说明：最近在看梵高的画册，我手上的这本画册（《文森特·梵高》杨建飞 主编）书中说，梵高用的颜料里有不耐久的合成颜料，原本的紫色褪成了我们现在所看到的灰蓝色。于是我想，能不能用程序将画中的颜色还原成原本的紫色。

---

盛开的桃花，1888年

生成图片

首先，写一段代码，用来读取图片，生成一个副本，代码如下：

from PIL import Image, ImageDraw
import numpy as np# 生成转换后的画
def generate_img(in_path, out_path):# 打开图片im = Image.open(in_path)# 生成后的图片大小，使用im.size[0],im.size[1]，即原图大小new_im_size = np.array([im.size[0], im.size[1]]).astype(int)# 生成图片的背景颜色bg_color = "black"# 生成图片im_out = Image.new("RGB", tuple(new_im_size), bg_color)# 获取图片的颜色im_color = np.array(im)# 生成图片draw = ImageDraw.Draw(im_out)# 用于统计进度count = 0total_pixels = im.size[0] * im.size[1]# 遍历图片的每个像素点，将颜色填充到新图片中for i in range(im.size[0]):for j in range(im.size[1]):color = tuple(im_color[j, i])draw.point((i, j), fill=color)count += 1print('生成进度：%d%%' % ((count / total_pixels) * 100))# 保存图片im_out.save(out_path)if __name__ == "__main__":in_path = r'C:\Users\10765\Desktop\1.jpg'out_path = r'C:\Users\10765\Desktop\2.jpg'# 读取图片，并将图片中的颜色转换generate_img(in_path, out_path)

运行

可在桌面上生成一张几乎一模一样大小的图片；

颜色转换

接着，我们就是对颜色进行处理，也就是上面for循环里的这行代码；

            color = tuple(im_color[j, i])

我们要写一个方法，对这里面的色值进行转换，我的思路是这样的，首先找到紫色和灰蓝色的RGB色值范围，然后对图片中的色值进行判断，如果是在灰蓝色的色值范围内，则对该RGB色值进行映射，映射到紫色的RGB色值范围内。通过问GPT，可知两种颜色的色值范围如下：

• 紫色：128-255，0-20，128-255；

• 灰蓝色：100-180，120-200，150-230；

代码如下：

# 色值转换，灰蓝色 => 紫色
def convert_color(gray_blue_rgb):# 灰蓝色范围gray_blue_range = [(100, 180), (120, 200), (150, 230)]# 紫色范围violet_range = [(128, 255), (0, 20), (128, 255)]# 检查输入的 RGB 值是否在灰蓝色范围内for i in range(3):if not (gray_blue_range[i][0] <= gray_blue_rgb[i] <= gray_blue_range[i][1]):return tuple(gray_blue_rgb)# 根据灰蓝色范围的值转换到紫色范围violet_color = []for i in range(3):gray_blue_min, gray_blue_max = gray_blue_range[i]violet_min, violet_max = violet_range[i]# 灰蓝色范围内的值映射到紫色范围violet_val = int((gray_blue_rgb[i] - gray_blue_min)/ (gray_blue_max - gray_blue_min)* (violet_max - violet_min)+ violet_min)violet_color.append(violet_val)return tuple(violet_color)

为了方便理解，举个例子。如果一个A色值区间是 [20,100]，另一个B色值区间是[100,180]，现在一个A色值是80，需要转为B色值，过程如下：

• （80 - 20）/ （100 - 20） * （180 - 100） + 100 = 160

• （当前色值 - A色值范围的最低值） / （A色值的区间长度，即 100 - 20） * （B色值的区间长度，即 180 - 100） + B色值范围的最低值

160，就是A色值在B色值中的值；

代码写好了，在将颜色填充到图片前做一层转换即可，如下：

    # 遍历图片的每个像素点，将颜色填充到新图片中for i in range(im.size[0]):for j in range(im.size[1]):# 将颜色转换，然后填充到新图片中color = tuple(convert_color(im_color[j, i]))draw.point((i, j), fill=color)count += 1print('生成进度：%d%%' % ((count / total_pixels) * 100))

启动，看下效果，有点妖娆，色值范围没控制好；

我之前选的色值如下：

• 紫色：80-150，100-180，120-200；

• 灰蓝色：150-220，0-80，150-220；

转换后的效果如下：

完整代码

from PIL import Image, ImageDraw
import numpy as np# 生成转换后的画
def generate_img(in_path, out_path):# 打开图片im = Image.open(in_path)# 生成后的图片大小，使用im.size[0],im.size[1]，即原图大小new_im_size = np.array([im.size[0], im.size[1]]).astype(int)# 生成图片的背景颜色bg_color = "black"# 生成图片im_out = Image.new("RGB", tuple(new_im_size), bg_color)# 获取图片的颜色im_color = np.array(im)# 生成图片draw = ImageDraw.Draw(im_out)# 用于统计进度count = 0total_pixels = im.size[0] * im.size[1]# 遍历图片的每个像素点，将颜色填充到新图片中for i in range(im.size[0]):for j in range(im.size[1]):# 将颜色转换，然后填充到新图片中color = tuple(convert_color(im_color[j, i]))draw.point((i, j), fill=color)count += 1print('生成进度：%d%%' % ((count / total_pixels) * 100))# 保存图片im_out.save(out_path)# 色值转换，灰蓝色 => 紫色
def convert_color(gray_blue_rgb):# 灰蓝色范围gray_blue_range = [(100, 180), (120, 200), (150, 230)]# 紫色范围violet_range = [(128, 255), (0, 20), (128, 255)]# 检查输入的 RGB 值是否在灰蓝色范围内for i in range(3):if not (gray_blue_range[i][0] <= gray_blue_rgb[i] <= gray_blue_range[i][1]):return tuple(gray_blue_rgb)# 根据灰蓝色范围的值转换到紫色范围violet_color = []for i in range(3):gray_blue_min, gray_blue_max = gray_blue_range[i]violet_min, violet_max = violet_range[i]# 灰蓝色范围内的值映射到紫色范围violet_val = int((gray_blue_rgb[i] - gray_blue_min)/ (gray_blue_max - gray_blue_min)* (violet_max - violet_min)+ violet_min)violet_color.append(violet_val)return tuple(violet_color)if __name__ == "__main__":# 输入图片路径in_path = r'C:\Users\10765\Desktop\1.png'# 输出图片路径out_path = r'C:\Users\10765\Desktop\2.png'# 读取图片，并将图片中的颜色转换generate_img(in_path, out_path)

总结

本文介绍了如何使用Python程序对图片中的颜色进行转换