围绕不透明图像部分的轮廓

Question

我正在尝试在 PIL 中制作图像轮廓。我的目标是在任何背景（包括图像，而不仅仅是纯色）上都可以看到带有一些额外线条的文本，有点像带轮廓的电影字幕。

这里有很多答案和网络上的文字，但没有一个适合我。它们归结为：

1. （通常用于文本）执行 for-loops 将文本放置到位置 (x+dx, y+dy) for dx, dx in range(-radius, radius + 1)。

2. 模糊图像。

3. 制作轮廓并用粗线绘制。

4. 边缘检测算法。

我尝试了这些，但结果的质量很差。这是一个真正需要看起来很专业的项目。

如果我在 Gimp 中执行此操作，我可能会使用“按颜色选择”工具选择图像的透明部分，然后反转选择（选择不透明的所有内容），然后扩大选择（给我很好圆角），然后稍微羽化（以获得更平滑的线条），然后在我的图像下方的图层上用纯色绘制它。

是否可以在 PIL 中做类似的事情，或者任何兼容的东西（基本上，任何可以采用 NumPy 数组“图像”的东西）？

Answer 1

很遗憾，您没有展示您的任何试验，因此人们可以看到，您的结果是什么样子才能给人留下深刻印象，您认为什么“不好”。因此，当您提到存储为 NumPy 数组的图像时，OpenCV 可能是这里的一个选项。

我将遵循上述想法的组合：

• 生成一个与图像尺寸相同的空文本平面，并添加一个额外的 alpha 通道设置为0（不可见）。
• 放置文本轮廓：所需的背景颜色（比如说黄色），粗细。
• 严重模糊整个文本平面，包括 Alpha 通道。所以，你得到了你的羽毛轮廓。
• 输入实际文本：所需的前景色（比如说黑色），正常粗细。
• 稍微模糊整个文本平面，只是为了平滑生成的文本。 （漂亮的文字不是 OpenCV 的强项之一！）
• 使用平面的 Alpha 通道通过图像和文本平面的线性组合生成输出。

这就是代码：

import cv2
import numpy as np

# Open image, Attention: OpenCV uses BGR ordering by default!
image = cv2.imread('path/your/image.png', cv2.IMREAD_COLOR)

# Set up text properties
loc = (250, 500)
text = 'You were the chosen one!'
c_fg = (0, 255, 255, 255)
c_bg = (0, 0, 0, 255)

# Initialize overlay text plane
overlay = np.zeros((image.shape[0], image.shape[1], 4), np.uint8)

# Put text outline, larger thickness, color of outline (here: black)
cv2.putText(overlay, text, loc, cv2.FONT_HERSHEY_COMPLEX, 1.0, c_bg, 9, cv2.LINE_AA)

# Blur text plane (including alpha channel): Heavy blur
overlay = cv2.GaussianBlur(overlay, (21, 21), sigmaX=10, sigmaY=10)

# Put text, normal thickness, color of overlay (here: yellow)
cv2.putText(overlay, text, loc, cv2.FONT_HERSHEY_COMPLEX, 1.0, c_fg, 2, cv2.LINE_AA)

# Blur text plane (inclusing alpha channel): Very slight blur
overlay = cv2.GaussianBlur(overlay, (3, 3), sigmaX=0.5, sigmaY=0.5)

# Add overlay text plane to image (channel by channel)
output = np.zeros(image.shape, np.uint8)
for i in np.arange(3):
    output[:, :, i] = image[:, :, i] * ((255 - overlay[:, :, 3]) / 255) + overlay[:, :, i] * (overlay[:, :, 3] / 255)

cv2.imshow('output', output)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

模糊的参数是手动设置的。不同的图片和文字大小需要进一步调整。

这是一个示例输出：

即使使用类似于图像背景的前景色，文本仍然是可读的 - 至少从我的角度来看：

那么，现在最大的问题是：这个结果被认为是“坏的”吗？

希望有帮助！