如何使用 Python Pillow (PIL) 获得部分灰度图像？

Question

例子：

• 第一张图：原图。
• 第二、第三和第四张图像：我想要的输出。

我知道 PIL 有方法PIL.ImageOps.grayscale(image)返回第 4 个图像，但它没有参数来生成第 2 个和第 3 个（部分灰度）。

Answer 1

当您将图像转换为灰度时，您实际上是在对其进行去饱和处理以去除饱和颜色。 因此，为了达到您想要的效果，您可能希望转换为HSV模式，降低饱和度并转换回 RGB 模式。

from PIL import Image

# Open input image
im = Image.open('potato.png')

# Convert to HSV mode and separate the channels
H, S, V = im.convert('HSV').split()

# Halve the saturation - you might consider 2/3 and 1/3 saturation
S = S.point(lambda p: p//2)

# Recombine channels
HSV = Image.merge('HSV', (H,S,V))

# Convert to RGB and save
result = HSV.convert('RGB')
result.save('result.png')

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如果您更喜欢在 Numpy 而不是 PIL 中进行图像处理，您可以使用以下代码获得与上述相同的结果：

from PIL import Image
import numpy as np

# Open input image
im = Image.open('potato.png')

# Convert to HSV and go to Numpy
HSV = np.array(im.convert('HSV'))

# Halve the saturation with Numpy. Hue will be channel 0, Saturation is channel 1, Value is channel 2
HSV[..., 1] = HSV[..., 1] // 2

# Go back to "PIL Image", go back to RGB and save
Image.fromarray(HSV, mode="HSV").convert('RGB').save('result.png')

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当然，对于全灰度，将整个饱和度通道设置为零。

Answer 2

from PIL import ImageEnhance
# value: float between 0.0 (grayscale) and 1.0 (original)
ImageEnhance.Color(image).enhance(value)

PS：Mark 的解决方案有效，但似乎增加了曝光率。