Comment utiliser Python pour déformer les images

Comment utiliser Python pour déformer des images

Introduction :
La distorsion d'image est une technique courante de traitement d'image qui peut modifier la forme et la déformation d'une image. Python dispose d'une puissante bibliothèque de traitement d'image qui permet d'obtenir très simplement des effets de distorsion. Cet article expliquera comment utiliser Python pour réaliser l'effet de distorsion des images et joindra un exemple de code.

1. Installez les bibliothèques requises
Avant de commencer, nous devons installer certaines bibliothèques Python. Ici, nous utilisons la bibliothèque Pillow pour traiter les images et la bibliothèque NumPy pour traiter les données d'image. Nous devons d'abord installer ces deux bibliothèques :

pip install pillow
pip install numpy

Une fois l'installation terminée, nous pouvons commencer à écrire du code.

2. Importez les bibliothèques requises
Tout d'abord, nous devons importer les bibliothèques requises :

from PIL import Image
import numpy as np

3. Charger et convertir l'image
Avant de commencer le traitement de l'image, nous devons charger et convertir l'image en un tableau NumPy. Le code ci-dessous montre comment charger une image et la convertir en tableau NumPy :

# 加载图像
image = Image.open('input.jpg')

# 转换为NumPy数组
image_array = np.array(image)

4. Créer un effet de distorsion
Il existe de nombreuses façons d'obtenir un effet de distorsion d'image, la plus courante étant d'utiliser l'effet fisheye. Le code suivant montre comment obtenir l'effet fisheye :

# 创建鱼眼效果
def create_fisheye(image_array, strength):
    height, width, channels = image_array.shape
    cy, cx = height // 2, width // 2
    radius = min(cy, cx)

    result = np.zeros_like(image_array)

    for y in range(height):
        for x in range(width):
            dy = y - cy
            dx = x - cx
            distance = np.sqrt(dx * dx + dy * dy)
            if distance < radius:
                theta = np.arctan2(dy, dx)
                r = distance / radius
                r = r ** strength * radius
                nx = cx + r * np.cos(theta)
                ny = cy + r * np.sin(theta)
                result[y, x] = image_array[int(ny), int(nx)]

    return result

Dans le code ci-dessus, nous calculons d'abord les coordonnées centrales (cx, cy) et le rayon de l'image, puis parcourons chaque pixel de l'image pour calculer le pixel actuel à le centre La distance de la distance du point. Pour les points dont la distance est inférieure au rayon, nous calculons la position (nx, ny) du nouveau pixel en fonction de la distance et de la valeur de force, puis attribuons le pixel à la position correspondante de l'image d'origine au nouveau pixel. Enfin, renvoyez le nouveau tableau d'images.

5. Enregistrez les résultats et affichez-les
La dernière étape consiste à enregistrer les résultats et à les afficher. Le code ci-dessous montre comment enregistrer les résultats et afficher l'image à l'aide de la bibliothèque Matplotlib :

# 创建扭曲效果
distorted_image_array = create_fisheye(image_array, strength=0.5)

# 转换为PIL图像
distorted_image = Image.fromarray(distorted_image_array)

# 保存结果
distorted_image.save('distorted.jpg')

# 展示图像
import matplotlib.pyplot as plt

fig, axes = plt.subplots(1, 2)

axes[0].imshow(image)
axes[0].set_title('Original Image')
axes[0].axis('off')

axes[1].imshow(distorted_image)
axes[1].set_title('Distorted Image')
axes[1].axis('off')

plt.show()

Dans le code ci-dessus, nous appelons d'abord la fonction create_fisheye pour créer l'effet de distorsion. Nous convertissons ensuite le tableau d'images déformées en une image PIL et l'enregistrons localement. Enfin, nous utilisons la bibliothèque Matplotlib pour afficher l'image originale et l'image déformée.

6. Résumé
Cet article explique comment utiliser Python pour déformer les images et joint des exemples de code correspondants. En étudiant cet article, les lecteurs peuvent maîtriser comment utiliser Python pour le traitement d'images et développer davantage leurs compétences en traitement d'images.

Ce qui précède est le contenu détaillé de. pour plus d'informations, suivez d'autres articles connexes sur le site Web de PHP en chinois!