Python PIL根据图像的颜色删除图像的部分

我试图在python中使用PIL来删除基于像素RGB值的部分图像。从文档中可以看出，功能点可以完成我想要的功能。然而，我很难遵循文档。如果我想将所有蓝色值小于100的像素更改为白色，最简单的方法是什么？

我认为最简单的方法是使用，它可以将图像加载为NumPy ndarray。然后，您可以对图像使用逻辑索引

 import Mahotas as mh
 import numpy as np

 fname = "/home/stuff/images/my_image.jpg"
 image = mh.imread(fname)

 # Make a copy to play with the indices.
 img = np.copy(image)

 # Replace places with 3rd coordinate less than 100 with the white-color
 # vector [255, 255, 255].
 inds = img[:,:,2] < 100
 img[inds] = [255,255,255]

将Mahota作为mh导入
将numpy作为np导入
fname=“/home/stuff/images/my_image.jpg”
image=mh.imread（fname）
#制作一份副本以播放索引。
img=np.copy（图像）
#将第三坐标小于100的位置替换为白色
#向量[255，255，255]。
inds=img[：，：，2]<100
img[inds]=[255255]

好处是Mahotas将图像直接加载到Numpy数组中，这使您可以轻松地以Numpy一致的语法分割不同的维度。或者，如果您真的想使用PIL进行映像I/O，那么您应该在PIL中查找允许您将映像转换为NumPy数组的函数，然后上面的代码仍然可以工作

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但总的来说，要让PIL真正发挥作用，我一直都有一些问题。PIL似乎总是存在某种图像文件类型支持问题、解码器问题或其他问题。它很挑剔。出于同样的原因，我通常会避免使用Python OpenCV。我更喜欢使用scikits.learn、scikits.image、Mahotas和PyPNG的工作流。

类似于以下内容的工作流程可以：

source = im.split()
mask = source[2].point(lambda i: i < 100 and 255)
im = Image.merge(im.mode, source)

source=im.split（）
掩码=源[2]。点（λi:i<100和255）
im=Image.merge（im.mode，source）

有关更多信息，请参阅点操作标题下的