python实现“幻影坦克”效果（点开图片是隐藏的另一张图）【详解】

开篇先附上实验成果。下图点击后会显示另一张图片，若不能正常显示，请另存到本地后，用QQ发送消息后打开，手机QQ效果最佳（具体原因后面会解释）。

下面我们先从原理说起，在PS中有三种算法如下：

① 线性减淡（添加）：

Img输出 = Img上+ Img下；

② 划分：

Img输出 = Img下/ Img上；

③ 反相：

Img输出 = 1 – Img ；

上面这些公式是什么意思呢？首先，既然两种背景（黑色与白色）下有两种显示效果，那么必须准备两张图片，这两张图片在一个PSD里面有图层顺序上下之分，我们用Img上和 Img下区分。这里有个问题，我们现在讨论的是图像的色彩值，所谓色彩值，就是某像素的像素值除以255得到的一个大于0小于1的值。所以，我们这里就用Img代表这个色彩值，比如Img上，就代表“上层图像的色彩值”，Img输出——代表最终输出的图像的色彩值。那么毋庸置疑，黑色图像的色彩值为0，白色为1.

完了再看一个问题：两张图层，调整上层图像的不透明度opacity，从100%直到0%，画布上输出的图像肯定也经历了“Img上——混合——Img下”这样的变换。用不透明度混合公式来表达，设Img上的不透明度为O，那么：

Img输出 = Img上 * O + Img下 * （1 - O）

O为0%时，Img输出 = Img下，这时候完全显示下层图像；O为100%时，Img输出 = Img上，这时候完全显示上层图像；而O介于0~100%之间，将显示上下层的混合图像。而在QQ聊天或者贴吧这样的环境下，没有像PS里面那种混合模式的处理，我们之所以能看到不同的图像，也无非就是在黑色白色两种背景下，图像的透明度起到的作用而已，明白了这一点，那么OK——

现在，我们假设最终制作出的图像为ImgR，这ImgR在白色背景下显示图像ImgA，点击放大进入黑色背景，马上变成图像ImgB~ 再假设ImgR的不透明度为O，加上前面交代的那些基础知识，我们是不是就可以列方程了呢？来——

① 白色背景下

ImgA = ImgR * O + 1*（1 - O）

② 点击放大（黑色背景）

ImgB= ImgR * O + 0*（1 - O）

不知道这两个公式大家是不是看懂了。简单解释下：对于①，白色背景下，由前面不透明度混合公式可得：ImgR乘以其不透明度O，与白色背景混合~~ 白色的透明度显然就是1-O，白色色彩值为1，那么我们会看到A图像，即：Img输出 = ImgA.同理可得公式②.

解这两个方程式，由①-②，最终得到下面两个公式：

③

ImgR = imgB / O

④

O = 1 – ImgA + ImgB

现在，我们可以确定两个目标，一是计算图A的反向并将其与图B进行线性减淡，然后将得到的图O再与图B进行划分得到图R，然后给图R进行通道蒙版，最终结果就是我们想要的那张图片。

还有个小细节要交代，因为在白色背景下显示ImgA，黑色背景下显示ImgB~这就意味着：构成A图像的所有像素点的明度值，必将大于构成B图像的所有像素点的明度值。只有这样，在黑白背景下，不透明度才能发挥作用。现在说一下刚刚的问题，由于电脑QQ查看图片时背景有一定透明度，所以显示效果不太好，而手机QQ最为合适。

实现步骤与具体函数

Function0（增加对比度）：

1.选取两张目标图片img1 和img2，分别变至灰度模式，并调高两者的明暗对比度。

这个步骤需要用到函数如下

def main(img1,img2):img1_g = img1.convert("L")img2_g = img2.convert("L")img1=light_degree(img1_g,0)img2=light_degree(img2_r,1)line=opposed_line(img2,img1)............def light_degree(img,i):if i>0:img = img.point(lambda i: i * 1.1) #提高图A的亮度 else:img = img.point(lambda i: i * 0.3) #降低图B的亮度return img

Function1（反相与线性减淡）：

2.出于减少时间复杂度的考虑，我们同时进行反相与线性减淡的运算。由于灰度模式下图片仅有一个通道，灰度值即该点的色彩值，因此计算255-a即能完成反相操作，而计算a+b即能完成线性减淡（即色差值相加）操作。该步得到的最终图片我们命名为“line”。

用到的函数为

def opposed_line(img2, img1): imgb=img2.load()imga=img1.load()for x in range(0, img2.width, 1):for y in range(0, img2.height, 1):b=imgb[x,y] #逐点读取像素值a=imga[x,y]color=(255-b+a,) #(255-)b表示该像素点反相,(255-b)+a即为线性减淡运算if color>(220,):#此步是为了避免线性减淡过程中有灰度值超过255的情况imgb[x, y] = (160 - b + a,)else:imgb[x, y] = colorreturn img2

Function2（划分）：

3.划分操作即计算a/b，当然可能出现a/b等于0，或者结果为正整数但非常小的情况，这时我们考虑到是否可以对商的结果进行放大，增加差异的显著性。该步得到的最终图片我们命名为“divided”。

def divide(img1, imgO): #传入img1=图A，img0=Function1处理结果图片imga=img1.load()imgo=imgO.load()for x in range(0, img1.width, 1):for y in range(0, img1.height, 1):A=imga[x,y] #逐点读取像素值O=imgo[x,y]if O==0: #A/O结果分布在0,1上的像素点非常多，需要通过放大差异将它们分开color=(int(A*0.3),)elif A/O>=1:color = (int(A*6.2),)else:color=(int(255*A/O),)imga[x,y] = colorreturn img1

Function3（透明蒙版）：

4.前面处理的图片都是处在L模式下，为了实现透明通道蒙版，我们需要将图片转为RGBA模式。

并令divided_RGBA的透明通道等于line的灰度值。至此，最终得到的图片就实现了“幻影坦克”效果。

def final(divided,line):LINE = line.load()divided_RGBA = divided.convert("RGBA")DIV_RGBA = divided_RGBA.load()for x in range(0,line.width,1):for y in range(0, line.height, 1):DIV_RGBA[x,y] = (DIV_RGBA[x,y][0],DIV_RGBA[x,y][1],DIV_RGBA[x,y][2],LINE[x,y])

主要函数都已经介绍完毕。下面贴出我做的一个完整程序源码，然后本文就此结束。

main.py

import functions as funfrom PIL import Imageclass UI(object):def __init__(self):self.img1 = Image.open('C:\\Users\\10698\\Desktop\\project\\11.jpg') # 上层self.img2 = Image.open('C:\\Users\\10698\\Desktop\\project\\22.jpg') # 下层def to_fun(self):fun.timecost(self.img1, self.img2)if __name__ =='__main__':ui=UI()ui.to_fun()

functions.py

import timedef timecost(img1,img2):start = time.time()main(img1,img2)end = time.time()print("time cost:"+str(end-start))def main(img1,img2):img1_g = img1.convert("L")img2_g = img2.convert("L")img2_r = img2_g.resize((int(img1_g.width), int(img1_g.height))) #可调大小img1_g = img1_g.resize((int(img1_g.width), int(img1_g.height)))img1=light_degree(img1_g,0)img2=light_degree(img2_r,1)line=opposed_line(img2,img1)divided=divide(img1,line)final(divided,line)def save(img1_g,filename):img1_g.save("C:\\Users\\10698\\Desktop\\project\\"+filename+".png")def light_degree(img,i):if i>0:img = img.point(lambda i: i * 1.1)else:img = img.point(lambda i: i * 0.3)return imgdef opposed_line(img2, img1):imgb=img2.load()imga=img1.load()for x in range(0, img2.width, 1):for y in range(0, img2.height, 1):b=imgb[x,y]a=imga[x,y]color=(255-b+a,)if color>(220,):imgb[x, y] = (160 - b + a,)else:imgb[x, y] = colorreturn img2def divide(img1, imgO):imga=img1.load()imgo=imgO.load()for x in range(0, img1.width, 1):for y in range(0, img1.height, 1):A=imga[x,y]O=imgo[x,y]if O==0:color=(int(A*0.3),)elif A/O>=1:color = (int(A*6.2),)else:color=(int(255*A/O),)imga[x,y] = colorreturn img1def final(divided,line):LINE = line.load()divided_RGBA = divided.convert("RGBA")DIV_RGBA = divided_RGBA.load()line = line.convert("RGBA")for x in range(0,line.width,1):for y in range(0, line.height, 1):DIV_RGBA[x,y] = (DIV_RGBA[x,y][0],DIV_RGBA[x,y][1],DIV_RGBA[x,y][2],LINE[x,y])divided_RGBA.show()save(divided_RGBA,"final")

如果觉得《python实现“幻影坦克”效果（点开图片是隐藏的另一张图）【详解】》对你有帮助，请点赞、收藏，并留下你的观点哦！