Il s'agit d'appliquer, sur chaque pixel de l'image, le même filtre sur les trois composantes de couleur. La structure du programme reste toujours la même. Ci-dessous, la fonction ton() est à adapter selon l'effet désiré. La représentation graphique de cette fonction est la courbe tonale.
def ton(x) : ... return y from PIL import Image img = Image.open("pomme.jpg") for x in range(0,img.size[0]) : for y in range(0,img.size[1]) : p=img.getpixel((x,y)) img.putpixel((x,y),(ton(p[0]),ton(p[1]),ton(p[2]))) img.show()
Pour vos tests, vous pouvez télécharger l'image ci-dessous.
La fonction ton() doit retourner une valeur :
On peut donc la compléter :
def ton(x) : ... y=int(y) if y<0 : y=0 if y>255 : y=255 return y
Ou plus simplement :
def ton(x) : ... y=int(y) y=max(y,0) y=min(y,255) return y
Le négatif d'une image s'obtient très simplement : Toutes les valeurs x des composantes de couleur sont remplacées par 255-x.
def ton(x) : y=255-x return y
Si on laisse deux valeurs possibles pour chacune des trois composantes de couleur, la palette de couleurs se retrouve limités à huit couleurs.
def ton(x) : if x<127 : y=40 else : y=215 return y
Pour diminuer la luminosité, il suffit d'enlever une valeur fixe à chaque composante de couleurs.
def ton(x) : y=x-60 if y<0 : y=0 return y
Pour augmenter la luminosité, il suffit d'ajouter une valeur fixe à chaque composante de couleurs.
def ton(x) : y=x+60 if y>255 : y=255 return y
Pour rendre une image plus contrastée, il faut assombrir les pixels foncés et éclaircir les pixels clairs.
def ton(x) : y=int(2*x-127) if y>255 : y=255 if y<0 : y=0 return y
Pour rendre une image moins contrastée, il faut assombrir les pixels clairs et éclaircir les pixels foncés.
def ton(x) : y=int(0.5*x+64) if y>255 : y=255 if y<0 : y=0 return y
Il s'agit de remplacer, pour chaque pixel de l'image, la quantité de rouge par la quantité de bleu, la quantité de vert par la quantité de rouge... Plusieurs combinaisons sont possibles.
from PIL import Image img=Image.open("paysage.jpg") for x in range(0,img.size[0]) : for y in range(0,img.size[1]) : p=img.getpixel((x,y)) img.putpixel((x,y),(p[1],p[2],p[0])) img.save("gris.png") img.show()
Dans une image en noir et blanc, chaque pixel est soit noir soit blanc. Dans une image en niveaux de gris, chaque pixel est gris, plus ou moins foncé. On part donc d'une image couleur. Une fonction retourne, à partir des trois composantes de couleur, un entier allant de 0 à 255. Dans l'exemple ci-dessous, à chaque composante de couleur est appliqué un coefficient pour donner un poids plus ou moins important à cette couleur. Les trois valeurs sont ensuite additionnées.
from PIL import Image img=Image.open("paysage.jpg") for x in range(0,img.size[0]) : for y in range(0,img.size[1]) : p=img.getpixel((x,y)) g=int(0.3*p[0]+0.6*p[1]+0.1*p[2]) img.putpixel((x,y),(g,g,g)) img.save("gris.png") img.show()
Résultat :
Il existe de nombreuses solutions pour obtenir les contours d'une image. Ici, on part d'une image en niveaux de gris. Pour un pixel donné et les pixels voisins, on compare les niveaux de gris, à l'aide du seuil s. Si les différences de niveaux de gris sont importantes, alors cela correspond à un contour.
from PIL import Image img=Image.open("paysage.jpg") for x in range(0,img.size[0]) : for y in range(0,img.size[1]) : p=img.getpixel((x,y)) g=int(0.3*p[0]+0.6*p[1]+0.1*p[2]) img.putpixel((x,y),(g,g,g)) img2=Image.new("RGB",(img.size[0],img.size[1])) s=15 for x in range(1,img.size[0]) : for y in range(1,img.size[1]) : p=img.getpixel((x,y))[0] g=img.getpixel((x-1,y))[0] h=img.getpixel((x,y-1))[0] if abs(p-g)>s or abs(p-h)>s : img2.putpixel((x,y),(0,0,0)) else : img2.putpixel((x,y),(255,255,255)) img2.show()
Résultat :