透明度变成橄榄绿

Question

这段代码：

import numpy
import PIL.Image

base = PIL.Image.open('grin-emoji-by-twitter.png').convert('RGBA')
base2 = numpy.array(base)
print(base2.shape)
print(base2)

产生以下输出：

(512, 512, 4)        # 512 px by 512 px with RGBA channels
[[[ 71 112  76   0]  # list of all the RGBA pixels...
  [ 71 112  76   0]  # ...visible as an olive green shade when saved
  [ 71 112  76   0]
                     # ...and so on...

显示左上角的像素：虽然它们应该是透明的（[0 0 0 0]），但它们不是一些奇怪的橄榄绿色阴影（[71 112 76 0]）（左图：原图，右图：“已处理”）：

这个错误很奇怪，因为这是打开 RGBA 图像和convert them to NumPy 的“正确”方式。使用 numpy.asarray 也无济于事。

复制的原始文件是here，虽然它是彩色映射的（调色板图像），这可能是我的问题的根源。但是我使用.convert('RGBA') 将其从彩色映射转换为RGBA 图像。使用的 PIL 版本是 6.1.0。

Answer 1

没有错误，但可能是对 Pillow 中不同的 modes 工作方式的误解。

如您所见，有问题的图像是托盘图像。但是，通过将图像显式转换为RGBA 模式，来自原始调色板和透明度的所有信息都被“处理”，因此当转换为某个 NumPy 数组时，您将只能看到从调色板中获取的颜色，以及 alpha频道已提取。

如果不做任何转换就打开图片，会自动采用P（或者PA）模式，一些提取出来的NumPy数组只有一个通道。我们来看下面的例子：

from matplotlib import pyplot as plt
import numpy as np
from PIL import Image

plt.figure(1, figsize=(10, 9))

# Read image with Pillow, explicit RGBA mode
image_pil = Image.open('grin-emoji-by-twitter.png').convert('RGBA')
plt.subplot(2, 2, 1), plt.imshow(image_pil), plt.title('Pillow image; explicit RGBA mode')
image_np = np.array(image_pil)
plt.subplot(2, 2, 2), plt.imshow(image_np), plt.title('NumPy array')

print("Image.open(...).convert('RGBA'):")
print(image_np.shape, image_np.dtype, '\n')

# Palette of Pillow image
print("Palette:")
print(image_pil.getpalette(), '\n')

# Image info of Pillow image
print("Information:")
print(image_pil.info, '\n')

# Read image with Pillow, no mode set, P mode is taken implicitly
image_pil = Image.open('grin-emoji-by-twitter.png')
plt.subplot(2, 2, 3), plt.imshow(image_pil), plt.title('Pillow image; implicit P mode')
image_np = np.array(image_pil)
plt.subplot(2, 2, 4), plt.imshow(image_np), plt.title('NumPy array')

print("Image.open(...):")
print(image_np.shape, image_np.dtype, '\n')

# Palette of Pillow image
print("Palette:")
print(image_pil.getpalette(), '\n')

# Image info of Pillow image
print("Information:")
print(image_pil.info)

plt.tight_layout()
plt.show()

这是图像输出：

如您所见，两种模式的 Pillow 图像相同，但提取的 NumPy 数组不同（四通道 RGBA 与单通道）。

让我们进一步看看print 的输出：

Image.open(...).convert('RGBA'):
(512, 512, 4) uint8 

Palette:
None 

Information:
{} 

Image.open(...):
(512, 512) uint8 

Palette:
[71, 112, 76, 255, 202, 78, ... ] 

Information:
{'transparency': b"\x00\x0e\x02\..."}

我们再次看到了 NumPy 数组的不同之处。但是，您还可以看到，调色板和透明度信息不再存储为显式 RGBA 转换后的 Pillow 图像的元数据，而是编码到像素值本身，而在使用模式 P 加载时它们会保持不变.此外，您会看到[71, 112, 76]（橄榄绿色）用于所有0 像素值，即背景。 （为什么选择这种颜色，是另一个问题。）

因此，根据您希望使用提取的 NumPy 数组实现的目标，在使用 Pillow 加载图像时使用模式 P。

希望有帮助！

----------------------------------------
System information
----------------------------------------
Platform:    Windows-10-10.0.16299-SP0
Python:      3.8.1
Matplotlib:  3.2.0rc1
NumPy:       1.18.1
Pillow:      7.0.0
----------------------------------------

Answer 2

对，我在 cmets 中误会了……

关键是完全透明像素的 RGB 颜色无关紧要 - [0 0 0 0] 与 [71 112 76 0] 一样透明 - 某些软件选择了橄榄绿色作为该特定图像的透明像素。

任何查看器 - MatPlotLib 可能？ – 您用来查看的矩阵显然无法正确显示 Alpha 通道，因此它选择根本不解释它。

如果您需要查看背景颜色更清晰的图像，可以使用.paste(im, mask=im) 让 Pillow 使用图像的 Alpha 通道作为透明蒙版。

我使用#FF00FF、affectionately known as Magic Pink 来更好地展示效果，但您可能想要白色。

import PIL.Image

background_color = (255, 0, 255)

base = PIL.Image.open('grin-emoji-by-twitter.png').convert('RGBA')

matte = PIL.Image.new('RGBA', base.size)
matte.paste(background_color, box=(0, 0) + base.size)
matte.paste(base, mask=base)
matte.save('matte.png')