Python 如何从另一个图像为不透明部分设置图像透明？

我有两个图像：

img1

和

img2

，而

img2

除了图像的一部分外是透明的

使用枕头，如何从

img1

裁剪

img2

的不透明部分？因此，我希望获得透明部分的

img1

，其中

img2

是不透明的

---

img1

和

img2

大小相同。

您可以将枕头图像转换为NumPy数组，并利用矢量化操作加快处理速度

具有

img1.png

（完全不透明的随机像素）

和

img2.png

（完全透明的背景像素，完全不透明的红色像素）

可以使用此方法实现所述行为：

将numpy导入为np
从PIL导入图像
#通过枕头打开图像
img1=Image.open（'img1.png'）
img2=Image.open（'img2.png'）
#将图像转换为NumPy阵列
img1\u np=np.数组（img1）
img2_np=np.数组（img2）
#在img2中获取（仅完整）不透明像素作为遮罩
掩码=img2_np[：，：，3]==255
#使遮罩内img1中的像素透明
img1_np[mask，3]=0
#将图像转换回枕头
img1=Image.fromarray（img1\u np）
#保存图像
保存（'img1\u mod.png'））

修改后的

img1\u mod.png

如下所示（完全不透明的随机背景像素，在

img2.png

中有红色方块的透明像素）：

如果您具有“平滑”透明度，即您的alpha通道具有整个

[0…255]

范围内的值，我们可以修改代码。有这样一个

img2\u smooth.png

这就是修改后的代码：

将numpy导入为np
从PIL导入图像
#通过枕头打开图像
img1=Image.open（'img1.png'）
img2=Image.open（'img2\u smooth.png'））
#将图像转换为NumPy阵列
img1\u np=np.数组（img1）
img2_np=np.数组（img2）
#在img2中获取（部分）不透明像素作为遮罩#0#您可以将枕头图像转换为NumPy阵列，并利用矢量化操作加快处理速度

具有
img1.png
（完全不透明的随机像素）


和
img2.png
（完全透明的背景像素，完全不透明的红色像素）


可以使用此方法实现所述行为：

将numpy导入为np
从PIL导入图像
#通过枕头打开图像
img1=Image.open（'img1.png'）
img2=Image.open（'img2.png'）
#将图像转换为NumPy阵列
img1\u np=np.数组（img1）
img2_np=np.数组（img2）
#在img2中获取（仅完整）不透明像素作为遮罩
掩码=img2_np[：，：，3]==255
#使遮罩内img1中的像素透明
img1_np[mask，3]=0
#将图像转换回枕头
img1=Image.fromarray（img1\u np）
#保存图像
保存（'img1\u mod.png'））

修改后的
img1\u mod.png
如下所示（完全不透明的随机背景像素，在
img2.png
中有红色方块的透明像素）：


如果您具有“平滑”透明度，即您的alpha通道具有整个
[0…255]
范围内的值，我们可以修改代码。有这样一个
img2\u smooth.png


这就是修改后的代码：

将numpy导入为np
从PIL导入图像
#通过枕头打开图像
img1=Image.open（'img1.png'）
img2=Image.open（'img2\u smooth.png'））
#将图像转换为NumPy阵列
img1\u np=np.数组（img1）
img2_np=np.数组（img2）
#在img2中获得（部分）不透明像素作为遮罩#0#到目前为止您尝试了什么？@Brian我正在从头到尾（逐行）检查所有像素，并逐像素检查img2中的透明度，它可以工作，但我想知道有没有比这个n^2解决方案更好的解决方案。考虑将您编写的代码添加到您的问题中，并使用一个。到目前为止您尝试了什么？@Brian我正在从头到尾（逐行）检查所有像素，并检查img2中的逐像素和透明度，它可以工作，但我想知道有没有比这个n^2解决方案更好的解决方案。考虑添加您编写的代码，用一个。