Python – 使用 Pillow 进行颜色反转

颜色反转（图像负片）是反转图像像素值的方法。图像反转不依赖于图像的颜色模式，即反转在通道级别上起作用。当在多色图像（RGB、CMYK 等）上使用反转时，每个通道都会单独处理，如果通过调用所有通道的结果来形成最终结果。
我们将使用枕头（PIL）库来获取图像的负片。要安装库，请在命令行中执行以下命令：-

pip install pillow

注意：一些 Linux 发行版倾向于预装Python和 PIL。
在本文中，描述了两种反转图像色彩空间的方法。第一个是使用 ImageChops.invert()函数的内置方法。在第二个中，我们将通过逐元素减去像素值来反转图像。
示例图像 -

方法#1：
使用内置方法 ImageChops.invert() 否定颜色。

Python3

# Importing imagechops for using the invert() method
from PIL import Image, ImageChops
 
# Opening the test image, and saving it's object
img = Image.open('test.jpg')
 
# Passing the image object to invert() 
inv_img = ImageChops.invert(img)
 
# Displaying the output image
inv_img.show()

输出：

解释：
首先我们导入 ImageChops 模块以使用 invert() 方法。然后我们打开测试图像（test.jpg），并保存它的图像对象。现在我们将该图像对象传递给 ImageDraw.invert() ，它返回反转图像。最后，我们显示了颜色反转的图像。
使用 ImageChops.invert() 时要记住的事项：

• 输入图像不应包含 Alpha 通道
  
• 输入图像不应为 P（调色板）颜色模式。
  

方法#2：
用于获得图像反转的方法是用当前像素的值减去一个像素的最大值/强度。结果值由公式指导 -

其中 INV 是生成的反转像素，I^MAX 是给定颜色模式下的最大强度级别，I(x, y) 是图像/颜色通道在特定坐标对处的强度（像素值）。

Python3

from PIL import Image
 
# numpy for performing batch processing and elementwise
# matrix operations efficiently
import numpy as np
 
 
# Opening an image, and saving open image object
img = Image.open(r"sample.jpg")
 
# Creating an numpy array out of the image object
img_arry = np.array(img)
 
# Maximum intensity value of the color mode
I_max = 255
 
# Subtracting 255 (max value possible in a given image
# channel) from each pixel values and storing the result
img_arry = I_max - img_arry
 
# Creating an image object from the resultant numpy array
inverted_img = Image.fromarray(img_arry)
 
# Saving the image under the name Image_negative.jpg
inverted_img.save(r"Image_negative.jpg")

输出：

解释：
首先，我们将 numpy 导入到我们的代码中，因为 numpy 允许对矩阵进行快速的元素运算，并提供对数组的多种算术运算。然后我们使用 Image.open() 打开测试图像，并将返回的图像对象存储在变量 img 中。然后我们根据从打开的图像对象 (img) 获得的像素值创建一个数组 (img_arry)。这样做是为了允许 numpy 库提供的元素减法运算。现在我们从每个通道/像素值中减去 255，这将导致所有像素值被反转。现在，我们使用这个结果矩阵来创建一个新图像（inverted_img）。最后，我们将图像保存在 Image_negative.jpg 的名称下。

有些事情要记住——

• 应确保输入图像不包含 Alpha 通道。这是因为当行 img_arry = 255 – img_arry 将对包含 alpha 通道的图像执行时，它也会反转 alpha 通道值。这会导致输出图像不一致，因为我们最终可能会得到完全透明的图像（这不是颜色反转的一部分）。允许处理 RGBA 图像的一种方法是首先使用 Image.convert('RGB') 将它们转换为 RGB 颜色模式。或者，我们可以使用 Image.getdata(band=3) 提取 alpha 通道，然后将其组合到最终图像以获取原始 RGBA 图像。
  此输入图像 sample.jpg 是有意选择 .jpg 格式的，因为JPG/JPEG图像格式不支持透明度或 Alpha 通道。
  
• 输入图像不应为 P（调色板）模式。由于调色板图像不包含坐标处的像素值，而是对属于颜色图（不同大小）的像素值的索引。因此，图像反演会导致结果不一致。
  
• 假设在特定图像模式下可实现的最大强度为 255，则分配值 I_max = 255。该值不是硬编码的。该值取决于颜色模式，因此可能小于 255（例如，在二值图像中为 1）或大于 255（例如，在 16 位无符号灰度模式中为 32536）。