Прозрачность в PNG с reportlab 2.3

Question

У меня есть два PNG, которые я пытаюсь объединить в PDF, используя ReportLab 2.3 на Python 2.5. Когда я использую canvas.drawImage (ImageReader) для записи PNG на холст и сохранения, прозрачность становится черной. Если я использую PIL (1.1.6) для создания нового изображения, тогда вставьте() либо PNG на изображение PIL, он будет просто отлично. Я дважды проверял в Gimp, и оба изображения имеют рабочие альфа-каналы и сохраняются правильно. Я не получаю сообщение об ошибке, и, похоже, не все, что может сделать мой google-fu.

Неужели кто-то там собрал прозрачный PNG на холст ReportLab, при этом прозрачность работает правильно? Благодаря!

Answer 1

Передача параметра маски со значением 'auto' to drawImage исправляет это для меня.

drawImage(......., mask='auto') 

More information on the drawImage-function

Answer 2

ReportLab использует PIL для управления изображениями. В настоящее время PIL trunk имеет патч, применяемый для поддержки прозрачных PNG, но вам придется ждать релиза 1.1.6, если вам нужен стабильный пакет.

Answer 3

Я обнаружил, что mask='auto' перестал работать для меня с ReportLab 3.1.8. В документах говорится, чтобы передать значения, которые вы хотите замаскировать. Так что теперь для меня работает mask=[0, 2, 0, 2, 0, 2, ]. В основном это выглядит следующим образом `маски = [red_start, red_end, green_start, green_end, blue_start, blue_end,]

Параметр маска позволяет создавать прозрачные изображения. Он принимает 6 номеров и определяет диапазон значений RGB, которые будут замаскированы или считаться прозрачными. Например, с [0,2,40,42,136,139] он будет маскировать любые пиксели с красным значением от 0 или 1, зеленым от 40 или 41 и синим от 136, 137 или 138 (по шкале 0- 255). Это в настоящее время ваша работа, чтобы узнать, какой цвет является «прозрачным» или фоном.

UPDATE: Это маски из всего, что есть rgb(0, 0, 0) или rgb(1, 1, 1), которые, очевидно, не может быть правильным решением. Моя проблема заключалась в том, что пользователи загружали PNG-изображения с серого цветового пространства. Поэтому мне нужно все же выяснить способ определения цветового пространства изображения. и применять эту маску только к серым пространственным изображениям.