Aplicar una superposición de color a una imagen en PIL o Imagemagik

Solución:

EDITAR: Como lo mencionó Matt en los comentarios, esta funcionalidad ahora está disponible en skimage.color.label2rgb.

En la última versión de desarrollo, también hemos introducido un saturation parámetro, que le permite agregar superposiciones a imágenes en color.

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Aquí hay un fragmento de código que muestra cómo usar scikit-image para superponer colores en una imagen de nivel de gris. La idea es convertir ambas imágenes al espacio de color HSV y luego reemplazar los valores de tono y saturación de la imagen de nivel de gris con los de la máscara de color.

from skimage import data, color, io, img_as_float
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

alpha = 0.6

img = img_as_float(data.camera())
rows, cols = img.shape

# Construct a colour image to superimpose
color_mask = np.zeros((rows, cols, 3))
color_mask[30:140, 30:140] = [1, 0, 0]  # Red block
color_mask[170:270, 40:120] = [0, 1, 0] # Green block
color_mask[200:350, 200:350] = [0, 0, 1] # Blue block

# Construct RGB version of grey-level image
img_color = np.dstack((img, img, img))

# Convert the input image and color mask to Hue Saturation Value (HSV)
# colorspace
img_hsv = color.rgb2hsv(img_color)
color_mask_hsv = color.rgb2hsv(color_mask)

# Replace the hue and saturation of the original image
# with that of the color mask
img_hsv[..., 0] = color_mask_hsv[..., 0]
img_hsv[..., 1] = color_mask_hsv[..., 1] * alpha

img_masked = color.hsv2rgb(img_hsv)

# Display the output
f, (ax0, ax1, ax2) = plt.subplots(1, 3,
                                  subplot_kw={'xticks': [], 'yticks': []})
ax0.imshow(img, cmap=plt.cm.gray)
ax1.imshow(color_mask)
ax2.imshow(img_masked)
plt.show()

Aquí está el resultado:

Terminé encontrando una respuesta a esto usando PIL, básicamente creando una nueva imagen con un color de bloque y luego componiendo la imagen original, con esta nueva imagen, usando una máscara que define una capa alfa transparente. Código a continuación (adaptado para convertir cada imagen en una carpeta llamada datos, generando en una carpeta llamada salida):

from PIL import Image
import os

dataFiles = os.listdir('data/')

for filename in dataFiles:

    #strip off the file extension
    name = os.path.splitext(filename)[0]

    bw = Image.open('data/%s' %(filename,))

    #create the coloured overlays
    red = Image.new('RGB',bw.size,(255,0,0))
    green = Image.new('RGB',bw.size,(0,255,0))
    blue = Image.new('RGB',bw.size,(0,0,255))
    yellow = Image.new('RGB',bw.size,(255,255,0))

    #create a mask using RGBA to define an alpha channel to make the overlay transparent
    mask = Image.new('RGBA',bw.size,(0,0,0,123))

    Image.composite(bw,red,mask).convert('RGB').save('output/%sr.bmp' % (name,))
    Image.composite(bw,green,mask).convert('RGB').save('output/%sg.bmp' % (name,))
    Image.composite(bw,blue,mask).convert('RGB').save('output/%sb.bmp' % (name,))
    Image.composite(bw,yellow,mask).convert('RGB').save('output/%sy.bmp' % (name,))

Desafortunadamente, no se pueden publicar las imágenes de salida debido a la falta de representante.

Ver mi esencia https://gist.github.com/Puriney/8f89b43d96ddcaf0f560150d2ff8297e

Función básica a través de opencv se describe a continuación.

def mask_color_img(img, mask, color=[0, 255, 255], alpha=0.3):
    '''
    img: cv2 image
    mask: bool or np.where
    color: BGR triplet [_, _, _]. Default: [0, 255, 255] is yellow.
    alpha: float [0, 1]. 

    Ref: http://www.pyimagesearch.com/2016/03/07/transparent-overlays-with-opencv/
    '''
    out = img.copy()
    img_layer = img.copy()
    img_layer[mask] = color
    out = cv2.addWeighted(img_layer, alpha, out, 1 - alpha, 0, out)
    return(out)

Agregar superposición de color y transparente en una imagen RGB o gris puede funcionar:

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