Python を使用して画像を歪める方法

Python を使用して画像を歪める方法

はじめに:
画像の歪みエフェクトは、画像の形状や形状を変更できる一般的な画像処理技術です。 . 変形。 Python には、ディストーション効果を非常に簡単に実現できる強力な画像処理ライブラリがあります。この記事では、Pythonを使って画像の歪み効果を実現する方法とコード例を紹介します。

1. 必要なライブラリをインストールする
始める前に、いくつかの Python ライブラリをインストールする必要があります。ここでは、Pillow ライブラリを使用して画像を処理し、NumPy ライブラリを使用して画像データを処理します。まず、次の 2 つのライブラリをインストールする必要があります。

pip install pillow
pip install numpy

インストールが完了したら、コードの記述を開始できます。

2. 必要なライブラリをインポートします
まず、必要なライブラリをインポートする必要があります:

from PIL import Image
import numpy as np

3. 画像の読み込みと変換
画像処理を開始する前に、画像を NumPy 配列に変換します。次のコードは、画像をロードして NumPy 配列に変換する方法を示しています:

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

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

4. ディストーション エフェクトを作成する
画像のディストーション エフェクトを実現するにはさまざまな方法がありますが、最も一般的なのは次のとおりです。魚眼効果を使用します。次のコードは、魚眼効果を実現する方法を示しています。

# 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

上記のコードでは、最初に画像の中心座標 (cx、cy) と半径を計算し、次に画像の各ピクセルを走査して計算します。現在のピクセル点から中心点までの距離。距離が半径より小さい点については、距離と強度値に基づいて新しいピクセルの位置 (nx, ny) を計算し、元の画像の対応する位置にあるピクセルを新しいピクセルに割り当てます。最後に新しい画像配列を返します。

5. 結果を保存して表示します
最後のステップは、結果を保存して表示することです。次のコードは、Matplotlib ライブラリを使用して結果を保存し、画像を表示する方法を示しています。

# 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()

上記のコードでは、最初に create_fisheye 関数を呼び出して歪み効果を作成します。次に、ワープされた画像配列を PIL 画像に変換し、ローカルに保存します。最後に、Matplotlib ライブラリを使用して、元の画像と歪んだ画像を表示します。

6. 概要
この記事では、Python を使用して画像を変形する方法を紹介し、対応するコード例を添付します。この記事を学習することで、読者は Python を画像処理に使用する方法をマスターし、画像処理のスキルをさらに高めることができます。

以上がPython を使用して画像を歪める方法の詳細内容です。詳細については、PHP 中国語 Web サイトの他の関連記事を参照してください。