用python去除图片白色像素

最新推荐文章于 2024-09-24 10:24:47 发布
原创 最新推荐文章于 2024-09-24 10:24:47 发布 · 8.5k 阅读 · 13 ·
CC 4.0 BY-SA版权
版权声明：本文为博主原创文章，遵循 CC 4.0 BY-SA 版权协议，转载请附上原文出处链接和本声明。
文章标签：

#python #图片

本文介绍了一种使用Python和PIL库批量处理图片的方法，能够将指定文件夹内的所有PNG图片中的白色像素替换为透明像素，实现背景去除的功能。

摘要生成于 C知道 ，由 DeepSeek-R1 满血版支持， 前往体验 >

以下代码是把一个文件夹里的所有图片的 白色像素去掉,制作透明png图片

需要python和pil


from PIL import Image

import os


for filename in os.listdir(r'c:/image/png'):
    img = Image.open('c:/image/png/'+filename)
    img = img.convert("RGBA")
    print('c:/image/png/'+filename)
    pixdata = img.load()


    for y in xrange(img.size[1]):
        for x in xrange(img.size[0]):
            if pixdata[x,y][0]>220 and pixdata[x,y][1]>220 and pixdata[x,y][2]>220 and pixdata[x,y][3]>220:
                pixdata[x, y] = (255, 255, 255, 0)
    img.save("c:/image/pngNew/"+filename, "PNG")



kanesunny
关注
Python去除图片中的白色像素点背景
蜡笔小新星的博客
09-14 421
在Python中，如果你想要将图片中的白色像素点背景去除，通常意味着你想将这些白色像素点替换为透明（如果图片格式支持）或者将其替换为图片中其他非白色的像素值（比如黑色或其他背景色）。请注意，这个示例假设你的图片已经是RGB格式（或者可以转换为RGB），并且你想要替换的“白色”是标准的（255, 255, 255）。另外，如果你的图片背景不是完全的白色，而是接近白色但有一些细微的颜色变化，那么简单地替换为透明可能不是最佳选择。请注意，这个示例中的“白色”判断是非常严格的，即RGB值都必须是255。
【python】去除水印的几种方式
hzxOnlineOk的博客
04-28 9032
请注意，这个示例使用了seamlessClone函数，它要求水印区域的中心与背景相匹配，并且假设水印背景是纯色或者与视频背景融合得当。要在Python中去除视频水印，可以使用opencv-python库来处理视频帧，并结合图像处理技术，如图像修复或者图层混合。有点免费去除水印，可以无效其操作，但是每天只能保存一张，好就好在邀请一个人可以活得60此保存机会，那个被邀请的也能获得十次，可以P图。把图片拖到网站，调整画笔大小，抹除文字就可以p图完成，免费下载就可以了。（一）手机——乐奇爱水印精灵。
Python实现去除图片中指定颜色的像素功能示例
09-19
主要介绍了Python实现去除图片中指定颜色的像素功能,结合具体实例形式分析了Python基于pil与cv2模块的图形载入、运算、转换等相关操作技巧,需要的朋友可以参考下
python图像处理图像赋值后变为白色
博客
07-18 2712
用Python进行图像赋值，在1RGB基础上，加入光流两个通道，代码如下所示： import numpy as np import cv2 import matplotlib.pyplot as plt path = 'frame_00003_rgb.png' img = cv2.imread(path) img1 = np.zeros([480, 640, 5]) img1[:, :...
python pdf删除图片_python-删除PDF空白页
weixin_39982452的博客
12-08 352
from PyPDF4 import PdfFileReader, PdfFileWriter,PdfFileMergerdef delPdfPage(self,pdf_file_path):'''删除pdf 空白页'''pdf_file_path = os.path.join(self.pdf_dir, pdf_file_path)logger.info("path = {}，pdf删除空白页开...
Python-用全卷积网络去半透明水印
08-11
Fully convolutional deep neural network to remove transparent overlays from images
Python基于OpenCV的固定位置半透明水印去除方案
天河书阁 - VicRestart
04-02 1895
from : https://mubiu.com/blog/python3-opencv -- coding: utf-8 -- import cv2 mask.png 与src.jpg尺寸相同并且黑色背景，白色区域是要处理水印的区域 https://docs.opencv.org/master/df/d3d/tutorial_py_inpainting.html#gsc.tab=...
使用python去除图片白色像素的实例
09-18
本篇实例中，将展示如何使用Python语言以及PIL库（Python Imaging Library，也称作Pillow）去除图片中多余的白色像素，使图片中的白色部分变为透明，进而可以制作出透明的PNG图片。 首先，我们需要了解一些基本概念...
python实现将图片的周围空白区域去除
llrraa2010的专栏
05-14 1662
【代码】python实现将图片的周围空白区域去除。
python gui编程实例_使用tkinker做python GUI编程的一个案例
weixin_30889555的博客
03-01 281
import osimport reimport base64from tkinter import *from tkinter.filedialog import askopenfilenamefrom tkinter.messagebox import showinfofrom PIL import ImageframeT = Tk()frameT.geometry('500x200+400+...
快速去除图片背景方法（python代码实现）
weixin_65687644的博客
09-24 890
python实现去除图片背景
Python 批量处理PNG、JPG图片 去白边
普通攻击往后拉的博客
01-17 8434
每次写论文用seaborn画出来的图白边都很大并且没法调，每次都用PS软件去白边很麻烦。索性写了个脚本，在不改变图片像素密度（尺寸变了，相当于切割）的情况下，批量去掉图片白边，参考了部分网上的程序，自己写了个简单的脚本，放到一个Python文件里直接执行就行： import numpy as np import matplotlib.image as mpimg import os import time # 去除图片白边 def resize_figure(img_path): img = mp
教你如何用python把玩守望先锋新英雄
zhusongziye的博客
12-27 1026
本文约1500字，阅读需要5分钟 关键词：Python P图  OpenCV 本文讲述了借助Python语言和OpenCV工具库完成一个简单的P图操作的过程~ p.s. 文末有源代码分享   作为一名可视化工程师，如果只会使用PS，那么你一定OUT了。在专注各种花式P图多年，在学习PS,AI,PR,AE,XD……无数设计软件之后，本人终于悟到了一门独步江湖的绝技——“代码P图”。   ...
Python将背景图片的颜色去掉
weixin_30462049的博客
05-21 3437
一、问题 在使用图片的时候有时候我们希望把背景变成透明的，这样就只关注于图片本身。比如在连连看中就只有图片，而没有背景，其实我个人感觉有背景好看一点。二、解决 我们需要使用RGBA（Red，Green，Blue，Alpha），将alpha的透明度变为0，这样就可以了，但是效果不是很好，如果想好一点的操作，个人觉得要抠图。后面再来优化。 1 from PIL import Im...
用python去除图片中指定颜色的像素
qq_36955294的博客
10-06 1万+
用python去除图片白色像素 需要python和pil from PIL import Image import numpy as np import cv2 img2 = Image.open('./Amazing_COL_2Fix.bmp') img1 = Image.open('./Amazing_RGB_2L.bmp') # img1 = img1.convert('RGBA') ...
Python——plot绘制图像，保存图像时去除图像边缘的空白区域
qq_24185239的博客
05-29 1万+
正常的使用plot绘制图像时，边缘都会存在空白边框，保存的结果可能不满足需求，所以想要去除周围的空白边框。之前查了一些资料，发现找到的方法上仍存在不足，之后尝试并总结了一下代码，成功地实现了该功能。代码如下： plt.axis('off') plt.gcf().set_size_inches(512 / 100, 512 / 100) plt.gca().xaxis.set_major_lo...
用Python去除图像的黑色或白色背景
热门推荐
朴素.无恙的博客
03-17 2万+
用Python去除背景，得到有效的图像 此目的是为了放入深度学习计算中来减少计算量，同时突出特征，原图像为下图，命名为1.jpg，在此去除白色背景，黑色背景同理 需要对原图像进行的处理是去掉白色背景，抠出有效的参与计算的图形的大小即下图 对此有两个思路： 用掩模法得到有效部分，其次去掉空白，但太繁琐喽，并且一万多张图片，其不弄到天荒地老（截图也是哦） 对图像进行处理，即先做nump...
python 去除图片中黑色或白色的小点
最新发布
03-26
<think>好的，用户想了解如何用Python去除图片中的黑色或白色小点。我需要先确定用户所说的“小点”具体指什么。通常，这指的是图像中的噪点，可能是由于传感器问题或压缩导致的孤立像素点。接下来，我需要考虑常见的处理方法。 首先，图像处理中的去噪方法有很多，比如均值滤波、中值滤波、高斯滤波等。但用户提到的是去除孤立的小点，这种情况下，中值滤波可能更有效，因为它能很好地去除椒盐噪声，同时保留边缘。不过，中值滤波可能对较大的区域效果有限，可能需要形态学操作。 形态学操作中的开运算和闭运算可以处理小点。开运算（先腐蚀后膨胀）可以去除白色背景上的黑色小点，而闭运算（先膨胀后腐蚀）可以去除黑色背景上的白色小点。用户提到的是去除黑色或白色的小点，可能需要根据背景色选择不同的操作。 另外，二值化可能也是一个步骤，如果图像是二值化的，处理起来会更直接。比如，找到连通区域，然后根据面积阈值去除小区域。这需要用到像OpenCV中的findContours或connectedComponentsWithStats函数。 现在需要整理步骤：首先读取图像，转换为灰度图，可能需要二值化。然后根据要去除的是黑色还是白色小点，选择相应的形态学操作或滤波方法。如果是去除白色小点，可能需要闭运算；黑色小点则用开运算。或者使用中值滤波处理椒盐噪声。对于更精确的控制，可以使用连通区域分析，删除面积小的区域。 还要考虑用户是否熟悉OpenCV库，可能需要给出安装提示。此外，处理后的图像保存也是必要的步骤。可能的示例代码结构：导入库、读取图像、灰度化、应用中值滤波或形态学操作、显示结果。 需要注意参数调整，比如中值滤波的卷积核大小，形态学操作的核大小，连通区域的面积阈值，这些会影响效果。可能需要用户根据实际情况调整。 总结，可能的解决方案包括： 1. 中值滤波去除椒盐噪声。 2. 形态学开闭运算去除小点。 3. 连通区域分析删除小区域。 需要分步骤解释，并提供代码示例，帮助用户逐步实现。同时提醒用户根据实际效果调整参数，比如核的大小和迭代次数。</think>在Python中去除图片中的黑色或白色小点（通常称为噪点或孤立像素），可以通过图像处理技术实现。以下是分步骤的解决方法： --- ### **方法1：中值滤波（适用于椒盐噪声）** 中值滤波能有效去除孤立的小黑点或白点（椒盐噪声），同时保留边缘信息。 ```python import cv2 # 读取图像（灰度模式） img = cv2.imread('input.jpg', 0) # 0表示灰度模式 # 应用中值滤波（核大小需根据噪点大小调整，通常为3,5,7等奇数） denoised_img = cv2.medianBlur(img, 5) # 保存结果 cv2.imwrite('output_median.jpg', denoised_img) ``` --- ### **方法2：形态学操作（针对特定形状的噪点）** 使用形态学开运算（先腐蚀后膨胀）去除白色背景中的黑色小点，或闭运算（先膨胀后腐蚀）去除黑色背景中的白色小点。 ```python import cv2 import numpy as np img = cv2.imread('input.jpg', 0) # 创建形态学核（大小根据噪点调整） kernel = np.ones((3,3), np.uint8) # 开运算：去除黑色小点（白色背景） opened = cv2.morphologyEx(img, cv2.MORPH_OPEN, kernel, iterations=1) # 闭运算：去除白色小点（黑色背景） closed = cv2.morphologyEx(img, cv2.MORPH_CLOSE, kernel, iterations=1) cv2.imwrite('output_opened.jpg', opened) cv2.imwrite('output_closed.jpg', closed) ``` --- ### **方法3：连通区域分析（精确控制）** 通过标记连通区域并删除面积过小的区域，适用于二值化图像。 ```python import cv2 import numpy as np img = cv2.imread('input.jpg', 0) # 二值化（假设小点是黑色或白色） _, binary = cv2.threshold(img, 127, 255, cv2.THRESH_BINARY) # 标记连通区域 num_labels, labels, stats, _ = cv2.connectedComponentsWithStats(binary, connectivity=8) # 设置最小面积阈值（根据噪点大小调整） min_area = 10 # 过滤小区域 result = np.copy(binary) for i in range(1, num_labels): if stats[i, cv2.CC_STAT_AREA] < min_area: result[labels == i] = 0 # 黑色背景则设为255 cv2.imwrite('output_connected.jpg', result) ``` --- ### **参数调整建议** 1. **核大小**：噪点越大，核（如`kernel=(5,5)`）需越大，但可能模糊细节。 2. **迭代次数**：形态学操作中`iterations`控制处理强度。 3. **面积阈值**：连通区域分析需根据实际噪点尺寸设置`min_area`。 --- ### **总结** - 椒盐噪声优先用**中值滤波**。 - 特定背景噪点用**形态学操作**。 - 高精度需求用**连通区域分析**。 实际应用中需根据图像特点调整参数，可能需要组合多种方法。
评论 4
添加红包

请填写红包祝福语或标题

个

红包个数最小为10个

元

红包金额最低5元

当前余额3.43元 前往充值 >
需支付：10.00元
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付元
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明：

1.余额是钱包充值的虚拟货币，按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载，可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值