使用PIL将图像转换为特定的调色板而无需抖动

Question

我正在尝试使用Pillow库（Python图像库，PIL）将PNG格式的RGB图像转换为使用特定的索引调色板。但是我想使用“四舍五入到最接近的颜色”方法而不是抖动进行转换，因为图像是像素图，抖动会扭曲区域的轮廓，并给打算平坦的区域增加噪声。

我试过了Image.Image.paste()，它使用了四种指定的颜色，但是产生了抖动的图像：

from PIL import Image
oldimage = Image.open("oldimage.png")
palettedata = [0, 0, 0, 102, 102, 102, 176, 176, 176, 255, 255, 255]
newimage = Image.new('P', oldimage.size)
newimage.putpalette(palettedata * 64)
newimage.paste(oldimage, (0, 0) + oldimage.size)
newimage.show()

我Image.Image.quantize()按照pictu回答类似问题的方式进行了尝试，但是它也会引起抖动：

from PIL import Image
palettedata = [0, 0, 0, 102, 102, 102, 176, 176, 176, 255, 255, 255]
palimage = Image.new('P', (16, 16))
palimage.putpalette(palettedata * 64)
oldimage = Image.open("School_scrollable1.png")
newimage = oldimage.quantize(palette=palimage)
newimage.show()

我试过了Image.Image.convert()，它转换了图像而没有抖动，但是它包含了指定颜色以外的颜色，大概是因为它使用了Web调色板或自适应调色板

from PIL import Image
oldimage = Image.open("oldimage.png")
palettedata = [0, 0, 0, 102, 102, 102, 176, 176, 176, 255, 255, 255]
expanded_palettedata = palettedata * 64
newimage = oldimage.convert('P', dither=Image.NONE, palette=palettedata)
newimage.show()

如何自动将图像转换为特定的调色板而不抖动？我想避免像John La
Rooy的回答和评论中所建议的那样处理Python中每个单独像素的解决方案，因为事实证明，我以前的涉及Python编写的内部循环的解决方案对于大型图像来说明显很慢。

Answer 1

用C实现的PIL部分在PIL._imaging模块中，您也可以在Image.core之后使用from PIL import Image。当前版本的Pillow为每个PIL.Image.Image实例赋予一个名为成员的成员im，该成员是实例的成员，该成员ImagingCore定义在PIL._imaging。您可以使用列出其方法help(oldimage.im)，但是这些方法本身在Python中均未记录。

对象的convert方法在ImagingCore中实现_imaging.c。它需要一到三个参数，并创建一个新的ImagingCore对象（称为Imaging_Type内部_imaging.c）。

• mode（必需）：模式字符串（例如"P"）
• dither （可选，默认为0）：PIL传递0或1
• paletteimage（可选）：ImagingCore带有调色板的

我面临的问题是，quantize()在dist- packages/PIL/Image.py力的dither参数1。所以我把副本quantize()方法出来，改变了这一切。这可能在将来的Pillow版本中不起作用，但如果不能，则他们很可能会实现“quantize()承诺的更高版本中的扩展量化器接口”
。

#!/usr/bin/env python3
from PIL import Image

def quantizetopalette(silf, palette, dither=False):
    """Convert an RGB or L mode image to use a given P image's palette."""

    silf.load()

    # use palette from reference image
    palette.load()
    if palette.mode != "P":
        raise ValueError("bad mode for palette image")
    if silf.mode != "RGB" and silf.mode != "L":
        raise ValueError(
            "only RGB or L mode images can be quantized to a palette"
            )
    im = silf.im.convert("P", 1 if dither else 0, palette.im)
    # the 0 above means turn OFF dithering

    # Later versions of Pillow (4.x) rename _makeself to _new
    try:
        return silf._new(im)
    except AttributeError:
        return silf._makeself(im)

palettedata = [0, 0, 0, 102, 102, 102, 176, 176, 176, 255, 255, 255]
palimage = Image.new('P', (16, 16))
palimage.putpalette(palettedata * 64)
oldimage = Image.open("School_scrollable1.png")
newimage = quantizetopalette(oldimage, palimage, dither=False)
newimage.show()