PILを使用して、Djangoでアップロードされた透明なPNG画像をJPGファイルに変換しています。出力が壊れているように見えます。

ソースファイル

コード

Image.open(object.logo.path).save('/tmp/output.jpg', 'JPEG')

または

Image.open(object.logo.path).convert('RGB').save('/tmp/output.png')

結果

どちらの場合も、結果の画像は次のようになります。

これを修正する方法はありますか？以前は透明な背景であったところに白い背景が欲しいのですが。

解決

素晴らしい答えのおかげで、私は次の関数コレクションを思いつきました：

import Image
import numpy as np


def alpha_to_color(image, color=(255, 255, 255)):
    """Set all fully transparent pixels of an RGBA image to the specified color.
    This is a very simple solution that might leave over some ugly edges, due
    to semi-transparent areas. You should use alpha_composite_with color instead.

    Source: http://stackoverflow.com/a/9166671/284318

    Keyword Arguments:
    image -- PIL RGBA Image object
    color -- Tuple r, g, b (default 255, 255, 255)

    """ 
    x = np.array(image)
    r, g, b, a = np.rollaxis(x, axis=-1)
    r[a == 0] = color[0]
    g[a == 0] = color[1]
    b[a == 0] = color[2] 
    x = np.dstack([r, g, b, a])
    return Image.fromarray(x, 'RGBA')


def alpha_composite(front, back):
    """Alpha composite two RGBA images.

    Source: http://stackoverflow.com/a/9166671/284318

    Keyword Arguments:
    front -- PIL RGBA Image object
    back -- PIL RGBA Image object

    """
    front = np.asarray(front)
    back = np.asarray(back)
    result = np.empty(front.shape, dtype='float')
    alpha = np.index_exp[:, :, 3:]
    rgb = np.index_exp[:, :, :3]
    falpha = front[alpha] / 255.0
    balpha = back[alpha] / 255.0
    result[alpha] = falpha + balpha * (1 - falpha)
    old_setting = np.seterr(invalid='ignore')
    result[rgb] = (front[rgb] * falpha + back[rgb] * balpha * (1 - falpha)) / result[alpha]
    np.seterr(**old_setting)
    result[alpha] *= 255
    np.clip(result, 0, 255)
    # astype('uint8') maps np.nan and np.inf to 0
    result = result.astype('uint8')
    result = Image.fromarray(result, 'RGBA')
    return result


def alpha_composite_with_color(image, color=(255, 255, 255)):
    """Alpha composite an RGBA image with a single color image of the
    specified color and the same size as the original image.

    Keyword Arguments:
    image -- PIL RGBA Image object
    color -- Tuple r, g, b (default 255, 255, 255)

    """
    back = Image.new('RGBA', size=image.size, color=color + (255,))
    return alpha_composite(image, back)


def pure_pil_alpha_to_color_v1(image, color=(255, 255, 255)):
    """Alpha composite an RGBA Image with a specified color.

    NOTE: This version is much slower than the
    alpha_composite_with_color solution. Use it only if
    numpy is not available.

    Source: http://stackoverflow.com/a/9168169/284318

    Keyword Arguments:
    image -- PIL RGBA Image object
    color -- Tuple r, g, b (default 255, 255, 255)

    """ 
    def blend_value(back, front, a):
        return (front * a + back * (255 - a)) / 255

    def blend_rgba(back, front):
        result = [blend_value(back[i], front[i], front[3]) for i in (0, 1, 2)]
        return tuple(result + [255])

    im = image.copy()  # don't edit the reference directly
    p = im.load()  # load pixel array
    for y in range(im.size[1]):
        for x in range(im.size[0]):
            p[x, y] = blend_rgba(color + (255,), p[x, y])

    return im

def pure_pil_alpha_to_color_v2(image, color=(255, 255, 255)):
    """Alpha composite an RGBA Image with a specified color.

    Simpler, faster version than the solutions above.

    Source: http://stackoverflow.com/a/9459208/284318

    Keyword Arguments:
    image -- PIL RGBA Image object
    color -- Tuple r, g, b (default 255, 255, 255)

    """
    image.load()  # needed for split()
    background = Image.new('RGB', image.size, color)
    background.paste(image, mask=image.split()[3])  # 3 is the alpha channel
    return background

パフォーマンス

単純な非合成alpha_to_color関数が最速の解決策ですが、半透明領域を処理しないため、醜い境界線が残ります。

純粋なPILと複雑な合成ソリューションの両方で素晴らしい結果が得られますが、（79.6ミリalpha_composite_with_color秒）よりもはるかに高速（8.93ミリpure_pil_alpha_to_color秒）です。お使いのシステムでnumpyが利用可能な場合は、それで問題ありません。 （更新：新しい純粋なPILバージョンは、言及されたすべてのソリューションの中で最速です。）

$ python -m timeit "import Image; from apps.front import utils; i = Image.open(u'logo.png'); i2 = utils.alpha_to_color(i)"
10 loops, best of 3: 4.67 msec per loop
$ python -m timeit "import Image; from apps.front import utils; i = Image.open(u'logo.png'); i2 = utils.alpha_composite_with_color(i)"
10 loops, best of 3: 8.93 msec per loop
$ python -m timeit "import Image; from apps.front import utils; i = Image.open(u'logo.png'); i2 = utils.pure_pil_alpha_to_color(i)"
10 loops, best of 3: 79.6 msec per loop
$ python -m timeit "import Image; from apps.front import utils; i = Image.open(u'logo.png'); i2 = utils.pure_pil_alpha_to_color_v2(i)"
10 loops, best of 3: 1.1 msec per loop

これははるかにシンプルなバージョンです-それがどれほどパフォーマンスが良いかわかりません。RGBA -> JPG + BGsorlサムネイルのサポートを構築しているときに見つけたdjangoスニペットに大きく基づいています。

from PIL import Image

png = Image.open(object.logo.path)
png.load() # required for png.split()

background = Image.new("RGB", png.size, (255, 255, 255))
background.paste(png, mask=png.split()[3]) # 3 is the alpha channel

background.save('foo.jpg', 'JPEG', quality=80)

結果@ 80％

結果@ 50％

を使用することImage.alpha_compositeで、富田裕二「富田」による解決策が簡単になります。このコードはtuple index out of range、pngにアルファチャネルがない場合のエラーを回避できます。

from PIL import Image

png = Image.open(img_path).convert('RGBA')
background = Image.new('RGBA', png.size, (255,255,255))

alpha_composite = Image.alpha_composite(background, png)
alpha_composite.save('foo.jpg', 'JPEG', quality=80)

透明部分のほとんどはRGBA値（0,0,0,0）を持っています。JPGには透明度がないため、jpeg値は（0,0,0）に設定され、黒になります。

円形アイコンの周りには、A = 0のゼロ以外のRGB値を持つピクセルがあります。そのため、PNGでは透明に見えますが、JPGではおかしな色になっています。

次のようにnumpyを使用して、A == 0のすべてのピクセルをR = G = B = 255に設定できます。

import Image
import numpy as np

FNAME = 'logo.png'
img = Image.open(FNAME).convert('RGBA')
x = np.array(img)
r, g, b, a = np.rollaxis(x, axis = -1)
r[a == 0] = 255
g[a == 0] = 255
b[a == 0] = 255
x = np.dstack([r, g, b, a])
img = Image.fromarray(x, 'RGBA')
img.save('/tmp/out.jpg')

ロゴには、単語やアイコンの周りのエッジを滑らかにするために使用される半透明のピクセルもいくつかあることに注意してください。jpegに保存すると、半透明が無視されるため、結果のjpegはかなりギザギザに見えます。

imagemagickのconvertコマンドを使用して、より良い品質の結果を作成できます：

convert logo.png -background white -flatten /tmp/out.jpg

numpyを使用してより良い品質のブレンドを作成するには、アルファ合成を使用できます。

import Image
import numpy as np

def alpha_composite(src, dst):
    '''
    Return the alpha composite of src and dst.

    Parameters:
    src -- PIL RGBA Image object
    dst -- PIL RGBA Image object

    The algorithm comes from http://en.wikipedia.org/wiki/Alpha_compositing
    '''
    # http://stackoverflow.com/a/3375291/190597
    # http://stackoverflow.com/a/9166671/190597
    src = np.asarray(src)
    dst = np.asarray(dst)
    out = np.empty(src.shape, dtype = 'float')
    alpha = np.index_exp[:, :, 3:]
    rgb = np.index_exp[:, :, :3]
    src_a = src[alpha]/255.0
    dst_a = dst[alpha]/255.0
    out[alpha] = src_a+dst_a*(1-src_a)
    old_setting = np.seterr(invalid = 'ignore')
    out[rgb] = (src[rgb]*src_a + dst[rgb]*dst_a*(1-src_a))/out[alpha]
    np.seterr(**old_setting)    
    out[alpha] *= 255
    np.clip(out,0,255)
    # astype('uint8') maps np.nan (and np.inf) to 0
    out = out.astype('uint8')
    out = Image.fromarray(out, 'RGBA')
    return out            

FNAME = 'logo.png'
img = Image.open(FNAME).convert('RGBA')
white = Image.new('RGBA', size = img.size, color = (255, 255, 255, 255))
img = alpha_composite(img, white)
img.save('/tmp/out.jpg')

これが純粋なPILのソリューションです。

def blend_value(under, over, a):
    return (over*a + under*(255-a)) / 255

def blend_rgba(under, over):
    return tuple([blend_value(under[i], over[i], over[3]) for i in (0,1,2)] + [255])

white = (255, 255, 255, 255)

im = Image.open(object.logo.path)
p = im.load()
for y in range(im.size[1]):
    for x in range(im.size[0]):
        p[x,y] = blend_rgba(white, p[x,y])
im.save('/tmp/output.png')

壊れていません。それはあなたがそれを言ったことを正確に行っています。これらのピクセルは完全に透明な黒です。すべてのピクセルを反復処理し、完全に透明なピクセルを白に変換する必要があります。

import numpy as np
import PIL

def convert_image(image_file):
    image = Image.open(image_file) # this could be a 4D array PNG (RGBA)
    original_width, original_height = image.size

    np_image = np.array(image)
    new_image = np.zeros((np_image.shape[0], np_image.shape[1], 3)) 
    # create 3D array

    for each_channel in range(3):
        new_image[:,:,each_channel] = np_image[:,:,each_channel]  
        # only copy first 3 channels.

    # flushing
    np_image = []
    return new_image

画像をインポート

def fig2img（fig）： "" "@brief Matplotlibの図をRGBA形式のPIL画像に変換して返す@param fig a matplotlib図@Pythonの画像ライブラリ（PIL）画像を返す" ""＃図のピクスマップをnumpy配列buf = fig2data（fig）w、h、d = buf.shape return Image.frombytes（ "RGBA"、（w、h）、buf.tostring（））

def fig2data（fig）： "" "@brief Matplotlibの図をRGBAチャネルを持つ4D numpy配列に変換して返す@param fig a matplotlibの図@return a RGBP値のnumpy 3D配列" ""＃レンダラーの図を描画します。 canvas.draw（）

# Get the RGBA buffer from the figure
w,h = fig.canvas.get_width_height()
buf = np.fromstring ( fig.canvas.tostring_argb(), dtype=np.uint8 )
buf.shape = ( w, h, 4 )

# canvas.tostring_argb give pixmap in ARGB mode. Roll the ALPHA channel to have it in RGBA mode
buf = np.roll ( buf, 3, axis = 2 )
return buf

def rgba2rgb（img、c =（0、0、0）、path = 'foo.jpg'、is_already_saved = False、if_load = True）：if not is_already_saved：background = Image.new（ "RGB"、img.size、 c）background.paste（img、mask = img.split（）[3]）＃3はアルファチャネルです

    background.save(path, 'JPEG', quality=100)   
    is_already_saved = True
if if_load:
    if is_already_saved:
        im = Image.open(path)
        return np.array(im)
    else:
        raise ValueError('No image to load.')