Python 如何使用imread读取/理解PNG图像中的透明颜色？

这是我的代码（使用带有scikit图像的Anaconda）：

但是我想知道调色板中哪一种是透明的颜色，并且能够这样对待它。这意味着：当图像最终加载时，它的形状

（W，H，3）

为RGB，尽管来自

pnginfo

的信息如下所示：

位深度（位/样本）：8
通道（样本/像素）：1
像素深度（像素深度）：8
颜色类型（光度解释）：带alpha的浅灰色（44种颜色，1种透明）

我想要三分之一：

• 在加载图像时，由于我将其作为RGB阵列获取，因此我想知道哪种颜色（在本文中，我需要该颜色作为其RGB组件）是透明的
• 获取一个位掩码（实际上是一个WxH布尔数组），告诉我哪些像素是透明的，哪些像素是非透明的
• 将图像作为RGBA数组而不是RGB数组加载

我该怎么办

我使用的是水蟒，它有如下功能：

• 枕头
• 努比
• 松软的

---

默认情况下，

skimage.io.imread

方法使用

Pillow

（因为没有传递任何插件参数，在调用imread等函数时，Pillow是首选插件），但是

skimage.io.imread

中的插件不像其他插件那样使用

模式

参数。证明缺乏支持的部分源代码如下：

# This chunk of code belongs to the plugin implementation of imread.
im = Image.open(fname)
try:
    # this will raise an IOError if the file is not readable
    im.getdata()[0]
except IOError:
    site = "http://pillow.readthedocs.org/en/latest/installation.html#external-libraries"
    raise ValueError('Could not load "%s"\nPlease see documentation at: %s' % (fname, site))
else:
    return pil_to_ndarray(im, dtype=dtype, img_num=img_num)

与调用

skimage.io.read

不同，另一个包中有一个函数（

scipy.ndimage.imread

，如果您有

scikit image

，它也会出现），它可以执行所需的技巧：

from scipy.ndimage import imread
rgba = imread('myimage.png', mode='RGBA')

---

因此，scipy对imread进行了删减，python说要使用matplotlib的plt.imread（）。 我环顾四周，发现这个示例通过删除定义白色的列来创建透明图像 代码如下：

正如你所见，这并不完美，但这取决于你需要的解决方案。

---

imread

是python映像库的包装器。如果将图像的模式作为命名参数传递，它可能会起作用

imread（'myimage.png'，mode='RGBA'）

这种执行返回值的形状仍然具有

。形状==（H，W，3）

而不是4您可以尝试<代码>从PIL导入图像；Image.open（'myimage.png'）.split（）这将返回四个通道的RGBA。找到了使用其他插件的解决方案。如果图像已经是RGBA，则可以使用

Image.open

-方法。您应该将您的解决方案作为答案发布并接受它，以防以后其他人遇到同样的问题。

from scipy.ndimage import imread
rgba = imread('myimage.png', mode='RGBA')

from PIL import Image
  
def convertImage(image=image):
    image = Image.open(image)
    image = image.convert("RGBA")
  
    data = image.getdata()
  
    newData = []
  
    for item in data:
        if item[0] == 255 and item[1] == 255 and item[2] == 255:
            newData.append((255, 255, 255, 0))
        else:
            newData.append(item)
  
    image.putdata(newData)
    image.save('newimage.png', "PNG")
    
#  
convertImage('apple.jpg')