NumPy，PIL 添加图像答案

【问题标题】：NumPy, PIL adding an imageNumPy，PIL 添加图像
【发布时间】：2010-10-06 05:05:51
【问题描述】：

我正在尝试使用 NumPy 和 PIL 将两个图像添加在一起。我在MATLAB 中执行此操作的方式类似于：

>> M1 = imread('_1.jpg');
>> M2 = imread('_2.jpg');
>> resM = M1 + M2;
>> imwrite(resM, 'res.jpg');

我得到这样的东西：

alt text http://www.deadlink.cc/matlab.jpg

使用合成程序并添加图像，MATLAB 结果似乎是正确的。

在 Python 中，我正在尝试做同样的事情：

from PIL import Image
from numpy import *

im1 = Image.open('/Users/rem7/Desktop/_1.jpg')
im2 = Image.open('/Users/rem7/Desktop/_2.jpg')

im1arr = asarray(im1)
im2arr = asarray(im2)

addition = im1arr + im2arr

resultImage = Image.fromarray(addition)
resultImage.save('/Users/rem7/Desktop/a.jpg')

我得到这样的结果：

alt text http://www.deadlink.cc/python.jpg

为什么我会得到所有这些时髦的颜色？我也尝试过使用ImageMath.eval("a+b", a=im1, b=im2)，但我收到一个关于 RGB 不受支持的错误。

我还看到有一个Image.blend()，但这需要一个 alpha。

实现我的目标的最佳方法是什么？

源图片（图片已被删除）：

alt text http://www.deadlink.cc/_1.jpg alt text http://www.deadlink.cc/_2.jpg

嗯，好的，我使用添加图像图标添加了源图像，它们会在我编辑帖子时出现，但由于某种原因，这些图像没有出现在帖子中。

（图片已被删除）2013 05 09

【问题讨论】：

标签： python image-processing numpy python-imaging-library

【解决方案1】：

您发布的代码似乎只是总结了值，大于 256 的值溢出了。你想要“（a + b）/ 2”或“min（a + b，256）”之类的东西。后者似乎是您的 Matlab 示例的方式。

【讨论】：

是的，matlab 在对 uint8 值进行算术运算时会限制值（例如，它隐式地等效于 max(double(a)+double(b),256)）"
当我尝试执行 max(im1arr+im2arr,256) 时出现错误：“ValueError：具有多个元素的数组的真值不明确。使用 a.any() 或a.all()" 我做了 (im1arr+im2arr)/2 我得到了时髦的颜色，只有更暗，最大值 127 所以我做了：addition=(im1arr/2)+(im2arr/2) 这似乎有效。
你真的不想要min(a + b, 256)，因为如果你得到一个超过 256 的值，你想把这个值限制在 256（你不想取一个超过 256 的值）。无论如何，要修复@rem7 指出的错误，您可以执行additionF = np.minimum(im1arrF + im2arrF, 256)

【解决方案2】：

正如大家已经建议的那样，您观察到的奇怪颜色已经溢出。正如您在comment of schnaader's answer 中指出的那样，如果您像这样添加图像，仍然会溢出：

addition=(im1arr+im2arr)/2

这种溢出的原因是您的 NumPy 数组 (im1arr im2arr) 属于 uint8 类型（即 8 位）。这意味着数组的每个元素最多只能保存 255 的值，因此当总和超过 255 时，它会在 0 附近循环：

>>>array([255,10,100],dtype='uint8') +  array([1,10,160],dtype='uint8')
array([ 0, 20,  4], dtype=uint8)

为避免溢出，您的数组应该能够包含超过 255 的值。例如，您需要将它们转换为浮点数，执行混合操作并将结果转换回 uint8：

im1arrF = im1arr.astype('float')
im2arrF = im2arr.astype('float')
additionF = (im1arrF+im2arrF)/2
addition = additionF.astype('uint8')

您不应该这样做：

addition = im1arr/2 + im2arr/2

当您丢失信息时，通过在执行混合信息之前压缩图像的动态（您实际上使图像为 7 位）。

MATLAB 注释：您在 MATLAB 中看不到此问题的原因可能是因为 MATLAB 在其函数之一中隐式处理了溢出。

【讨论】：

为什么是“浮动”？ 'uint16' 就足够了。
选择float没有合理的理由，uint16确实足够了。

【解决方案3】：

要钳制 numpy 数组值：

>>> c = a + b
>>> c[c > 256] = 256

【讨论】：

它假设元素的类型大于uint8。

【解决方案4】：

使用 alpha 值为 0.5 的 PIL 的 blend() 将等效于 (im1arr + im2arr)/2。 Blend 不要求图像具有 Alpha 层。

试试这个：

from PIL import Image
im1 = Image.open('/Users/rem7/Desktop/_1.jpg')
im2 = Image.open('/Users/rem7/Desktop/_2.jpg')
Image.blend(im1,im2,0.5).save('/Users/rem7/Desktop/a.jpg')

【讨论】：

这对于在不拖入 numpy 的情况下完成工作特别好。

【解决方案5】：

你的示例图片没有显示在我的表格中，所以我会做一些猜测。

我不记得从 numpy 到 pil 的转换是如何工作的，但有两种可能的情况。我 95% 确定它是 1，但我给出 2 以防万一我错了。 1) 1 im1Arr 是一个 MxN 整数数组 (ARGB)，当您将 im1arr 和 im2arr 加在一起时，如果组件 b1+b2>255，您将从一个通道溢出到下一个通道。我猜 matlab 将他们的图像表示为 MxNx3 数组，因此每个颜色通道都是独立的。您可以通过拆分 PIL 图像通道然后制作 numpy 数组来解决此问题

2) 1 im1Arr 是一个 MxNx3 字节数组，当您将 im1arr 和 im2arr 相加时，您正在包装组件。

在显示之前，您还必须将范围重新调整到 0-255 之间。您的选择是除以 2、缩放 255/array.max() 或进行剪辑。我不知道matlab是做什么的

【讨论】：

图片还没有显示吗？我编辑了这个问题，然后，它在这里工作。
现在为我工作。它绝对看起来像一个包装/饱和问题。如果你发布你的源图像也很好。
我认为 pil 转换确实使它成为 MxNx3，因为 im1arr.shape 打印了这个：(2477, 3700, 3)。选项二似乎是正确的。
看来我必须先分割两个图像才能添加它们，即使我在结果上做了一个剪辑(min=0, max=255)，溢出已经发生了，所以很时髦颜色仍然存在。
首先除法的替代方法是从字节数组转换为 int（或短）数组，然后进行数学运算。