 102, 102, 102, 176, 176, 176, 255, 255, 255]
newimage = Image.new('P', oldimage.size)
newimage.putpalette(palettedata * 64)
newimage.paste(oldimage, (0, 0) + oldimage.size)
newimage.show()
我试过 Image.Image.quantize() pictu's answer to a similar question 中提到的，但它也产生了抖动：
from PIL import Image
palettedata = [0, 0, 0, 102, 102, 102, 176, 176, 176, 255, 255, 255]
palimage = Image.new('P', (16, 16))
palimage.putpalette(palettedata * 64)
oldimage = Image.open("School_scrollable1.png")
newimage = oldimage.quantize(palette=palimage)
newimage.show()
我尝试了 Image.Image.convert()，并且它在没有抖动的情况下转换了图像，但它包含了指定颜色以外的颜色，大概是因为它使用了网络调色板或自适应调色板
from PIL import Image
oldimage = Image.open("oldimage.png")
palettedata = [0, 0, 0, 102, 102, 102, 176, 176, 176, 255, 255, 255]
expanded_palettedata = palettedata * 64
newimage = oldimage.convert('P', dither=Image.NONE, palette=palettedata)
newimage.show()
如何在不抖动的情况下自动将图像转换为特定的调色板？我想避免处理 Python 中每个单独像素的解决方案，如 John La Rooy's answer 及其评论中所建议的那样，因为我以前的解决方案涉及在 Python 中编写的内部循环已被证明是大图像明显慢。
Pillow 6 incorporates pull request 3699，合并于 2019-03-11，
它将 dither 参数添加到普通的 quantize() 方法。
在 Pillow 6 之前，需要以下内容：
用 C 实现的 PIL 部分在 PIL._imaging 模块中，在您 from PIL import Image 之后也可以作为 Image.core 使用。
Pillow 的当前版本为每个 PIL.Image.Image 实例提供了一个名为 im 的成员，它是 ImagingCore 的一个实例，class 在 PIL._imaging 中定义。
您可以使用 help(oldimage.im) 列出其方法，但方法本身在 Python.
中未记录
ImagingCore 个对象的 convert 方法在 _imaging.c 中实现。
它需要一到三个参数并创建一个新的 ImagingCore 对象（在 _imaging.c 中称为 Imaging_Type）。
mode（必填）：模式字符串（例如"P"）dither（可选，默认0）：PIL传递0或1paletteimage（可选）：带有调色板的ImagingCore
我遇到的问题是 dist-packages/PIL/Image.py 中的 quantize() 强制 dither 参数为 1。
所以我提取了 quantize() 方法的副本并对其进行了更改。
因为它依赖于表面上私有的方法，所以它可能无法在 Pillow 的未来版本中使用。
然而，到那时，我们可以预期 Pillow pre-6 将不再使用，因为 Debian“bullseye”（2021 年年中稳定）和 Ubuntu“focal”（2020 年年中 LTS）包 Pillow 7 或更高版本。
#!/usr/bin/env python3
from PIL import Image
def quantizetopalette(silf, palette, dither=False):
"""Convert an RGB or L mode image to use a given P image's palette."""
silf.load()
# use palette from reference image
palette.load()
if palette.mode != "P":
raise ValueError("bad mode for palette image")
if silf.mode != "RGB" and silf.mode != "L":
raise ValueError(
"only RGB or L mode images can be quantized to a palette"
)
im = silf.im.convert("P", 1 if dither else 0, palette.im)
# the 0 above means turn OFF dithering
# Really old versions of Pillow (before 4.x) have _new
# under a different name
try:
return silf._new(im)
except AttributeError:
return silf._makeself(im)
# putpalette() input is a sequence of [r, g, b, r, g, b, ...]
# The data chosen for this particular answer represent
# the four gray values in a game console's palette
palettedata = [0, 0, 0, 102, 102, 102, 176, 176, 176, 255, 255, 255]
# Fill the entire palette so that no entries in Pillow's
# default palette for P images can interfere with conversion
NUM_ENTRIES_IN_PILLOW_PALETTE = 256
num_bands = len("RGB")
num_entries_in_palettedata = len(palettedata) // num_bands
palettedata.extend(palettedata[:num_bands]
* (NUM_ENTRIES_IN_PILLOW_PALETTE
- num_entries_in_palettedata))
# Create a palette image whose size does not matter
arbitrary_size = 16, 16
palimage = Image.new('P', arbitrary_size)
palimage.putpalette(palettedata)
# Perform the conversion
oldimage = Image.open("School_scrollable1.png")
newimage = quantizetopalette(oldimage, palimage, dither=False)
newimage.show()
我采用了所有这些并使其更快，添加了注释供您理解并转换为枕头而不是 pil。基本上。
import sys
import PIL
from PIL import Image
def quantizetopalette(silf, palette, dither=False):
"""Convert an RGB or L mode image to use a given P image's palette."""
silf.load()
# use palette from reference image made below
palette.load()
im = silf.im.convert("P", 0, palette.im)
# the 0 above means turn OFF dithering making solid colors
return silf._new(im)
if __name__ == "__main__":
import sys, os
for imgfn in sys.argv[1:]:
palettedata = [ 0, 0, 0, 255, 0, 0, 255, 255, 0, 0, 255, 0, 255, 255, 255,85,255,85, 255,85,85, 255,255,85]
# palettedata = [ 0, 0, 0, 0,170,0, 170,0,0, 170,85,0,] # pallet 0 dark
# palettedata = [ 0, 0, 0, 85,255,85, 255,85,85, 255,255,85] # pallet 0 light
# palettedata = [ 0, 0, 0, 85,255,255, 255,85,255, 255,255,255,] #pallete 1 light
# palettedata = [ 0, 0, 0, 0,170,170, 170,0,170, 170,170,170,] #pallete 1 dark
# palettedata = [ 0,0,170, 0,170,170, 170,0,170, 170,170,170,] #pallete 1 dark sp
# palettedata = [ 0, 0, 0, 0,170,170, 170,0,0, 170,170,170,] # pallet 3 dark
# palettedata = [ 0, 0, 0, 85,255,255, 255,85,85, 255,255,255,] # pallet 3 light
# grey 85,85,85) blue (85,85,255) green (85,255,85) cyan (85,255,255) lightred 255,85,85 magenta (255,85,255) yellow (255,255,85)
# black 0, 0, 0, blue (0,0,170) darkred 170,0,0 green (0,170,0) cyan (0,170,170)magenta (170,0,170) brown(170,85,0) light grey (170,170,170)
#
# below is the meat we make an image and assign it a palette
# after which it's used to quantize the input image, then that is saved
palimage = Image.new('P', (16, 16))
palimage.putpalette(palettedata *32)
oldimage = Image.open(sys.argv[1])
oldimage = oldimage.convert("RGB")
newimage = quantizetopalette(oldimage, palimage, dither=False)
dirname, filename= os.path.split(imgfn)
name, ext= os.path.splitext(filename)
newpathname= os.path.join(dirname, "cga-%s.png" % name)
newimage.save(newpathname)
# palimage.putpalette(palettedata *64) 64 times 4 colors on the 256 index 4 times, == 256 colors, we made a 256 color pallet.
我正在尝试使用 Pillow 库（Python 图像库，PIL）将 PNG 格式的 RGB 图像转换为使用特定的索引调色板。但我想使用 "round to closest color" 方法进行转换，而不是抖动，因为图像是像素艺术，抖动会扭曲区域的轮廓并向原本平坦的区域添加噪点。
我尝试了 Image.Image.paste()，它使用了四种指定的颜色，但它产生了抖动图像：
from PIL import Image
oldimage = Image.open("oldimage.png")
palettedata = [0, 0, 0, 102, 102, 102, 176, 176, 176, 255, 255, 255]
newimage = Image.new('P', oldimage.size)
newimage.putpalette(palettedata * 64)
newimage.paste(oldimage, (0, 0) + oldimage.size)
newimage.show()
我试过 Image.Image.quantize() pictu's answer to a similar question 中提到的，但它也产生了抖动：
from PIL import Image
palettedata = [0, 0, 0, 102, 102, 102, 176, 176, 176, 255, 255, 255]
palimage = Image.new('P', (16, 16))
palimage.putpalette(palettedata * 64)
oldimage = Image.open("School_scrollable1.png")
newimage = oldimage.quantize(palette=palimage)
newimage.show()
我尝试了 Image.Image.convert()，并且它在没有抖动的情况下转换了图像，但它包含了指定颜色以外的颜色，大概是因为它使用了网络调色板或自适应调色板
from PIL import Image
oldimage = Image.open("oldimage.png")
palettedata = [0, 0, 0, 102, 102, 102, 176, 176, 176, 255, 255, 255]
expanded_palettedata = palettedata * 64
newimage = oldimage.convert('P', dither=Image.NONE, palette=palettedata)
newimage.show()
如何在不抖动的情况下自动将图像转换为特定的调色板？我想避免处理 Python 中每个单独像素的解决方案，如 John La Rooy's answer 及其评论中所建议的那样，因为我以前的解决方案涉及在 Python 中编写的内部循环已被证明是大图像明显慢。
Pillow 6 incorporates pull request 3699，合并于 2019-03-11，
它将 dither 参数添加到普通的 quantize() 方法。
在 Pillow 6 之前，需要以下内容：
用 C 实现的 PIL 部分在 PIL._imaging 模块中，在您 from PIL import Image 之后也可以作为 Image.core 使用。
Pillow 的当前版本为每个 PIL.Image.Image 实例提供了一个名为 im 的成员，它是 ImagingCore 的一个实例，class 在 PIL._imaging 中定义。
您可以使用 help(oldimage.im) 列出其方法，但方法本身在 Python.
ImagingCore 个对象的 convert 方法在 _imaging.c 中实现。
它需要一到三个参数并创建一个新的 ImagingCore 对象（在 _imaging.c 中称为 Imaging_Type）。
mode（必填）：模式字符串（例如"P"）dither（可选，默认0）：PIL传递0或1paletteimage（可选）：带有调色板的ImagingCore
我遇到的问题是 dist-packages/PIL/Image.py 中的 quantize() 强制 dither 参数为 1。
所以我提取了 quantize() 方法的副本并对其进行了更改。
因为它依赖于表面上私有的方法，所以它可能无法在 Pillow 的未来版本中使用。
然而，到那时，我们可以预期 Pillow pre-6 将不再使用，因为 Debian“bullseye”（2021 年年中稳定）和 Ubuntu“focal”（2020 年年中 LTS）包 Pillow 7 或更高版本。
#!/usr/bin/env python3
from PIL import Image
def quantizetopalette(silf, palette, dither=False):
"""Convert an RGB or L mode image to use a given P image's palette."""
silf.load()
# use palette from reference image
palette.load()
if palette.mode != "P":
raise ValueError("bad mode for palette image")
if silf.mode != "RGB" and silf.mode != "L":
raise ValueError(
"only RGB or L mode images can be quantized to a palette"
)
im = silf.im.convert("P", 1 if dither else 0, palette.im)
# the 0 above means turn OFF dithering
# Really old versions of Pillow (before 4.x) have _new
# under a different name
try:
return silf._new(im)
except AttributeError:
return silf._makeself(im)
# putpalette() input is a sequence of [r, g, b, r, g, b, ...]
# The data chosen for this particular answer represent
# the four gray values in a game console's palette
palettedata = [0, 0, 0, 102, 102, 102, 176, 176, 176, 255, 255, 255]
# Fill the entire palette so that no entries in Pillow's
# default palette for P images can interfere with conversion
NUM_ENTRIES_IN_PILLOW_PALETTE = 256
num_bands = len("RGB")
num_entries_in_palettedata = len(palettedata) // num_bands
palettedata.extend(palettedata[:num_bands]
* (NUM_ENTRIES_IN_PILLOW_PALETTE
- num_entries_in_palettedata))
# Create a palette image whose size does not matter
arbitrary_size = 16, 16
palimage = Image.new('P', arbitrary_size)
palimage.putpalette(palettedata)
# Perform the conversion
oldimage = Image.open("School_scrollable1.png")
newimage = quantizetopalette(oldimage, palimage, dither=False)
newimage.show()
我采用了所有这些并使其更快，添加了注释供您理解并转换为枕头而不是 pil。基本上。
import sys
import PIL
from PIL import Image
def quantizetopalette(silf, palette, dither=False):
"""Convert an RGB or L mode image to use a given P image's palette."""
silf.load()
# use palette from reference image made below
palette.load()
im = silf.im.convert("P", 0, palette.im)
# the 0 above means turn OFF dithering making solid colors
return silf._new(im)
if __name__ == "__main__":
import sys, os
for imgfn in sys.argv[1:]:
palettedata = [ 0, 0, 0, 255, 0, 0, 255, 255, 0, 0, 255, 0, 255, 255, 255,85,255,85, 255,85,85, 255,255,85]
# palettedata = [ 0, 0, 0, 0,170,0, 170,0,0, 170,85,0,] # pallet 0 dark
# palettedata = [ 0, 0, 0, 85,255,85, 255,85,85, 255,255,85] # pallet 0 light
# palettedata = [ 0, 0, 0, 85,255,255, 255,85,255, 255,255,255,] #pallete 1 light
# palettedata = [ 0, 0, 0, 0,170,170, 170,0,170, 170,170,170,] #pallete 1 dark
# palettedata = [ 0,0,170, 0,170,170, 170,0,170, 170,170,170,] #pallete 1 dark sp
# palettedata = [ 0, 0, 0, 0,170,170, 170,0,0, 170,170,170,] # pallet 3 dark
# palettedata = [ 0, 0, 0, 85,255,255, 255,85,85, 255,255,255,] # pallet 3 light
# grey 85,85,85) blue (85,85,255) green (85,255,85) cyan (85,255,255) lightred 255,85,85 magenta (255,85,255) yellow (255,255,85)
# black 0, 0, 0, blue (0,0,170) darkred 170,0,0 green (0,170,0) cyan (0,170,170)magenta (170,0,170) brown(170,85,0) light grey (170,170,170)
#
# below is the meat we make an image and assign it a palette
# after which it's used to quantize the input image, then that is saved
palimage = Image.new('P', (16, 16))
palimage.putpalette(palettedata *32)
oldimage = Image.open(sys.argv[1])
oldimage = oldimage.convert("RGB")
newimage = quantizetopalette(oldimage, palimage, dither=False)
dirname, filename= os.path.split(imgfn)
name, ext= os.path.splitext(filename)
newpathname= os.path.join(dirname, "cga-%s.png" % name)
newimage.save(newpathname)
# palimage.putpalette(palettedata *64) 64 times 4 colors on the 256 index 4 times, == 256 colors, we made a 256 color pallet.