Question

我想将图像（可能是alpha通道）转换为cairo。

我编写的代码将完全不透明的图像转换为灰度图像，但在图像包含Alpha通道时失败：

import cairo
CAIRO_OPERATOR_HSL_LUMINOSITY = 28  # my py2cairo seems outdated

def convert_to_grayscale(img_in):
    img_out = img_in.create_similar(
        cairo.CONTENT_COLOR_ALPHA, img_in.get_width(), img_in.get_height())
    cr = cairo.Context(img_out)
    cr.set_source_rgba(1, 1, 1, 1)
    cr.paint()
    cr.set_source_surface(img_in)
    cr.set_operator(CAIRO_OPERATOR_HSL_LUMINOSITY)
    cr.paint()

    return img_out

包含RGBA值（20,30,40,255）的图像将（正确）转换为（28,28,28,255）。但是，如果图像不完全不透明，结果将是错误的，例如，如果我将图像转换为颜色（10,15,20,128），我会回来（141,141,141,25），当我是期待（14,14,14,128）[*]。如何获得与半透明图像配合使用的convert_to_grayscale版本？

[*]请注意，这些值的RGB值是按照它们的alpha预先复制的，就像在cairo中一样。

Answer 1

我今天也在努力做同样的事情，想出了另一种方法。我实际上并没有在Python中这样做，事实上我根本不懂Python，所以我无法提供任何代码。但是，这就是我所做的：

从原始图像创建表面
为该表面创建图案
使用模式作为掩码将rgb源（黑色）与CAIRO_OPERATOR_HSL_SATURATION一起应用

为了让事情更清楚，在C中它意味着这样的事情（其中s是新的cairo_surface_t，而cr是它的相关cairo_t;假设你已经将原始图片放在那里）：

cairo_pattern_t *pattern = cairo_pattern_create_for_surface (s);
cairo_rectangle (cr, 0, 0, width, height);
cairo_set_source_rgb (cr, 0, 0, 0);
cairo_set_operator (cr, CAIRO_OPERATOR_HSL_SATURATION);
cairo_mask (cr, pattern);
cairo_pattern_destroy (pattern);

在这里添加它以防万一/希望它对某些人有帮助。

Answer 2

我终于设法使用NumPy转换尊重原始alpha的图像。我在cairo邮件列表中询问过，但我得到的唯一替代方案与我的版本有相同的问题（即，它不尊重原始的alpha通道）。

这是我的解决方案：

import cairo
import numpy
import sys


def convert_to_grayscale(img_in):
    """Convert an image to grayscale.

    Arguments:
        img_in: (cairo.ImageSurface) input image.

    Return:
        (cairo.ImageSurface) image in grayscale, in ARGB32 mode.

    Timing:
        ~100ms to convert an image of 800x800

    Examples:
        # returns a B&W image
        >>> convert_to_grayscale(cairo.ImageSurface.create_from_png('test.png'))
    """
    a = numpy.frombuffer(img_in.get_data(), numpy.uint8)
    w, h = img_in.get_width(), img_in.get_height()
    a.shape = (w, h, 4)

    assert sys.byteorder == 'little', (
        'The luminosity vector needs to be switched if we\'re in a big endian architecture. '
        'The alpha channel will be at position 0 instead of 3.')
    alpha = a[:, :, 3]
    alpha.shape = (w, h, 1)

    luminosity_float = numpy.sum(a * numpy.array([.114, .587, .299, 0]), axis=2)
    luminosity_int = numpy.array(luminosity_float, dtype=numpy.uint8)
    luminosity_int.shape = (w, h, 1)
    grayscale_gbra = numpy.concatenate((luminosity_int, luminosity_int, luminosity_int, alpha),
                                       axis=2)
    stride = cairo.ImageSurface.format_stride_for_width(cairo.FORMAT_ARGB32, w)
    assert stride == 4 * w, 'We need to modify the numpy code if the stride is different'
    img_out = cairo.ImageSurface.create_for_data(grayscale_gbra, cairo.FORMAT_ARGB32, w, h, stride)

    return img_out

如何使用Cairo将图像转换为灰度

2 个答案: