裁剪图像，如果没有足够的白色照片区域，则更改黑色区域

Question

我必须使用PIL使用python裁剪照片 如果照片区域不够，则该区域的其余部分用黑色着色 如何将该区域变白？

这是我现在使用的代码的一部分：

i = Image.open(filepath)
box2 = (newX,newY,newX+newW,newY+newH)
i2=i.crop(box=box2)
i2.load()
...
i2.save(new_filepath)
...
white=(255,255,255)
i3 = Image.new( 'RGB' , i2.size , white )
i3.paste( i2)
i3.save(filepath2,'PNG')

作物工作正常，但我想在其他区域使用白色而不是黑色。 我尝试使用白色背景创建一个新图像并粘贴图像，但它没有用。

编辑： 示例输出

EDIT2：我有原始图像和裁剪的坐标
我更新了代码
记住作物坐标可能是负面的。

输入＆amp;输出示例
输入img：http://i.imgur.com/vbmPy.jpg

box2=(-743, 803, 1646, 4307)  

输出img：http://i.imgur.com/K7sil.jpg

Answer 1

如果你可以使用numpy，你可以做类似的事情：

i22 = flipud(asarray(i2).copy())
# calculate the area that its black, using the original size and the box information
for i in xrange(blackrows):
  i22[i:] = asarray([255,255,255])
# and and something like that to the blackcolumns

我不经常使用PIL，但它可能有一些像素访问功能。

Answer 2

在我看来，你做错了什么，并且你应该分享你的整个代码和图像。

我在PIL中已经多次这样做了，最简单的解决方案一直是将裁剪粘贴到全白图像上。

import Image

# open source
i = Image.open('hHncu.png')

# crop it
( newX , newY ) = ( 110 , 0 )
( newW , newH ) = ( 110 , 150 )
box_crop = ( newX,newY,newX+newW,newY+newH )
i2 = i.crop(box=box_crop)
i2.load()

# save it , just for testing
i2.save('hHncu-out.png')

# create the new image, and paste it in
# note that we're making it 300x300  and have the background set to white (255x3)
i3 = Image.new( 'RGB' , (300,300) , (255,255,255) )
# paste it at an offset. if you put no offset or a box, i3 must match i2s dimensions
i3.paste( i2 , (25,25) )
# save it
i3.save('hHncu-out-2.png')

Answer 3

完全按照您的要求进行操作，将图像转换为numpy数组并过滤完整的黑色行和列（在第二个图像上）。您不能简单地将所有黑色像素设为白色，因为这会影响图像内部的那些像素。

import numpy
from PIL import Image
img = Image.open("hHncu.png") # Imgur's naming scheme
pix = numpy.array(img)        # Convert to array

black = numpy.array([0,0,0,255])
white = numpy.array([255,255,255,255])

pix2 = pix.copy()
dim  = pix.shape

for n in xrange(dim[0]):
    if (pix[n,:]==black).all(): 
        pix2[n,:,numpy.newaxis] = white

for n in xrange(dim[1]):
    if (pix[:,n]==black).all(): 
        pix2[:,n,numpy.newaxis] = white

# View the results
from pylab import *
subplot(121); imshow(pix )
subplot(122); imshow(pix2)
show()

看起来黑色和图像之间有一些平滑，需要更高级的滤镜来解决这个问题 - 但是你可以看到如何从这里开始！

Answer 4

确定。所以这里是我提到的想法的快速刺激。

rebox（）函数返回一个“固定”边界框，以及一些偏移数据

这适用于大多数情况。我没有整合偏移数据，但它的某些版本可能会放在i3.paste部分。

测试图像，grid.png为300x300，蓝线为50px，红线为150px，绿线为200px。

你应该能够根据你的确切需要进行调整。

import Image
i1 = Image.open('grid.png')


DEBUG = True

def rebox( box_original , box_crop_desired ):

    box_crop_new= list( box_crop_desired )
    box_crop_offset = [ 0 , 0 ]

    if box_crop_desired[0] < 0:
        box_crop_new[0] = 0
        box_crop_offset[0] = box_crop_desired[0]

    if box_crop_desired[1] < 0:
        box_crop_new[1] = 0
        box_crop_offset[1] = box_crop_desired[1]

    if box_crop_desired[2] > box_original[2]:
        box_crop_new[2] = box_original[2]

    if box_crop_desired[3] > box_original[3]:
        box_crop_new[3] = box_original[3]

    box_crop_offset = tuple(box_crop_offset)
    box_crop_new = tuple(box_crop_new)

    if DEBUG :
        print "box_original                      %s" % str(box_original)
        print "box_crop_offset                   %s" % str(box_crop_offset)
        print "box_crop_desired                  %s" % str(box_crop_desired)
        print "box_crop_new                      %s" % str(box_crop_new)

    return ( box_crop_new , box_crop_offset )


( newX , newY ) = ( 200 , 200 )
( newW , newH ) = ( 400 , 400 )
box_crop_desired = ( newX , newY , newX+newW, newY+newH )
( box_crop , box_crop_offset ) = rebox( i1.getbbox() , box_crop_desired )

i2 = i1.crop(box=box_crop)
i2.save('grid-out-b.png')

i3 = Image.new( 'RGBA' , ( newW , newH ) , (255,255,255) )
i3.paste( i2 , (0,0) )
i3.save('grid-out-final-b.png')