图像处理器

图像处理器(Image Manipulator)本身是一个可视组件。它会接受一个图像或者另一个图像处理器对象，对原有对象进行某些处理。图像处理器只接受图像或其他图像处理器作为输入。

任何能放可视组件的地方也可以放图像处理器，但反过来不一定可行。 Image() 对象是一种图像处理器，所以任何需要使用图像处理器的地方都可以使用image对象。

Warning

图像处理的应用具有重大意义。过去的一些图像处理器由于各种的问题不应再使用。 除了使用 im.Data() 的情况，可视组件 Transform() 提供了很多类似的功能，并同时修复了过去的问题。

class im.AlphaMask(base, mask, **properties)

使用两个图像处理器 base 和 mask 作为入参，创建一个图像处理器。其使用 mask 的红色通道值替换了 base 的alpha通道值。

该函数用于向某个图像提供alpha通道值，来源是另一个图像。比如某个jpeg图片提供色彩数据，使用另一个jpeg图片提供alpha值。在某些情况下，两张jpeg图片的文件大小可能比一张png图文文件还要小。

需要注意，该函数与 AlphaMask() 使用不同的入参，AlphaMask()使用的是mask参数的alpha通道值。

两张图像需要是相同的尺寸，以及相同的过采样系数。

class im.Blur(im, xrad, yrad=None, **properties)

可以将图像 im 模糊化的图像处理器。使用 xrad 和可选的 yrad 表示模糊区域的椭圆中心区域。

如果 yrad 的值是None，就与 xrad 的值相同，也就意味着中心区域是个圆形。

image logo blurred = im.Blur("logo.png", 1.5)

现在可以使用变换特性 blur 获得相同的效果。

class im.Crop(im, rect)

该图像处理器实现了图像剪裁功能。对原图像 im ，剪裁其在 rect 范围内的图像。 rect 参数是一个(x, y, width, height)形式的元组。

image logo crop = im.Crop("logo.png", (0, 0, 100, 307))

现在可以使用变换特性 crop 获得相同的效果。

class im.Data(data, filename, **properties)

这个图像处理器从二进制文件加载图像。

data

由byte组成的字符串，表示标准文件格式下的压缩图片数据。

filename

与图像关联的 filename 文件名。这项用于向Ren’Py提供数据格式的提示。(图像并不是从磁盘加载的。)

class im.FactorScale(im, width, height=None, bilinear=True, **properties)

该图像处理器实现图像(或图像处理器) im 的等比缩放。缩放后的图像宽高比不变。如果 height 入参为空，默认与 width 值相同。

如果 bilinear 为True，缩放时使用双线性插值算法。否则，缩放时使用最近邻插值算法。

image logo doubled = im.FactorScale("logo.png", 1.5)

现在可以使用变换特性 zoom 或 xzoom 和 yzoom 获得相同的效果。

class im.Flip(im, horizontal=False, vertical=False, **properties)

该图像处理器实现图像(或图像处理器) im 在垂直或水平方向的翻转。 vertical 和 horizontal 参数控制具体的翻转方向。

image eileen flip = im.Flip("eileen_happy.png", vertical=True)

现在可以使用变换特性 xzoom (水平翻转)或 yzoom (垂直翻转)获得相同的效果。

im.Grayscale(im, desat=(0.2126, 0.7152, 0.0722), **properties)

该图像处理器创建了一个 im 的灰度版本(即色彩饱和度为0)。

现在可以通过SaturationMatrix(0)传入变换特性 matrixcolor 获得相同的效果。

im.Sepia(im, desat=(0.2126, 0.7152, 0.0722), **properties)

该图像处理器创建了一个 im 的旧化版本(即老照片样式)。

现在可以通过SepiaMatrix()传入变换特性 matrixcolor 获得相同的效果。

class im.Tile(im, size=None, **properties)

在 size 范围内平铺(tile) im 。

size

如果不为None，该值是一个(width, height)元组。如果为空，默认值为(config.screen_width, config.screen_height)，即整个界面的尺寸。

7.4.0版本起，使用 Tile() 可以实现同样效果。

im.MatrixColor

Warning

图像处理器im.MatrixColor已经被Transform和ATL变换中的matrixcolor特性完全替代。 每个 im.matrix 生成器都会给定一个新的等效 Matrix，详见 matrixcolor 。

im.MatrixColor图像处理器是使用一个矩阵控制图像色彩变换的图像处理器。使用的矩阵可以是一个im.matrix对象，该矩阵使用一个支持矩阵乘法的5×5矩阵进行编码，通过一系列函数返回编码结果。im.matrix对象可以多重相乘并同时生效。例如：

image city blue = im.MatrixColor(
    "city.jpg",
    im.matrix.desaturate() * im.matrix.tint(0.9, 0.9, 1.0))

样例中，先将图像黑白化，然后提高图像中蓝色的纯度(实际降低了红色和绿色的纯度)。如果处理过程环节中的图片不需要存储，多个矩阵的使用是非常高效的，无论是在处理时间和缓存空间要求方面，都比单独使用两个im.MatrixColor矩阵好。

图像处理器 im.MatrixColor 的功能已经被Transform类和ATL中transform的matrixcolor特性替代了。 每次生成 im.matrix 都会将赋值给一个新的 Matrix 对象，详见 matrixcolor 。

Warning

Matrix对象的乘法规则与 im.Matrixcolor 相反。为了获得相同的效果， im.a*im.b*im.c 要改成 C*B*A 。

class im.MatrixColor(im, matrix, **properties)

使用 matrix 线性化转换图像处理器 im 。

matrix 是一个列表元组或者 im.matrix() 对象，包含20或者25个元素。如果对象中包含25个元素，第20个元素之后的部分在计算时忽略。

假设原图像的色彩值有4项，分别为R、G、B和A，值的范围为0.0至1.0；转换后的色彩值为R’、G’、B’和A’，值的范围为0.0至1.0；色彩转换矩阵的各项值如下：

[ a, b, c, d, e,
  f, g, h, i, j,
  k, l, m, n, o,
  p, q, r, s, t ]

转换后的颜色可以使用如下方程计算：

R' = (a * R) + (b * G) + (c * B) + (d * A) + e
G' = (f * R) + (g * G) + (h * B) + (i * A) + j
B' = (k * R) + (l * G) + (m * B) + (n * A) + o
A' = (p * R) + (q * G) + (r * B) + (s * A) + t

转换后图像的各项颜色值会被限制在区间[0.0, 1.0]里。

class im.matrix

从 matrix 参数构造一个im.matrix对象。im.matrix对象支持矩阵乘法、标量乘法(scalar multiplication)、点位(element-wise)加法和点位(element-wise)减法。进行这些运算时，使用标准的数学符号(分别使用*、*、+和-)。两种乘法的使用取决于两个因子：如果两个im.matrix相乘就使用矩阵乘法，如果有一个因子不是矩阵则使用标量乘法。

matrix 是一个列表元组或者im.matrix对象，包含20或者25个元素。如果对象中包含20个元素，后面会加(0, 0, 0, 0, 1)填充成5×5矩阵，为了符合乘法运算的需求。

im.matrix.brightness(b)

返回一个im.matrix矩阵对象，可用于转换某个图像的明度。

b

图像明度的变化值。该值是一个介于-1和1之间的数值。-1表示最低明度，1表示最高明度。

等效于 matrixcolor 变换特性BrightnessMatrix(b)。

im.matrix.colorize(black_color, white_color)

为黑白图像添加色调分离效果的im.matrix矩阵。 black_color 和 white_color 是Ren’Py中的样式色彩，所以可以表示为一个色彩字符串或者0-255范围内色彩值组成的元组。

# 这个矩阵能使图像黑色变为红色，而白色变为蓝色。
image logo colored = im.MatrixColor(
    "bwlogo.png",
    im.matrix.colorize("#f00", "#00f"))

等效于 matrixcolor 变换特性ColorizeMatrix(black_color, white_color)。

im.matrix.contrast(c)

返回一个im.matrix矩阵对象，可用于转换某个图像的对比度。 c 应是一个大于0.0的值，其值介于0.0和1.0之间时降低对比度，其值大于1.0时增加对比度。

等效于变换特性 matrixcolor 设置为ContrastMatrix(c)。

im.matrix.desaturate()

返回一个im.matrix矩阵对象，可以将某个图像转为黑白(变成灰度图像)。等效于调用im.matrix.saturation(0)。

等效于变换特性 matrixcolor 设置为SaturationMatrix(0)。

im.matrix.hue(h)

返回一个im.matrix矩阵对象，用于调整色相，保持亮度的情况下转动色相环 h 度。

等效于变换特性 matrixcolor 设置为HueMatrix(h)。

im.matrix.identity()

返回一个标识符矩阵，标识某些色彩或者alpha值不会改变。

等效于变换特性 matrixcolor 设置为IdentityMatrix()。

im.matrix.invert()

返回一个im.matrix矩阵对象，在不改变alpha通道的情况下，反转图像的红、绿、蓝三色值。

等效于变换特性 matrixcolor 设置为InvertMatrix(1.0)。

im.matrix.opacity(o)

返回一个im.matrix矩阵对象，改变图像的透明度。 o 为0.0表示完全透明，为1.0表示完全不透明。

等效于变换特性 matrixcolor 设置为OpacityMatrix(o)。

im.matrix.saturation(level, desat=(0.2126, 0.7152, 0.0722))

返回一个im.matrix矩阵对象，改变图像的饱和度。这种改变与alpha通道无关。

level

处理后图像的色彩饱和度相对值。1.0表示原图色彩饱和度，0.0表示灰度图。

desat

这是一个3元素元组，每个元素对应红、绿、蓝三个通道的饱和度相对值。默认值基于NTSC色彩空间亮度通道的值。由于人眼对绿色最敏感，所以绿色通道保留的信息通常比其他两个通道多。

等效于变换特性 matrixcolor 设置为SaturationMatrix(value, desat)。

im.matrix.tint(r, g, b)

返回一个im.matrix矩阵对象，图像增亮，但不改变alpha通道。 r 、 g 和 b 是介于0跟1之间的数值，各个通道原值与入参的乘积就是最终图像的值。(例如，若 r 是0.5，原图像红色通道的值是100，转换后的图像红色通道值就是50。)

等效于变换特性 matrixcolor 设置为TintMatrix(Color((r, g, b)))。