我有一台支持 4 色图形的设备（很像过去的 CGA）。
我想使用PIL 读取图像并使用我的 4 色调色板（红色、绿色、黄色、黑色）对其进行转换，但我根本不知道这是否可行。我发现一些邮件列表存档帖子似乎暗示其他人尝试这样做但失败了。
一个简单的python示例将不胜感激！
如果您添加一些东西然后将图像转换为字节字符串，其中每个字节代表 4 个像素的数据（每两个位代表从 0 到 3 的颜色），则会获得奖励积分
【问题讨论】：
标签： python image-processing python-imaging-library
首先：您的四种调色板（黑、绿、红、黄）有没有蓝色成分。所以，你必须接受你的输出图像几乎不会接近输入图像，除非没有蓝色分量开始。
试试这个代码：
import Image
def estimate_color(c, bit, c_error):
c_new= c - c_error
if c_new > 127:
c_bit= bit
c_error= 255 - c_new
else:
c_bit= 0
c_error= -c_new
return c_bit, c_error
def image2cga(im):
"Produce a sequence of CGA pixels from image im"
im_width= im.size[0]
for index, (r, g, b) in enumerate(im.getdata()):
if index % im_width == 0: # start of a line
r_error= g_error= 0
r_bit, r_error= estimate_color(r, 1, r_error)
g_bit, g_error= estimate_color(g, 2, g_error)
yield r_bit|g_bit
def cvt2cga(imgfn):
"Convert an RGB image to (K, R, G, Y) CGA image"
inp_im= Image.open(imgfn) # assume it's RGB
out_im= Image.new("P", inp_im.size, None)
out_im.putpalette( (
0, 0, 0,
255, 0, 0,
0, 255, 0,
255, 255, 0,
) )
out_im.putdata(list(image2cga(inp_im)))
return out_im
if __name__ == "__main__":
import sys, os
for imgfn in sys.argv[1:]:
im= cvt2cga(imgfn)
dirname, filename= os.path.split(imgfn)
name, ext= os.path.splitext(filename)
newpathname= os.path.join(dirname, "cga-%s.png" % name)
im.save(newpathname)
这将创建一个 PNG 调色板图像，其中只有前四个调色板条目设置为您的颜色。此示例图片：
变成
获取image2cga 的输出（产生0-3 个值的序列）并将每四个值打包到一个字节是很简单的。
如果您需要有关代码功能的帮助，请询问，我会解释。
当然，事实证明我太热情了——正如 Thomas 发现的那样——Image.quantize 方法可以将调色板图像作为参数，并以比我上面的 ad-hoc 方法更好的结果进行量化：
def cga_quantize(image):
pal_image= Image.new("P", (1,1))
pal_image.putpalette( (0,0,0, 0,255,0, 255,0,0, 255,255,0) + (0,0,0)*252)
return image.convert("RGB").quantize(palette=pal_image)
对于“附加值”，以下代码生成打包字符串（每字节 4 个像素）：
import itertools as it
# setup: create a map with tuples [(0,0,0,0)‥(3,3,3,3)] as keys
# and values [chr(0)‥chr(255)], because PIL does not yet support
# 4 colour palette images
TUPLE2CHAR= {}
# Assume (b7, b6) are pixel0, (b5, b4) are pixel1…
# Call it "big endian"
KEY_BUILDER= [
(0, 64, 128, 192), # pixel0 value used as index
(0, 16, 32, 48), # pixel1
(0, 4, 8, 12), # pixel2
(0, 1, 2, 3), # pixel3
]
# For "little endian", uncomment the following line
## KEY_BUILDER.reverse()
# python2.6 has itertools.product, but for compatibility purposes
# let's do it verbosely:
for ix0, px0 in enumerate(KEY_BUILDER[0]):
for ix1, px1 in enumerate(KEY_BUILDER[1]):
for ix2, px2 in enumerate(KEY_BUILDER[2]):
for ix3, px3 in enumerate(KEY_BUILDER[3]):
TUPLE2CHAR[ix0,ix1,ix2,ix3]= chr(px0+px1+px2+px3)
# Another helper function, copied almost verbatim from itertools docs
def grouper(n, iterable, padvalue=None):
"grouper(3, 'abcdefg', 'x') --> ('a','b','c'), ('d','e','f'), ('g','x','x')"
return it.izip(*[it.chain(iterable, it.repeat(padvalue, n-1))]*n)
# now the functions
def seq2str(seq):
"""Takes a sequence of [0..3] values and packs them into bytes
using two bits per value"""
return ''.join(
TUPLE2CHAR[four_pixel]
for four_pixel in grouper(4, seq, 0))
# and the image related function
# Note that the following function is correct,
# but is not useful for Windows 16 colour bitmaps,
# which start at the *bottom* row…
def image2str(img):
return seq2str(img.getdata())
【讨论】：
约翰，我也找到了第一个链接，但它并没有直接帮助我解决问题。不过，它确实让我更深入地了解了量化。
我昨天睡前想出了这个：
import sys
import PIL
import Image
PALETTE = [
0, 0, 0, # black, 00
0, 255, 0, # green, 01
255, 0, 0, # red, 10
255, 255, 0, # yellow, 11
] + [0, ] * 252 * 3
# a palette image to use for quant
pimage = Image.new("P", (1, 1), 0)
pimage.putpalette(PALETTE)
# open the source image
image = Image.open(sys.argv[1])
image = image.convert("RGB")
# quantize it using our palette image
imagep = image.quantize(palette=pimage)
# save
imagep.save('/tmp/cga.png')
TZ.TZIOY，您的解决方案似乎遵循相同的原则。荣誉，我应该停止工作并等待您的回复。我的有点简单，虽然肯定不比你的更合乎逻辑。 PIL 使用起来很麻烦。你的解释了怎么做。
【讨论】：
import sys
import PIL
from PIL import Image
def quantizetopalette(silf, palette, dither=False):
"""Convert an RGB or L mode image to use a given P image's palette."""
silf.load()
# use palette from reference image
palette.load()
if palette.mode != "P":
raise ValueError("bad mode for palette image")
if silf.mode != "RGB" and silf.mode != "L":
raise ValueError(
"only RGB or L mode images can be quantized to a palette"
)
im = silf.im.convert("P", 1 if dither else 0, palette.im)
# the 0 above means turn OFF dithering
return silf._makeself(im)
if __name__ == "__main__":
import sys, os
for imgfn in sys.argv[1:]:
palettedata = [ 0, 0, 0, 0, 255, 0, 255, 0, 0, 255, 255, 0,]
palimage = Image.new('P', (16, 16))
palimage.putpalette(palettedata + [0, ] * 252 * 3)
oldimage = Image.open(sys.argv[1])
newimage = quantizetopalette(oldimage, palimage, dither=False)
dirname, filename= os.path.split(imgfn)
name, ext= os.path.splitext(filename)
newpathname= os.path.join(dirname, "cga-%s.png" % name)
newimage.save(newpathname)
对于那些不希望通过抖动获得纯色的用户。我修改了：Convert image to specific palette using PIL without dithering 使用此线程中的两个解决方案。即使这个线程很旧，我们中的一些人也想要这些信息。点赞
【讨论】：