使用Python PIL，我试图调整一个给定图像的色调。

我对图形的专业术语不是很熟悉，所以我所说的 "调整色调 "是指在Photoshop中进行名为 "调整色调 "的操作。 "色调/饱和度" ：这是为了均匀地改变图像的颜色，如下图所示。

Original:

With hue adjusted to +180 (red):

With hue adjusted to -78 (green):

顺便说一下，Photoshop对这个色调设置使用了一个-180到+180的比例（其中-180等于+180），这可能代表了 HSL 色相比例 (expressed in 0-360 degree).

我在寻找的是 一个函数，给定一个PIL图像和一个浮动的 hue 在[0, 1]范围内（或在[0, 360]范围内的int，这并不重要），返回图像，其色调移位为 hue 如上面的例子。

到目前为止，我所做的事情很荒唐，显然没有得到想要的结果。它只是将我的原始图像与一个充满色彩的图层进行半混合。

import Image
im = Image.open('tweeter.png')
layer = Image.new('RGB', im.size, 'red') # "hue" selection is done by choosing a color...
output = Image.blend(im, layer, 0.5)
output.save('output.png', 'PNG')
(请不要笑)结果。
提前感谢!
Solution: 这里是unutbu代码的更新，所以它完全符合我所描述的内容。
import Image
import numpy as np
import colorsys
rgb_to_hsv = np.vectorize(colorsys.rgb_to_hsv)
hsv_to_rgb = np.vectorize(colorsys.hsv_to_rgb)
def shift_hue(arr, hout):
    r, g, b, a = np.rollaxis(arr, axis=-1)
    h, s, v = rgb_to_hsv(r, g, b)
    h = hout
    r, g, b = hsv_to_rgb(h, s, v)
    arr = np.dstack((r, g, b, a))
    return arr
def colorize(image, hue):
    Colorize PIL image `original` with the given
    `hue` (hue within 0-360); returns another PIL image.
    img = image.convert('RGBA')
    arr = np.array(np.asarray(img).astype('float'))
    new_img = Image.fromarray(shift_hue(arr, hue/360.).astype('uint8'), 'RGBA')
    return new_img
    
5 个评论
arunkumar：
This might help - stackoverflow.com/questions/4554627/...
Paul：
正如这个--stackoverflow.com/questions/4890373/...
Jean-Pat：
在colorize(myimage, hueshift)中，myimage必须是一个pil图像，所以必须用以下方法从numpy数组转换为PIl。Image.fromarray(myRGBimage) 。很好!
Mala：
请注意，你的色调偏移函数实际上并没有进行色调偏移 -- 它设置了一个特定的色调（h = hout），这意味着你的结果图像将被着色为单一的颜色。
Matthew Wu：
你可以通过将h = hout替换为h = (h + hout) % 1来解决@Mala提到的问题。
python
image
python-imaging-library
hue
zopieux
发布于 2011-09-02
3 个回答
unutbu
发布于 2011-09-02
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0 人赞同

有Python代码可以将RGB转换为HSV（反之亦然）。标准库中的colorys模块.我的第一次尝试使用了
rgb_to_hsv=np.vectorize(colorsys.rgb_to_hsv)
hsv_to_rgb=np.vectorize(colorsys.hsv_to_rgb)
来对这些函数进行矢量处理。不幸的是，使用np.vectorize会导致代码相当慢。
我通过将colorsys.rgb_to_hsv和colorsys.hsv_to_rgb翻译成本地numpy操作，能够获得大约5倍的速度。
import Image
import numpy as np
def rgb_to_hsv(rgb):
    # Translated from source of colorsys.rgb_to_hsv
    # r,g,b should be a numpy arrays with values between 0 and 255
    # rgb_to_hsv returns an array of floats between 0.0 and 1.0.
    rgb = rgb.astype('float')
    hsv = np.zeros_like(rgb)
    # in case an RGBA array was passed, just copy the A channel
    hsv[..., 3:] = rgb[..., 3:]
    r, g, b = rgb[..., 0], rgb[..., 1], rgb[..., 2]
    maxc = np.max(rgb[..., :3], axis=-1)
    minc = np.min(rgb[..., :3], axis=-1)
    hsv[..., 2] = maxc
    mask = maxc != minc
    hsv[mask, 1] = (maxc - minc)[mask] / maxc[mask]
    rc = np.zeros_like(r)
    gc = np.zeros_like(g)
    bc = np.zeros_like(b)
    rc[mask] = (maxc - r)[mask] / (maxc - minc)[mask]
    gc[mask] = (maxc - g)[mask] / (maxc - minc)[mask]
    bc[mask] = (maxc - b)[mask] / (maxc - minc)[mask]
    hsv[..., 0] = np.select(
        [r == maxc, g == maxc], [bc - gc, 2.0 + rc - bc], default=4.0 + gc - rc)
    hsv[..., 0] = (hsv[..., 0] / 6.0) % 1.0
    return hsv
def hsv_to_rgb(hsv):
    # Translated from source of colorsys.hsv_to_rgb
    # h,s should be a numpy arrays with values between 0.0 and 1.0
    # v should be a numpy array with values between 0.0 and 255.0
    # hsv_to_rgb returns an array of uints between 0 and 255.
    rgb = np.empty_like(hsv)
    rgb[..., 3:] = hsv[..., 3:]
    h, s, v = hsv[..., 0], hsv[..., 1], hsv[..., 2]
    i = (h * 6.0).astype('uint8')
    f = (h * 6.0) - i
    p = v * (1.0 - s)
    q = v * (1.0 - s * f)
    t = v * (1.0 - s * (1.0 - f))
    i = i % 6
    conditions = [s == 0.0, i == 1, i == 2, i == 3, i == 4, i == 5]
    rgb[..., 0] = np.select(conditions, [v, q, p, p, t, v], default=v)
    rgb[..., 1] = np.select(conditions, [v, v, v, q, p, p], default=t)
    rgb[..., 2] = np.select(conditions, [v, p, t, v, v, q], default=p)
    return rgb.astype('uint8')
def shift_hue(arr,hout):
    hsv=rgb_to_hsv(arr)
    hsv[...,0]=hout
    rgb=hsv_to_rgb(hsv)
    return rgb
img = Image.open('tweeter.png').convert('RGBA')
arr = np.array(img)
if __name__=='__main__':
    green_hue = (180-78)/360.0
    red_hue = (180-180)/360.0
    new_img = Image.fromarray(shift_hue(arr,red_hue), 'RGBA')
    new_img.save('tweeter_red.png')
    new_img = Image.fromarray(shift_hue(arr,green_hue), 'RGBA')
    new_img.save('tweeter_green.png')
yields
    
zopieux：
所以它确实需要对numpy数组进行一些操作......我以为它需要的操作会更少，但是，好吧，它完美地工作了。谢谢。
zopieux：
由于你从一开始就将图像转换为RGB，我相信那里不支持透明度。尽管如此，我认为在操作前进行简单的阿尔法提取，然后在最终结果上使用putalpha()应该会有效果。
unutbu：
@Zopieux:我修改了代码来处理RGBA，所以不需要putalpha了。
Michael Mauderer：
这里面不是有一个错误吗。目前计算rgb_to_hsv中的最大值的方式，使用切片rgb[...,:2]只考虑R和G通道。它可能应该是rgb[...,:3]。
snoob dogg：
注意你并没有完全实现 colorsys 算法。对于 R=255, G=255 和 B=0， colorsys 返回：[0.16666666666, 1, 255]，而你的返回：[0.83333333 1. 255. ] 。对于旋转色相来说，这不是一个问题，但是当使用这些函数做一些事情时，比如用另一个使用HSV的lib做色度键，就会产生一些问题（它甚至会让人发疯：/）。我还在想这是不是一个错误。
K3---rnc
发布于 2011-09-02
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使用Pillow的最新版本，人们可能应该使用图像.转换():
def rgb2hsv(image: PIL.Image.Image):
    return image.convert('HSV')
    
Jordan：
似乎在转换过程中，在内部它试图将字节 "写 "到缓冲区，这导致了。OSError: cannot write mode HSV as PNG
Paul
发布于 2011-09-02
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