Python PIL中是否有一个Image.point（）方法允许您同时对所有三个通道进行操作？

我想为每个像素编写一个基于红色、绿色和蓝色通道的点过滤器，但这似乎不符合

point（）

的功能--它似乎一次在单个通道中的单个像素上运行。我想这样做：

def colorswap(pixel):
    """Shifts the channels of the image."""
    return (pixel[1], pixel[2], pixel[0])
image.point(colorswap)

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有没有一种等效的方法可以让我使用一个过滤器，它接收RGB值的三元组并输出一个新的三元组

根据到目前为止的回复，我猜答案是“不”

但你可以雇佣numpy来高效地完成这类工作：

def colorswap(pixel):
    """Shifts the channels of the image."""
    return (pixel[1], pixel[2], pixel[0])

def npoint(img, func):
    import numpy as np
    a = np.asarray(img).copy()
    r = a[:,:,0]
    g = a[:,:,1]
    b = a[:,:,2]
    r[:],g[:],b[:] = func((r,g,b))
    return Image.fromarray(a,img.mode)

img = Image.open('test.png')
img2 = npoint(img, colorswap)
img2.save('test2.png')

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额外好处：看起来图像类不是只读的，这意味着您可以让新的

npoint

函数感觉更像

点

（除非让人困惑，否则不推荐）：

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您可以使用

load

方法快速访问所有像素

def colorswap(pixel):
    """Shifts the channels of the image."""
    return (pixel[1], pixel[2], pixel[0])

def applyfilter(image, func):
    """ Applies a function to each pixel of an image."""
    width,height = im.size
    pixel = image.load()
    for y in range(0, height):
        for x in range(0, width):
            pixel[x,y] = func(pixel[x,y])

applyfilter(image, colorswap)

image.load（）

方法正是我想要的。非常感谢。

def colorswap(pixel):
    """Shifts the channels of the image."""
    return (pixel[1], pixel[2], pixel[0])

def applyfilter(image, func):
    """ Applies a function to each pixel of an image."""
    width,height = im.size
    pixel = image.load()
    for y in range(0, height):
        for x in range(0, width):
            pixel[x,y] = func(pixel[x,y])

applyfilter(image, colorswap)