如何在Jupyter Notebook中通过WordCloud将文本放入图片中。

Question

在Jupyter Notebook中，我有一个关于显示通过WordCloud放入图像的文本的问题。

下面是我的图像。

图的输出是基于在图像中定义的文本中不显示矩形中的文本的结果。

下面是输出结果

如何解决这个问题？

这是我的代码片段，定义如下。

plt.figure(figsize=[15,15])

char_mask = np.array(Image.open("images/netflix.png"))
image_colors = ImageColorGenerator(char_mask)

wordcloud = WordCloud(stopwords=STOPWORDS,background_color = 'white', 
                      width = 1000,  
                      height = 1000, 
                      max_words =300,
                      mask=char_mask).generate(' '.join(netflix_df['title']))

wordcloud.recolor(color_func=image_colors)

plt.imshow(wordcloud, interpolation='bilinear')
plt.axis('off')
plt.title('Most Popular Words in Title',fontsize = 30)
plt.show()

Answer 1

如果你想把结果放在word里面 NETFLIX 然后制造黑色 NETFLIX 在白色背景上。

在任何照片编辑器中都可以轻松完成（如 GIMP 或 Photoshop)

顺便说一下：我加了 contour_width= 和 contour_color= 查看是否有代码 NETFLIX 形象上)

形象。

结果：

代码: 代码。

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
import pandas as pd
from PIL import Image, ImageOps
from wordcloud import WordCloud, STOPWORDS, ImageColorGenerator

netflix_df = pd.DataFrame({'title': ['King Kong', 'Rambo', 'Rambo II', 'Rambo III', 'James Bond',]})
text = ' '.join(netflix_df['title']

char_mask = np.array(Image.open("netflix.png")) # black NETFLIX on white background

wordcloud = WordCloud(stopwords=STOPWORDS,
                        background_color='white', 
                        #width=1000,  
                        #height=1000, 
                        max_words=300,
                        mask=char_mask,
                        contour_width=3, 
                        contour_color='steelblue',
                    ).generate(text))

#image_colors = ImageColorGenerator(np.array(image))
#wordcloud.recolor(color_func=image_colors)

plt.figure(figsize=[15, 15])
plt.imshow(wordcloud, interpolation='bilinear')
plt.axis('off')
plt.title('Most Popular Words in Title', fontsize=30)
plt.show()

文档。屏蔽的wordcloud

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与您的原始图像（红色 NETFLIX 在黑色的bacground上）你可以尝试转换为灰度并反转。

from PIL import Image, ImageOps

image = Image.open("netflix.jpg") # red NETFLIX on white background
image_gray = image.convert('L')
image_invert = ImageOps.invert(image_gray)
#image_invert.show() # it shows result
char_mask = np.array(image_invert)

#im = Image.fromarray(char_mask)
#im.show()

但原 jpg 图像的红色有许多不同的值，遮罩也不完美。

它需要更多的工作 - 即在范围内过滤颜色。

char_mask[ char_mask < 200 ] = 0
char_mask[ char_mask > 200 ] = 255

结果是

代码：

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
import pandas as pd
from PIL import Image, ImageOps
from wordcloud import WordCloud, STOPWORDS, ImageColorGenerator

netflix_df = pd.DataFrame({'title': ['King Kong', 'Rambo', 'Rambo II', 'Rambo III', 'James Bond',]})
text = ' '.join(netflix_df['title']

image = Image.open("netflix.jpg") # red NETFLIX on black background
image_gray = image.convert('L')
image_invert = ImageOps.invert(image_gray)
#image_invert.show()
char_mask = np.array(image_invert)
char_mask[ char_mask < 200 ] = 0
char_mask[ char_mask > 200 ] = 255
#print(char_mask)

#im = Image.fromarray(char_mask)
#im.show()

wordcloud = WordCloud(stopwords=STOPWORDS,
                        background_color='white', 
                        #width=1000,  
                        #height=1000, 
                        max_words=300,
                        mask=char_mask,
                        contour_width=3, 
                        contour_color='steelblue',
                    ).generate(text))

image_colors = ImageColorGenerator(np.array(image))
wordcloud.recolor(color_func=image_colors)

plt.figure(figsize=[15,15])
plt.imshow(wordcloud, interpolation='bilinear')
plt.axis('off')
plt.title('Most Popular Words in Title',fontsize = 30)
plt.show()

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另外: 如果你创建白色 NETFLIX 黑底

那你就可以得到

代码。

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
import pandas as pd
from PIL import Image, ImageOps
from wordcloud import WordCloud, STOPWORDS, ImageColorGenerator

netflix_df = pd.DataFrame({'title': ['King Kong', 'Rambo', 'Rambo II', 'Rambo III', 'James Bond',]})
text = ' '.join(netflix_df['title']

image = Image.open("netflix.jpg") # red NETFLIX on black background
image_gray = image.convert('L')
#image_gray.show()
char_mask = np.array(image_gray)
char_mask[ char_mask < 50 ] = 0
char_mask[ char_mask > 50 ] = 255
print(char_mask)

#im = Image.fromarray(char_mask)
#im.show()

wordcloud = WordCloud(stopwords=STOPWORDS,
                        background_color='white', 
                        #width=1000,  
                        #height=1000, 
                        max_words=300,
                        mask=char_mask,
                        contour_width=3, 
                        contour_color='steelblue',
                    ).generate(text))

image_colors = ImageColorGenerator(np.array(image))
wordcloud.recolor(color_func=image_colors)

plt.figure(figsize=[15,15])
plt.imshow(wordcloud, interpolation='bilinear')
plt.axis('off')
plt.title('Most Popular Words in Title',fontsize = 30)
plt.show()

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BTW： 要反转灰度图像，你也可以使用

char_mask = ~char_mask  # invert gray scale