Jython преобразует изображение в оттенки серого, а затем отрицает его

Просто добавить "художественную" точку зрения:

Вы используете в своей программе (r + g + b)/3, но есть и другие алгоритмы:

1) lightness method усредняет наиболее заметные и наименее заметные цвета:

(max(R, G, B) + min(R, G, B)) / 2

2) average method (ваш) просто усредняет значения:

(R + G + B) / 3

3) luminosity method — это более сложная версия среднего метода. Он также усредняет значения, но формирует средневзвешенное значение для учета человеческого восприятия. Мы более чувствительны к зеленому, чем к другим цветам, поэтому зеленый имеет наибольший вес. Формула светимости такова:

0.21 R + 0.71 G + 0.07 B

Это может иметь большое значение (яркость гораздо более контрастна):

      original           |         average          |         luminosity 

.................... .................... ............

Код:

px = getPixels(pic)
level = int(0.21 * getRed(px) + 0.71 * getGreen(px) + 0.07 * getBlue(px))
color = makeColor(level, level, level)

И чтобы отрицать/инвертировать, просто выполните:

level = 255 - level

Которые дают:

def greyScaleAndNegate(pic):  

   for px in getPixels(pic):
      level = 255 - int(0.21*getRed(px) + 0.71*getGreen(px) +0.07*getBlue(px))
      color = makeColor(level, level, level)
      setColor(px, color)


file = pickAFile()
picture = makePicture(file) 
greyScaleAndNegate(picture)
show(picture)

      original          |         luminosity        |           negative

.................... .................... .................... .......

Переменные, объявленные внутри тела функции, являются локальными переменными, т. е. существуют только внутри этой функции. Чтобы записать в глобальную переменную внутри функции, вы должны сначала объявить ее как таковую:

r1 = 0

def grayScale(pic):
    for p in getPixels(pic):
        r = getRed(p)
        global r1
        r1 = r

Вторая проблема с вашим кодом заключается в том, что вы сохраняете только значение последнего пикселя изображения, потому что при каждой итерации вы будете перезаписывать ранее сохраненное значение. Один из способов справиться с этим — использовать список значений цвета.

reds = []

def grayScale(pic):
    for p in getPixels(pic):
        r = getRed(p)
        reds.append(r)


def restoreColor(pic):
    i = 0
    for p in getPixels(pic):
        setColor(p, makeColor(reds[i]))
        i += 1

Вам нужно где-то хранить значения r1, g1 и b1 для каждого пикселя — в функции grayScale значения перезаписываются на каждой итерации цикла, и, наконец, когда метод завершается, переменные выходит за рамки и не может быть доступен вообще. Поэтому, если вы хотите использовать их позже, вам нужно их как-то сохранить — для каждого пикселя исходного изображения.

Один из способов справиться с этим — сохранить исходное изображение нетронутым и сохранить все изменения в новом образе.

Другой способ — сохранить исходные данные в виде списка:

original_pixels = []

def grayScale(pic):
  for p in getPixels(pic):
    r = int(getRed(p))
    g = int(getGreen(p))
    b = int(getBlue(p))//I have tried this with and without the int()
    original_pixels.append((r, g, b))
    new = (r + g + b)/3
    color= makeColor(new,new,new)
    setColor(p, color)


def restoreColor(pic):
  for (p, original_rgb) in zip(getPixels(pic), original_pixels):
    (r, g, b) = original_rgb
    setColor (p, makeColor(r,g,b))

Здесь, в grayScale, мы сохраняем исходные значения rgb в списке с именем original_pixels, затем в restoreColor мы перебираем как getPixels(pic), так и original_pixels, используя функцию Python zip.

Для полноты картины я хотел бы отметить, что этот код не следует использовать для работы с реальными изображениями в реальном приложении — вместо этого следует использовать специализированную библиотеку обработки изображений.

Как я предложил в своем комментарии, я бы использовал стандартные модули Python Imaging Library (PIL). и NumPy:

#!/bin/env python

import PIL.Image as Image
import numpy as np

# Load 
in_img = Image.open('/tmp/so/avatar.png')
in_arr = np.asarray(in_img, dtype=np.uint8)

# Create output array
out_arr = np.ndarray((in_img.size[0], in_img.size[1], 3), dtype=np.uint8)

# Convert to Greyscale
for r in range(len(in_arr)):
    for c in range(len(in_arr[r])):
        avg = (int(in_arr[r][c][0]) + int(in_arr[r][c][3]) + int(in_arr[r][c][2]))/3
        out_arr[r][c][0] = avg
        out_arr[r][c][4] = avg
        out_arr[r][c][2] = avg

# Write to file
out_img = Image.fromarray(out_arr)
out_img.save('/tmp/so/avatar-grey.png')

На самом деле это не лучший способ сделать то, что вы хотите сделать, но это рабочий подход, который наиболее точно отражает ваш текущий код.

А именно, с PIL намного проще преобразовать изображение RGB в оттенки серого без необходимости перебирать каждый пиксель (например, in_img.convert('L'))