Python 来自阵列的图像和使用点的图像

我使用Image.point和Image.fromarray对图像执行完全相同的操作，将所有像素的值一起增加相同的值。问题是我得到了完全不同的图像

使用点

def getValue(val):
    return math.floor(255*float(val)/100)

def func(i):
    return int(i+getValue(50))

out = img.point(func)

使用数组和numpy

arr = np.array(np.asarray(img).astype('float'))
value = math.floor(255*float(50)/100)
arr[...,0] += value
arr[...,1] += value
arr[...,2] += value

out = Image.fromarray(arr.astype('uint8'), 'RGB')

我正在使用相同的图像（jpg）

初始图像

带点的图像

带数组的图像

---

它们怎么会如此不同呢？

数组中的值大于255，然后将其转换为uint8。。。您希望这些值在图像中变成什么？如果希望它们为255，请先剪辑它们：

out_arr_clip = Image.fromarray(arr.clip(0,255).astype('uint8'), 'RGB')

顺便说一下，不需要单独添加到每个色带：

arr = np.asarray(img, dtype=float)   # also simplified
value = math.floor(255*float(50)/100)
arr += value                           # the same as doing this in three separate lines

如果每个波段的

值不同，您仍然可以这样做，因为：

修正它：）

没有考虑越界。所以我做了

for i in range(3):
    conditions = [arr[...,i] > 255, arr[...,i] < 0]
    choices = [255, 0]
    arr[...,i] = np.select(conditions, choices, default=arr[...,i]

范围（3）内的i的
：
条件=[arr[…，i]>255，arr[…，i]<0]
选项=[255，0]
arr[…，i]=np.select（条件，选项，默认值=arr[…，i]

工作起来很有魅力……：）
数组中的值大于255，然后将其转换为
uint8
。。。您希望这些值在图像中变成什么？实际上，您的图像看起来不错，但您破坏了调色板（请参阅前面的注释）。这个链接是相关的：@Apostolos是的，
clip
肯定更容易，但是解决它并发布您自己的解决方案的荣誉：）谢谢您的帮助…我对这个图像处理有了新的认识，这是我第一次使用numpy。虽然arr也包含alpha通道，我不想改变它。所以我必须对每个乐队分别做，我想我必须这样做：）@Apostolos啊，我明白了；如果您只想编辑频道
0,1,2
，那么您仍然可以在一行中编辑<代码>arr[…，：3]+=值

for i in range(3):
    conditions = [arr[...,i] > 255, arr[...,i] < 0]
    choices = [255, 0]
    arr[...,i] = np.select(conditions, choices, default=arr[...,i]