我正在尝试使用Python Image Library将所有白色像素变成透明的。 （我是一个尝试学习Python的C语言程序员，请温柔些） 我已经成功进行了转换（至少像素值看起来正确），但是我无法弄清如何将列表转换为缓冲区以重新创建图像。以下是代码：
img = Image.open('img.png')
imga = img.convert("RGBA")
datas = imga.getdata()
newData = list()
for item in datas:
if item[0] == 255 and item[1] == 255 and item[2] == 255:
newData.append([255, 255, 255, 0])
else:
newData.append(item)
imgb = Image.frombuffer("RGBA", imga.size, newData, "raw", "RGBA", 0, 1)
imgb.save("img2.png", "PNG")
你需要做出以下更改：
(255, 255, 255, 0) 而不是列表 [255, 255, 255, 0]img.putdata(newData)这是可用的代码:
from PIL import Image
img = Image.open('img.png')
img = img.convert("RGBA")
datas = img.getdata()
newData = []
for item in datas:
if item[0] == 255 and item[1] == 255 and item[2] == 255:
newData.append((255, 255, 255, 0))
else:
newData.append(item)
img.putdata(newData)
img.save("img2.png", "PNG")
你也可以使用像素访问模式来就地修改图像：
from PIL import Image
img = Image.open('img.png')
img = img.convert("RGBA")
pixdata = img.load()
width, height = img.size
for y in range(height):
for x in range(width):
if pixdata[x, y] == (255, 255, 255, 255):
pixdata[x, y] = (255, 255, 255, 0)
img.save("img2.png", "PNG")
如果您经常使用上面的内容，也可以将其包装成脚本。
由于这是在搜索“将枕头白色变为透明”时当前的谷歌搜索结果，我想补充一下，使用numpy也可以实现同样的效果，并且在我的基准测试中（一个具有大量白色背景的单个8MP图像）速度约快10倍（约为300毫秒与建议解决方案的3.28秒）。代码也稍微更短：
import numpy as np
def white_to_transparency(img):
x = np.asarray(img.convert('RGBA')).copy()
x[:, :, 3] = (255 * (x[:, :, :3] != 255).any(axis=2)).astype(np.uint8)
return Image.fromarray(x)
它也很容易被替换为“几乎透明”的版本（例如，一个通道是254而不是255）。当然，这将使整个图片部分透明，除了纯黑色：
def white_to_transparency_gradient(img):
x = np.asarray(img.convert('RGBA')).copy()
x[:, :, 3] = (255 - x[:, :, :3].mean(axis=2)).astype(np.uint8)
return Image.fromarray(x)
注意：默认情况下，Pillow图像会转换为只读数组，因此需要使用.copy()方法。
.any(axis=2)意味着您想获取至少一个第三维（因为它是[:, :, :3]）的前三个索引（R、G或B）与255不同的像素。 - Marco Spinaciimport Image
import ImageMath
def distance2(a, b):
return (a[0] - b[0]) * (a[0] - b[0]) + (a[1] - b[1]) * (a[1] - b[1]) + (a[2] - b[2]) * (a[2] - b[2])
def makeColorTransparent(image, color, thresh2=0):
image = image.convert("RGBA")
red, green, blue, alpha = image.split()
image.putalpha(ImageMath.eval("""convert(((((t - d(c, (r, g, b))) >> 31) + 1) ^ 1) * a, 'L')""",
t=thresh2, d=distance2, c=color, r=red, g=green, b=blue, a=alpha))
return image
if __name__ == '__main__':
import sys
makeColorTransparent(Image.open(sys.argv[1]), (255, 255, 255)).save(sys.argv[2]);
import numpy as np
from PIL import Image
def convert_png_transparent(src_file, dst_file, bg_color=(255,255,255)):
image = Image.open(src_file).convert("RGBA")
array = np.array(image, dtype=np.ubyte)
mask = (array[:,:,:3] == bg_color).all(axis=2)
alpha = np.where(mask, 0, 255)
array[:,:,-1] = alpha
Image.fromarray(np.ubyte(array)).save(dst_file, "PNG")
对于大尺寸图像，循环耗时较长的情况下，更pythonic的方式是使用其他方法。
from PIL import Image
img = Image.open('img.png')
img = img.convert("RGBA")
imgnp = np.array(img)
white = np.sum(imgnp[:,:,:3], axis=2)
white_mask = np.where(white == 255*3, 1, 0)
alpha = np.where(white_mask, 0, imgnp[:,:,-1])
imgnp[:,:,-1] = alpha
img = Image.fromarray(np.uint8(imgnp))
img.save("img2.png", "PNG")
Python 3版本，带有目录中的所有文件
import glob
from PIL import Image
def transparent(myimage):
img = Image.open(myimage)
img = img.convert("RGBA")
pixdata = img.load()
width, height = img.size
for y in range(height):
for x in range(width):
if pixdata[x, y] == (255, 255, 255, 255):
pixdata[x, y] = (255, 255, 255, 0)
img.save(myimage, "PNG")
for image in glob.glob("*.png"):
transparent(image)
我很惊讶没有人意识到不仅需要更改特定颜色，而且还需要更改该颜色与其他颜色的混合。这就是Gimp使用“颜色转透明度”功能所做的事情。将cr333的代码扩展为https://dev59.com/e2DVa4cB1Zd3GeqPdWwD#62334218，我们可以得到类似于此功能的东西：
from PIL import Image
target_color = (255, 255, 255)
img = Image.open('img.png')
imga = img.convert("RGBA")
datas = imga.getdata()
newData = list()
for item in datas:
newData.append((
item[0], item[1], item[2],
max(
abs(item[0] - target_color[0]),
abs(item[1] - target_color[1]),
abs(item[2] - target_color[2]),
)
))
imgb = Image.frombuffer("RGBA", imga.size, newData, "raw", "RGBA", 0, 1)
imgb.save("img2.png", "PNG")
@egeres使用距离目标颜色的方法创建alpha值，这真的很巧妙，可以创造出更美好的结果。以下是使用numpy的示例：
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
def color_to_alpha(im, target_color):
alpha = np.max(
[
np.abs(im[..., 0] - target_color[0]),
np.abs(im[..., 1] - target_color[1]),
np.abs(im[..., 2] - target_color[2]),
],
axis=0,
)
ny, nx, _ = im.shape
im_rgba = np.zeros((ny, nx, 4), dtype=im.dtype)
for i in range(3):
im_rgba[..., i] = im[..., i]
im_rgba[..., 3] = alpha
return im_rgba
target_color = (0.0, 0.0, 0.0)
im = plt.imread("img.png")
im_rgba = color_to_alpha(im, target_color)
为了完整起见，下面包含了应用于 matplotlib 徽标的基于掩码的版本的比较：
from pathlib import Path
import matplotlib.pyplot as pl
import numpy as np
def color_to_alpha(im, alpha_color):
alpha = np.max(
[
np.abs(im[..., 0] - alpha_color[0]),
np.abs(im[..., 1] - alpha_color[1]),
np.abs(im[..., 2] - alpha_color[2]),
],
axis=0,
)
ny, nx, _ = im.shape
im_rgba = np.zeros((ny, nx, 4), dtype=im.dtype)
for i in range(3):
im_rgba[..., i] = im[..., i]
im_rgba[..., 3] = alpha
return im_rgba
def color_to_alpha_mask(im, alpha_color):
mask = (im[..., :3] == alpha_color).all(axis=2)
alpha = np.where(mask, 0, 255)
ny, nx, _ = im.shape
im_rgba = np.zeros((ny, nx, 4), dtype=im.dtype)
im_rgba[..., :3] = im
im_rgba[..., -1] = alpha
return im_rgba
# load example from images included with matplotlib
fn_img = Path(plt.__file__).parent / "mpl-data" / "images" / "matplotlib_large.png"
im = plt.imread(fn_img)[..., :3] # get rid of alpha channel already in image
target_color = [1.0, 1.0, 1.0]
im_rgba = color_to_alpha(im, target_color)
im_rgba_masked = color_to_alpha_mask(im, target_color)
fig, axes = plt.subplots(ncols=3, figsize=(12, 4))
[ax.set_facecolor("lightblue") for ax in axes]
axes[0].imshow(im)
axes[0].set_title("original")
axes[1].imshow(im_rgba)
axes[1].set_title("using distance to color")
axes[2].imshow(im_rgba_masked)
axes[2].set_title("mask on color")
我非常喜欢Jonathan的答案。使用NumPy并且不使用np.where可以实现这个目标的另一种方法：
import numpy as np
from PIL import Image
img = Image.open('img.png') # n x m x 3
imga = img.convert("RGBA") # n x m x 4
imga = np.asarray(imga)
r, g, b, a = np.rollaxis(imga, axis=-1) # split into 4 n x m arrays
r_m = r != 255 # binary mask for red channel, True for all non white values
g_m = g != 255 # binary mask for green channel, True for all non white values
b_m = b != 255 # binary mask for blue channel, True for all non white values
# combine the three masks using the binary "or" operation
# multiply the combined binary mask with the alpha channel
a = a * ((r_m == 1) | (g_m == 1) | (b_m == 1))
# stack the img back together
imga = Image.fromarray(np.dstack([r, g, b, a]), 'RGBA')
我将我的方法与keithb的（最高评分答案）进行了基准测试，结果发现我的方法比他的快18%（在大小为124 * 124的102个图像上平均计算）。
transparency作为 save（Pillow 5.1.0）的参数。还可以参见如何使用 PIL（python-imaging）创建透明的 gif （或 png）。 - handlenewData.append((255,255,255,0))中的0表示“完全透明”。如果有好奇的新手需要进一步解释。我猜putdata()会改变 PIL 对象，但我不知道内部运作机制。 - Nathan majicvr.compixdata只给了我一堆0。答案的年龄可能与此有关。Giovanni G. PY的下面的答案效果更好。 - wfgeo