为具有透明度的 PNG 设置背景颜色

Question

我正在加载具有透明平面的 PNG 图像。 当转换为灰度时，图像中的透明区域显示为黑色，这似乎是默认背景。 我需要它们是白色的。 我能做些什么 ？

[这不是关于如何保持透明度的常见问题。]

Answer 1

最有效的方法（内存和 CPU）是让libPNG来做，使用png_set_background ：

如果您不需要或无法处理 alpha 通道，您可以调用 png_set_background() 通过对固定颜色进行合成来移除它。 不要调用 png_set_strip_alpha() 来执行此操作 - 它会在该图像的透明部分留下虚假像素值。

 png_set_background(png_ptr, &background_color, PNG_BACKGROUND_GAMMA_SCREEN, 0, 1);

background_color 是根据 libpng 将为您生成的数据格式的 RGB 或灰度值。

不幸的是，围绕 libPNG 的 OpenCV 包装器不使用它，因此您必须自己修补一些基本支持（受限于将附加选项传递给imread的能力有限）。

其他可能的方法是为此特定目的使用 libPNG 编写您自己的简单图像加载器。

如果你能负担得起一些废物，请将其加载为 BGRA，并进行一些后期处理。 但是，我会比Gabriel引用的代码更进一步，并在其中包含颜色转换。

void remove_transparency(cv::Mat const& source
    , cv::Mat& destination
    , uint8_t background_color)
{
    CV_Assert(source.type() == CV_8UC4);

    destination.create(source.rows, source.cols, CV_8UC1);

    auto it_src(source.begin<cv::Vec4b>()), it_src_end(source.end<cv::Vec4b>());
    auto it_dest(destination.begin<uint8_t>());

    std::transform(it_src, it_src_end, it_dest
        , [background_color](cv::Vec4b const& v) -> uchar
        {
            // Conversion constants taken from cvtColor docs...
            float gray(v[0] * 0.114f + v[1] * 0.587f + v[2] * 0.299f);
            float alpha(v[3] / 255.0f);
            return cv::saturate_cast<uchar>(gray * alpha + background_color * (1 - alpha));
        }
        );
}

当然，这仍然是单线程的，所以让我们利用cv::parallel_for_进一步改进它。

class ParallelRemoveTransparency
    : public cv::ParallelLoopBody
{
public:
    ParallelRemoveTransparency(cv::Mat const& source
        , cv::Mat& destination
        , uint8_t background_color)
        : source_(source)
        , destination_(destination)
        , background_color_(background_color)
    {
        CV_Assert(source.size == destination.size);
    }

    virtual void operator()(const cv::Range& range) const
    {
        cv::Mat4b roi_src(source_.rowRange(range));
        cv::Mat1b roi_dest(destination_.rowRange(range));

        std::transform(roi_src.begin(), roi_src.end(), roi_dest.begin()
            , [this](cv::Vec4b const& v) -> uint8_t {
                float gray(v[0] * 0.114f + v[1] * 0.587f + v[2] * 0.299f);
                float alpha(v[3] / 255.0f);
                return cv::saturate_cast<uint8_t>(gray * alpha + background_color_ * (1 - alpha));
            }
            );
    }

private:
    cv::Mat const& source_;
    cv::Mat& destination_;
    uint8_t background_color_;
};

void remove_transparency(cv::Mat const& source
    , cv::Mat& destination
    , uint8_t background_color)
{
    CV_Assert(source.type() == CV_8UC4);

    destination.create(source.rows, source.cols, CV_8UC1);

    ParallelRemoveTransparency parallel_impl(source, destination, background_color);
    cv::parallel_for_(cv::Range(0, source.rows), parallel_impl);
}

---

事实证明你在 Python 中需要这个。 这是一个替代方案的快速小草稿：

import numpy as np
import cv2

def remove_transparency(source, background_color):
    source_img = cv2.cvtColor(source[:,:,:3], cv2.COLOR_BGR2GRAY)
    source_mask = source[:,:,3]  * (1 / 255.0)

    background_mask = 1.0 - source_mask

    bg_part = (background_color * (1 / 255.0)) * (background_mask)
    source_part = (source_img * (1 / 255.0)) * (source_mask)

    return np.uint8(cv2.addWeighted(bg_part, 255.0, source_part, 255.0, 0.0))


img = cv2.imread('smile.png', -1)
result = remove_transparency(img, 255)

cv2.imshow('', result)
cv2.waitKey()

Answer 2

如果您在没有传递IMREAD_UNCHANGED的情况下使用imread读取 PNG，那么您将拥有 3 通道 BGR 图像。 如果有第四个 Alpha 通道（0 = 完全透明，255 = 完全可见），那么它会按照文档中的说明进行裁剪。

您在具有透明像素的地方得到黑色像素，这仅仅是因为像素的 BGR 部分呈现黑色。 ( Vec3b(0, 0, 0) )。

如果您不相信，请尝试以BGR的形式打开（ imread IMREAD_UNCHANGED参数）并显示（ imshow然后waitkey下面的两个图像：

虽然它们在此页面或 Gimp 中看起来很相似，但第一个应该有黑色背景，而第二个应该有红色背景。

第一种解决方案：使用 Michael Jepson 的overlayImage 函数

#include <opencv2/highgui/highgui.hpp> 
#include <opencv2/imgcodecs.hpp>
int main(int argc, char** argv ) {
   cv::Mat img_4_channels;
   img_4_channels = cv::imread(argv[1], cv::IMREAD_UNCHANGED); // gives 8UC4
   // img_4_channels = cv::imread(argv[1]); // inappropriate: gives 8UC3

   cv::Mat background = cv::Mat(img_4_channels.size(), CV_8UC3, cv::Vec3b(255, 255, 255)); // white background
   overlayImage(background, img_4_channels, img_3_channels, cv::Point2i(0, 0));

   cv::imshow("3 channels", img_3_channels);
}

第二种解决方案：Rosa Gronchi 的这个答案

这个方案更轻量级（没有前景坐标，不需要分配背景图）。

Answer 3

您可以使用以下代码

def read_transparent_png(filename, hexcode):
    image_4channel = cv2.imread(filename, cv2.IMREAD_UNCHANGED)
    alpha_channel = image_4channel[:, :, 3]
    rgb_channels = image_4channel[:, :, :3]
    white_background_image = np.zeros((image_4channel.shape[0], image_4channel.shape[1],3), dtype=np.uint8)
    rgb = tuple(int(hexcode[i:i+2], 16) for i in (0, 2, 4))
    RED, GREEN, BLUE = rgb[0], rgb[1], rgb[2]
    white_background_image[::] = (BLUE, GREEN, RED)
    alpha_factor = alpha_channel[:, :, np.newaxis].astype(np.float32) / 255.0
    alpha_factor = np.concatenate(
        (alpha_factor, alpha_factor, alpha_factor), axis=2)
    base = rgb_channels.astype(np.float32) * alpha_factor
    white = white_background_image.astype(np.float32) * (1 - alpha_factor)
    final_image = base + white
    return final_image.astype(np.uint8)

这里的hexcode是要设置为透明 PNG 的背景颜色的十六进制代码。