PIL处理图片融合问题：从opencv读图片，变成4通道的numpy.array类型，再变成PIL.Image.Image类型，最后是两个png格式图片融合

love_data_scientist

于 2019-05-22 16:13:23 发布

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分类专栏：数据挖掘

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本文探讨如何使用OpenCV读取4通道图片并转换为numpy数组，随后将其转化为PIL.Image对象，最终实现两个PNG图片的融合过程。

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1.从opencv读图片为彩色图片backgound，
2.此时的backgound存储格式是BGR，而PIL图片格式是RGB，把backgound变成RGB格式cv2.cvtColor(backgound,cv2.COLOR_BGR2RGB);

3.把backgound变成png图片，增加一层透明度值为255，img为numpy.array类型 
img[:, :, :3] = backgound
img[:, :, 3] = np.full(gray.shape, 255)

4.通过Image.fromarray(np.uint8(img),"RGBA")  把numpy.array变成PIL.Image.Image对象
Image.fromarray(np.uint8(img),"RGBA")

5.通过PIL的Image.alpha_composite函数进行两个png格式图片融合
具体代码如下


import cv2
from PIL import Image
import numpy as np

def blend_two_images2(src,dst):
    """

    :param src: 源图片
    :param dst: 目标图片
    :return: 源图片和目标图片融合的结果，重叠的部分源图片在上，目标图片在下
    """
    if src.mode != 'RGBA':
        src = src.convert('RGBA')
    if dst.mode != 'RGBA':
        dst = dst.convert('RGBA')
    img = Image.alpha_composite(dst, src)
    return img


def generate_chart(gray, back):

    #产生纯色的背景图，位于图片的最底层
    b = 0
    g = 0
    r = 255
    a = 255
    background = np.zeros((gray.shape[0],gray.shape[1],4))
    # background[:, :,