python中的IOS角点平滑

bfnvny8b 于 2024-01-05 发布在 Python

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我正在做一个涉及视频帧处理的项目，其中一个要求是为帧添加平滑的圆角。我做了一些关于如何使用PIL或任何其他图像处理库为图像添加圆角的研究，但所有这些都产生了粗糙的角，看起来不专业。下面是我尝试的代码：

def add_corners(im, rad):
    circle = Image.new('L', (rad * 2, rad * 2), 0)
    draw = ImageDraw.Draw(circle)
    draw.ellipse((0, 0, rad * 2 - 1, rad * 2 - 1), fill=255)
    alpha = Image.new('L', im.size, 255)
    w, h = im.size
    alpha.paste(circle.crop((0, 0, rad, rad)), (0, 0))
    alpha.paste(circle.crop((0, rad, rad, rad * 2)), (0, h - rad))
    alpha.paste(circle.crop((rad, 0, rad * 2, rad)), (w - rad, 0))
    alpha.paste(circle.crop((rad, rad, rad * 2, rad * 2)), (w - rad, h - rad))
    im.putalpha(alpha)
    return im
im = Image.open('sand.png')
im = round_corner_jpg(im, 50)
im.save('sand_corner.png')

字符串
x1c 0d1x的数据
这是它产生的结果，如上图所示，角落是粗糙的，并且有像素化的视图，它们并不平滑，就像我们可以在图中使用IOS角落平滑一样：-

我也看到了这个问题，也有相同的要求，但他们没有显示如何实现它的代码：-Any way to make nice antialiased round corners for images in python?
我想确保没有损失的框架质量时，增加圆角和角落应该是顺利的，更好的是看起来像在figma角落平滑
编辑：-

out = cv2.VideoWriter('assets/pathToSave.mp4', fourcc, fps, (1920, 1080))
def generate_frame():
        while cap.isOpened():
            code, frame = cap.read()
            if code:
                yield frame
            else:
                print("done")
                break
    
for i, frame in enumerate(generate_frame()):
    # Convert opencv frames into PIL Image
    img = cv2.cvtColor(frame, cv2.COLOR_BGR2RGB)
    im_pil = Image.fromarray(img)
    ss = 4
    alpha = Image.new('L', (im.width*ss, im.height*ss))
    # Draw rounded rectangle and unsupersample
    d = ImageDraw.Draw(alpha)
    d.rounded_rectangle([0,0,im.width*ss-1,im.height*ss-1],radius=120,fill='white')
    alpha = alpha.resize((alpha.width//ss, alpha.height//ss), 
    resample=Image.Resampling.LANCZOS)
    alpha.save('DEBUG-alpha.png')
    # Push new alpha channel into original image and save
    im_pil.putalpha(alpha)
    im_np = np.array(im_pil.convert('RGB'))
    open_cv_image = im_np[:, :, ::-1].copy()
    outputVideo.write(open_cv_image)

型
我尝试了上面的代码，以便从传入的视频帧中获得圆角，但我仍然得到了粗糙的角落：

的
请看白色框架，透明的圆角是背景的一部分，在此视频上呈现

python

来源：https://stackoverflow.com/questions/77743072/ios-corner-smoothing-in-python

2条答案

按热度按时间

5tmbdcev1#

也许这样更好：

#!/usr/bin/env python3
from PIL import Image, ImageDraw
# Open image
im = Image.open('rock.jpg')
# Make alpha channel, supersampled by factor 4
ss = 4
alpha = Image.new('L', (im.width*ss, im.height*ss))
# Draw rounded rectangle and unsupersample
d = ImageDraw.Draw(alpha)
d.rounded_rectangle([0,0,im.width*ss-1,im.height*ss-1],radius=120,fill='white')
alpha = alpha.resize((alpha.width//ss, alpha.height//ss), resample=Image.Resampling.LANCZOS)
alpha.save('DEBUG-alpha.png')
# Push new alpha channel into original image and save
im.putalpha(alpha)
im.save('result.png')

字符串

的数据

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2uluyalo2#

我认为一个很好的解决方案是使用GaussianBlur从PIL导入ImageFilter。它看起来像这样=>

from PIL import Image
from PIL import ImageDraw
from PIL import ImageFilter
def convert_jpg_to_png(jpg_path, png_path):
img = Image.open(jpg_path)
img.save(png_path)
def add_corners(im, rad,blur_radius):
circle = Image.new('L', (rad * 2, rad * 2), 0)
draw = ImageDraw.Draw(circle)
draw.ellipse((0, 0, rad * 2 - 1, rad * 2 - 1), fill=255)
alpha = Image.new('L', im.size, 255)
w, h = im.size
#cirlce quadrents 
alpha.paste(circle.crop((0, 0, rad, rad)), (0, 0))
alpha.paste(circle.crop((0, rad, rad, rad * 2)), (0, h - rad))
alpha.paste(circle.crop((rad, 0, rad * 2, rad)), (w - rad, 0))
alpha.paste(circle.crop((rad, rad, rad * 2, rad * 2)), (w - rad, h - rad))
#add blur to just cornors 
for i in range(0, w, w - rad):
    for j in range(0, h, h - rad):
        corner = alpha.crop((i, j, i + rad, j + rad))
        blurred_corner = corner.filter(ImageFilter.GaussianBlur(blur_radius))
        alpha.paste(blurred_corner, (i, j))
im.putalpha(alpha)
return im

字符串
这个代码给了我这个=>

convert_jpg_to_png('mountain-landscape-2031539_1280.jpg', 'mountain-landscape-2031539_1280.png')
im = Image.open('mountain-landscape-2031539_1280.png')
im = add_corners(im, 500,5)
im.save('mountain-landscape-2031539_1280_corner.png')

型
A close up of the blurred border
这是从这段代码生成的图像：D.）：不幸的是文件大小太大了。好吧，我只会把它应用到你的图像在这里=>

im = Image.open('Beirp.png')
im = add_corners(im, 50,2)
im.save('new_idk_image.png')

型
这是你的图像，你圆角与它有模糊应用：

的数据
Gl具有编码：D.

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