MAV. Python

Pillow

Usos básicos (IV)

Esta entrada complementa [la anterior], incluso puede que debiera ser previa pero en todo caso considero que no debe faltar en esta exposición de recursos para el tratamiento de imágenes ya que en ella trato sobre una función básica en Pillow relativa al cambio de tipo de imagen.

 

Me estoy refiriendo al cambio de modelo de imagen según sus atributos de color, tema este de cierta complejidad, pero que aquí vamos a resumir de forma drástica a las cuestiones que considero tienen mayor interés, quedando el resto para que tú profundices en ellas.

Por mi parte me limitaré a decir que podemos trabajar con imágenes en blanco y negro, imágenes en escala de grises (esta conversión ya la vimos en la entrada antes referida) e imágenes en color. Y dentro de estas últimas podemos distinguir entre imágenes formadas por combinaciones de colores básicos (formato RBG, extensión jpg) e imágenes que añaden a lo anterior información sobre niveles de transparencia (formato RGBA, extensión png). No son los únicos, pero por ahora es suficiente.

Empecemos por lo de siempre...

from PIL import Image

... es suficiente para lo que tenemos que hacer, no siendo necesarios (al contrario que antes) más módulos. Cargamos una imagen en formato png (por eso de trabajar con el formato más complejo)...

#Directorio de la imagen

img_dir = 'img/Estadistica.png'

#Imagen original

img = Image.open(img_dir)

... y visualizamos su atributo modo...

print(img.mode) -> Devuelve RGBA

Y para finalizar este proceso (ya conocido) podemos visualizar la imagen

img.show()

A partir de aquí empezaremos con las transformaciones que partirán siempre de la imagen original para facilitar la comparación.

Primero convertimos la imagen a escala de grises. Esto ya lo sabemos hacer con el módulo ImageOps y la función grayscale() (img_gris = ImageOps.grayscale(img)), pero ahora lo haremos desde el módulo principal Image mediante la función convert() (la verdadera artífice de esta conversión, que requiere como parámetro el identificador del modo color, concretamente L para la conversión a escala de grises (img_gris = img.convert('L'))

El paquete completo de instrucciones incluye la identificación del modo, el visionado de la nueva imagen (que podremos comparar con la original) y su archivo como imagen.

#Escala de grises

img_gris = img.convert('L')

print(img_gris.mode)             -> Devuelve L

img_gris.show()

img_gris.save('img/grafgris.png') #Guardar imagen

Si tratamos de invertir el proceso (convertir L a color, lógicamente obtenemos de nuevo una imagen en escala de grises, pero su modo sí se modifica al especificado en la conversión:

• convert('RGBA') -> Genera RGBA
• convert('RGB') -> Genera RGB

Finalmente convertiremos RGBA a RGB como paso previo a convertir la imagen de extensión png (con transparencias) a jpg (sin transparencias)...

# De RGBA a RGB

img_cv = img.convert('RGB')

print(img_cv.mode)                 -> Devuelve RGB

img_cv.show()

img_cv.save('img/grafcv.jpg') #Guardar imagen

... obteniendo el mismo efecto que antes (escala de grises) si realizamos la conversión inversa, aunque ahora la diferencia entre la original RGBA y la RGBA reformulada es menos evidente a la vista.