使用Python Image Library进行抗锯齿时,使用透明度去除边缘处的

我使用MapTiler将其分解为所需缩放级别的适当图块.除了在原始图像的边缘上的瓷砖上有一个薄的灰黑色边框之外,这很有效.

根据http://groups.google.com/group/maptiler/browse_thread/thread/70a4c5610538332a/42fefedb4a0bc6d2第二篇文章的建议,我尝试使用gdal2tiles.py,传递-r antialias选项但是细边框仍然存在.

如果我打开实际生成的图像切片,则细边框确实看起来是生成切片的一部分,但它不是原始图像的一部分.

我怀疑正在发生的事情是,当程序生成平铺图像文件并且结果是灰色边框时,我没有数据的Google地图图块部分被视为黑色像素.

以下是我认为来自gdal2tiles.py的相关代码：

# Scaling by PIL (Python Imaging Library) - improved Lanczos
                    array = numpy.zeros((querysize,querysize,tilebands),numpy.uint8)
                    for i in range(tilebands):
                            array[:,:,i] = gdalarray.BandReadAsArray(dsquery.GetRasterBand(i+1),querysize)
                    im = Image.fromarray(array,'RGBA') # Always four bands
                    im1 = im.resize((tilesize,tilesize),Image.ANTIALIAS)
                    if os.path.exists(tilefilename):
                            im0 = Image.open(tilefilename)
                            im1 = Image.composite(im1,im0,im1) 
                    im1.save(tilefilename,self.tiledriver)

有没有想过如何使边框不存在,没有在图像编辑器中打开相关生成的图块文件并将相关像素设置为透明？

我怀疑答案涉及找到一些方法来表示透明像素,以便抗锯齿忽略它们用于采样目的.

更新：它可能不会因为优雅或性能而赢得任何奖项,但我认为我在那里大部分都是.当然,最后几码也是最难的.

如果我将ANTIALIAS更改为BICUBIC,然后处理alpha通道,使任何半透明像素呈现为完全透明,我就会消除大多数图块上的大部分边框.然而,一些浅色的边界仍然存在.我不知道该怎么做.值得注意的是,如果图像中的透明或半透明像素不在实际图像区域的边缘之外,我猜这种策略可能效果不佳.

这是具有这些修改的代码：

# Scaling by PIL (Python Imaging Library) - improved Lanczos
                array = numpy.zeros((querysize,numpy.uint8)
                for i in range(tilebands):
                        array[:,querysize)
                im = Image.fromarray(array,'RGBA') # Always four bands
                im1 = im.resize((tilesize,Image.BICUBIC)
                if os.path.exists(tilefilename):
                        im0 = Image.open(tilefilename)
                        im1 = Image.composite(im1,im1)
                im1AsArray = numpy.array(im1)
                alpha = im1AsArray[:,3]
                semiTransparentIndices = alpha < 255
                alpha[semiTransparentIndices] = 0
                im1AsArray[:,3] = alpha
                im1 = Image.fromarray(im1AsArray,'RGBA')
                im1.save(tilefilename,self.tiledriver)