使用PIL在Python中进行图像压纹 - 增加深度，方位角等

Question

我正在尝试使用PIL压印图像。

PIL提供了一种压印图像的基本方法（使用ImageFilter.EMBOSS ）。

在像GIMP这样的图像编辑软件包中，您可以更改此浮雕图像中的方位角，深度和高程等参数。

如何用PIL做到这一点？ 至少我想调整浮雕图像的“深度”。

更新：我尝试了Paul建议的东西（修改filterargs ，如scale, offset和矩阵），但我无法改变“深度”效果。 所以还在寻找答案。

这是使用PIL（左）和GIMP（右）的压花效果的比较。 原始图片位于http://www.linuxtopia.org/online_books/graphics_tools/gimp_advanced_guide/gimp_guide_node74.html 。

Answer 1

如果您无法通过使用或组合操作来实现目标（例如旋转，然后应用EMBOSS滤镜，重新旋转），（或增强对比度然后进行压花），那么您可以采用更改（或创建自己的）滤镜矩阵。

在ImageFilter.py中，你会发现这个类：

##
# Embossing filter.

class EMBOSS(BuiltinFilter):
    name = "Emboss"
    filterargs = (3, 3), 1, 128, (
        -1,  0,  0,
        0,  1,  0,
        0,  0,  0
        )

在矩阵的不同角落放置-1将改变方位角并使其为-2 可能具有您正在寻找的效果。

矩阵逐像素地应用。 矩阵中的每个元素对应于当前像素和周围像素; 表示当前像素的中心值。 新的变换后的当前像素将被创建为所有9个像素的组合，由矩阵中的值加权。 例如，全部为零且中心为1的矩阵不会更改图像。

其他参数是scale和offset 。 对于内置EMBOSS，值为1（比例）和128（偏移）。 改变这些将改变结果的整体强度。

来自ImageFilter.py：

# @keyparam scale Scale factor.  If given, the result for each
#    pixel is divided by this value.  The default is the sum
#    of the kernel weights.
# @keyparam offset Offset.  If given, this value is added to the
#    result, after it has been divided by the scale factor.

由于我不熟悉GIMP的“深度”参数的影响，我不能说哪个最有可能做你想要的。

您还可以使矩阵具有不同的大小。 用（5,5）替换（3,3），然后创建25元素矩阵。

要在不重新保存源代码的情况下对过滤器进行临时更改，只需执行以下操作：

ImageFilter.EMBOSS.filterargs=((3, 3), 1, 128, (-1, 0, 0, 0, 1, 0, 0, 0, 0))

---

编辑:(采用NumPy方法）

from PIL import Image
import numpy

# defining azimuth, elevation, and depth
ele = numpy.pi/2.2 # radians
azi = numpy.pi/4.  # radians
dep = 10.          # (0-100)

# get a B&W version of the image
img = Image.open('daisy.jpg').convert('L') 
# get an array
a = numpy.asarray(img).astype('float')
# find the gradient
grad = numpy.gradient(a)
# (it is two arrays: grad_x and grad_y)
grad_x, grad_y = grad
# getting the unit incident ray
gd = numpy.cos(ele) # length of projection of ray on ground plane
dx = gd*numpy.cos(azi)
dy = gd*numpy.sin(azi)
dz = numpy.sin(ele)
# adjusting the gradient by the "depth" factor
# (I think this is how GIMP defines it)
grad_x = grad_x*dep/100.
grad_y = grad_y*dep/100.
# finding the unit normal vectors for the image
leng = numpy.sqrt(grad_x**2 + grad_y**2 + 1.)
uni_x = grad_x/leng
uni_y = grad_y/leng
uni_z = 1./leng
# take the dot product
a2 = 255*(dx*uni_x + dy*uni_y + dz*uni_z)
# avoid overflow
a2 = a2.clip(0,255)
# you must convert back to uint8 /before/ converting to an image
img2 = Image.fromarray(a2.astype('uint8')) 
img2.save('daisy2.png')

我希望这有帮助。 我现在可以看到为什么你对PIL的结果感到失望。 Wolfram Mathworld是矢量代数复习的一个很好的资源。

之前

后

Answer 2

要增加浮雕滤镜的深度，请增加滤镜蒙版的半径。 深度较低：

h = [[1, 0, 0]
     [0, 0, 0]
     [0, 0, -1]]

与高深度：

h = [[1, 0, 0, 0, 0, 0, 0]
     [0, 0, 0, 0, 0, 0, 0]
     [0, 0, 0, 0, 0, 0, 0]
     [0, 0, 0, 0, 0, 0, 0]
     [0, 0, 0, 0, 0, 0, 0]
     [0, 0, 0, 0, 0, 0, 0]
     [0, 0, 0, 0, 0, 0, -1]]

要更改方位角，请将非零系数放在不同的角度：

h = [[0, 0, 1]
     [0, 0, 0]
     [-1, 0, 0]]

我不太确定海拔高度。 您可能需要更改非零系数值？ 我只知道它需要是一个高通滤波器。

无论如何，要使用Scipy解决方案计算和显示图像：

import scipy.misc, scipy.signal
im = scipy.misc.imread(filename)
im_out = scipy.signal.convolve2d(im, h, 'same')
scipy.misc.imshow(im_out)

希望这可以帮助。

编辑：好的，正如Paul暗示PIL，你可以调整过滤器参数，甚至可以定义一个全新的内核。 比例和偏移参数与您要查找的内容无关。 过滤器的大小对于调整深度最重要。

经过进一步调查，PIL不允许您将过滤器大小更改为5x5以上。 似乎很奇怪。 因此，您不会像您预期的那样获得深度变化。

对于完全控制，您可能想要尝试我前面提到过的Scipy解决方案。 将过滤器大小更改为荒谬的，如21x21，并查看它是否具有您想要的差异类型。