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Python
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from PIL import Image
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import numpy as np
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def remove_black_background(img_path, out_path, t_low=32, t_high=80):
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# Carregar imagem e garantir modo RGBA
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img = Image.open(img_path).convert("RGBA")
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data = np.array(img)
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# Extrair canais
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r, g, b, a = data[:,:,0], data[:,:,1], data[:,:,2], data[:,:,3]
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# O valor de brilho de cada pixel é dado pelo máximo dos canais R, G, B
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max_rgb = np.fmax(np.fmax(r, g), b)
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# Criar nova imagem com o mesmo tamanho
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new_data = np.zeros_like(data)
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# Calcular o novo alpha com base na rampa de threshold
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# Se max_rgb <= t_low -> alpha = 0
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# Se max_rgb >= t_high -> alpha = max_rgb (ou 255 se quisermos opacidade total)
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# Se t_low < max_rgb < t_high -> interpolação linear
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new_alpha = np.zeros_like(max_rgb, dtype=float)
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# Máscara para pixels totalmente opacos (ou usando o brilho original)
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mask_full = max_rgb >= t_high
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# Opcionalmente, definimos opacidade 255 para o miolo brilhante do logotipo para ficar bem nítido
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new_alpha[mask_full] = 255.0
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# Máscara para pixels de transição (antialiasing)
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mask_trans = (max_rgb > t_low) & (max_rgb < t_high)
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new_alpha[mask_trans] = 255.0 * (max_rgb[mask_trans] - t_low) / (t_high - t_low)
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# Converter alpha final para uint8
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final_alpha = np.clip(new_alpha, 0, 255).astype(np.uint8)
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# Máscara de pixels visíveis
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mask_visible = final_alpha > 0
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# Inicializar os canais de cores com zeros
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new_data[:,:,0] = 0
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new_data[:,:,1] = 0
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new_data[:,:,2] = 0
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new_data[:,:,3] = final_alpha
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# Aplicar unmultiplying alpha nas cores para remover o halo escuro e clarear pixels de transição
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alpha_float = final_alpha.astype(float)
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for i in range(3):
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channel = data[:,:,i].astype(float)
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adjusted = np.zeros_like(channel)
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# Onde for visível, recuperamos a cor original.
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# Para evitar divisão por zero, usamos a máscara de pixels visíveis
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adjusted[mask_visible] = np.minimum(255, (channel[mask_visible] * 255.0 / np.maximum(1.0, max_rgb[mask_visible])))
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new_data[:,:,i] = adjusted.astype(np.uint8)
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# Salvar a nova imagem
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out_img = Image.fromarray(new_data, "RGBA")
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out_img.save(out_path, "PNG")
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print(f"Processada com sucesso: {img_path} -> {out_path} (T_low: {t_low}, T_high: {t_high})")
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if __name__ == "__main__":
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# O logotipo tem fundo com brilho aproximado de 28
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remove_black_background("logotipo_steelXR.png", "public/logotipo_steelXR_transparente.png", t_low=32, t_high=75)
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# O ícone tem fundo com brilho de 9
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remove_black_background("iconeXR.png", "public/iconeXR_transparente.png", t_low=12, t_high=50)
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