我正在从事一个项目，该项目需要我分离出 CYMK 图像中的每种颜色并生成将在特殊的半色调打印机上打印的半色调图像。使用的方法类似于丝网印刷，其过程几乎相同。拍一张照片并打破每个颜色通道。然后为半色调制作一个网屏。每个彩色屏幕的屏幕必须倾斜 15-45（可调）度。点大小和 LPI 必须根据用户可配置的值计算，以实现不同的效果。我被告知这个过程用于丝网印刷，但我无法找到任何解释 CYMK 半色调的信息。我发现有很多方法可以减少为单一颜色并生成新的打印风格黑白半色调图像。
我猜我需要：
有谁知道这是否是正确的方法以及任何现有的 Python 代码？或者对这个过程或算法有什么好的解释？
【问题讨论】：
标签： python image image-processing python-imaging-library cmyk
我曾经经营过一家丝网印刷工作室（那是一间很小的），虽然我从未真正做过分色印刷，但我对这些原理相当熟悉。这就是我的处理方式：
现在您有了分色图像。正如您所提到的，旋转步骤减少了点对齐问题（这会使一切变得混乱），并且像Moiré pattern effects 这样的事情将被合理地最小化。
这应该很容易使用PIL 编写代码。
更新 2：
我为您编写了一些快速代码，它还包括一个GCR 函数（如下所述）：
import Image, ImageDraw, ImageStat
def gcr(im, percentage):
'''basic "Gray Component Replacement" function. Returns a CMYK image with
percentage gray component removed from the CMY channels and put in the
K channel, ie. for percentage=100, (41, 100, 255, 0) >> (0, 59, 214, 41)'''
cmyk_im = im.convert('CMYK')
if not percentage:
return cmyk_im
cmyk_im = cmyk_im.split()
cmyk = []
for i in xrange(4):
cmyk.append(cmyk_im[i].load())
for x in xrange(im.size[0]):
for y in xrange(im.size[1]):
gray = min(cmyk[0][x,y], cmyk[1][x,y], cmyk[2][x,y]) * percentage / 100
for i in xrange(3):
cmyk[i][x,y] = cmyk[i][x,y] - gray
cmyk[3][x,y] = gray
return Image.merge('CMYK', cmyk_im)
def halftone(im, cmyk, sample, scale):
'''Returns list of half-tone images for cmyk image. sample (pixels),
determines the sample box size from the original image. The maximum
output dot diameter is given by sample * scale (which is also the number
of possible dot sizes). So sample=1 will presevere the original image
resolution, but scale must be >1 to allow variation in dot size.'''
cmyk = cmyk.split()
dots = []
angle = 0
for channel in cmyk:
channel = channel.rotate(angle, expand=1)
size = channel.size[0]*scale, channel.size[1]*scale
half_tone = Image.new('L', size)
draw = ImageDraw.Draw(half_tone)
for x in xrange(0, channel.size[0], sample):
for y in xrange(0, channel.size[1], sample):
box = channel.crop((x, y, x + sample, y + sample))
stat = ImageStat.Stat(box)
diameter = (stat.mean[0] / 255)**0.5
edge = 0.5*(1-diameter)
x_pos, y_pos = (x+edge)*scale, (y+edge)*scale
box_edge = sample*diameter*scale
draw.ellipse((x_pos, y_pos, x_pos + box_edge, y_pos + box_edge), fill=255)
half_tone = half_tone.rotate(-angle, expand=1)
width_half, height_half = half_tone.size
xx=(width_half-im.size[0]*scale) / 2
yy=(height_half-im.size[1]*scale) / 2
half_tone = half_tone.crop((xx, yy, xx + im.size[0]*scale, yy + im.size[1]*scale))
dots.append(half_tone)
angle += 15
return dots
im = Image.open("1_tree.jpg")
cmyk = gcr(im, 0)
dots = halftone(im, cmyk, 10, 1)
im.show()
new = Image.merge('CMYK', dots)
new.show()
这会变成这样：
进入这个（模糊你的眼睛并远离显示器）：
请注意，图像采样可以逐像素进行（从而在最终图像中保留原始图像的分辨率）。通过设置sample=1 来执行此操作，在这种情况下，您需要将scale 设置为更大的数字，以便有多个可能的点大小。这也会导致更大的输出图像尺寸（原始图像尺寸 * 比例 ** 2，所以要小心！）。
默认情况下，当您从RGB 转换为CMYK 时，K 通道（黑色通道）为空。您是否需要K 频道取决于您的打印过程。您可能想要它的原因可能有多种：获得比CMY 的重叠更好的黑色、节省墨水、缩短干燥时间、减少墨水渗色等。无论如何我还写了一点Grey component replacement 函数GCR ，因此您可以设置要替换 CMY 重叠的 K 频道的百分比（我在代码 cmets 中对此进行了进一步解释）。
这里有几个例子来说明。处理图像中的letter F，使用sample=1和scale=8，分辨率相当高。
4 个CMYK 频道，有percentage=0，所以空K 频道：
组合产生：
CMYK 频道，与percentage=100，因此使用K 频道。您可以看到青色通道被完全抑制，而品红色和黄色通道使用的墨水要少得多，在图像底部的黑色带中：
【讨论】：
我的解决方案也使用 PIL，但依赖于内部支持的内部抖动方法 (Floyd-Steinberg)。但是会创建工件，所以我正在考虑重写它的 C 代码。
from PIL import Image
im = Image.open('tree.jpg') # open RGB image
cmyk= im.convert('CMYK').split() # RGB contone RGB to CMYK contone
c = cmyk[0].convert('1').convert('L') # and then halftone ('1') each plane
m = cmyk[1].convert('1').convert('L') # ...and back to ('L') mode
y = cmyk[2].convert('1').convert('L')
k = cmyk[3].convert('1').convert('L')
new_cmyk = Image.merge('CMYK',[c,m,y,k]) # put together all 4 planes
new_cmyk.save('tree-cmyk.jpg') # and save to file
隐式 GCR PIL 应用也可以扩展为更通用的，但我试图描述一个简单的解决方案，其中分辨率和采样也被忽略。
【讨论】：