Versuchen Sie, Farbfilme mit Python zu reproduzieren

Was du machen willst

Ich denke diesmal daran, einen Film zu erstellen, der den Farbton des gesamten Bildes ändert, das an einer Kamera angebracht ist. Wenn Sie das Numpy-Modul verwenden, können Sie problemlos einen Film mit 3 Primärfarben erstellen. Ich habe jedoch darüber nachgedacht, die Vielseitigkeit zu erhöhen und ihn mit allen Farben kompatibel zu machen.

Das Originalbild

Fertiges Produkt

from PIL import Image
import numpy as np

def color_filter(img_source, rgb):
    #In ein reales Array konvertieren
    img_source=np.array(img_source, dtype='float16')
        
    #Film RGB ist 0~255
    if max(rgb)>255 or min(rgb)<0:
        return Image.fromarray(np.unit8(img_source))
    
    #RGB-Film auftragen
    img_source[:,:,0]*=rgb[0]/255
    img_source[:,:,1]*=rgb[1]/255
    img_source[:,:,2]*=rgb[2]/255
            
    #Ausgabe nach Konvertierung in Bildklasse
    img_out=Image.fromarray(np.uint8(img_source))
    return img_out

Wie es funktioniert

Der RGB-Wert jedes Pixels wird mit dem Verhältnis des RGB des Films zu 255 (maximaler RGB-Wert) multipliziert. Der Farbbereich kann vom Originalbild in pechschwarz geändert werden. Der Punkt ist, dass der Film, wenn er pechschwarz ist, eine Wand ist.

Ausführungsergebnis

Filmfarbe: RGB (100.255.100) Filmfarbe: RGB (173,216, 230)

Fehlerarbeit

Zuerst dachte ich, dass es möglich wäre, den Durchschnitt mit dem Filterwert anstelle des Verhältnisses zu nehmen, also werde ich auch das Ergebnis veröffentlichen. Da die Wand nicht reproduziert werden konnte, ist dies ein Fehler.

from PIL import Image
import numpy as np

def color_filter2(img_source, rgb):
    img_source=np.array(img_source, dtype="float16")
        
    #Film RGB ist 0~255
    if max(rgb)>255 or min(rgb)<0:
        return Image.fromarray(np.unit8(img_source))
    
    #RGB-Film auftragen
    img_source[:,:,0]+=rgb[0]
    img_source[:,:,0]/=2.0
    img_source[:,:,1]+=rgb[1]
    img_source[:,:,1]/=2.0
    img_source[:,:,2]+=rgb[2]
    img_source[:,:,2]/=2.0
    
            
    #Ausgabe nach Konvertierung in Bildklasse
    return Image.fromarray(np.uint8(img_source))

Ausführungsergebnis

Filmfarbe: RGB (100.255.100) Filmfarbe: RGB (173,216, 230) Wand: RGB (0,0,0) Immerhin ist es insgesamt weißlich.

Zusammenfassung

Ich denke, es gibt Nachfrage nach beidem, also probieren Sie bitte verschiedene Dinge aus. Ich hoffe, Sie können damit Bilderkennungsdaten aufblasen. (Ergänzung) Aus irgendeinem Grund habe ich den Code eingefügt, als ich die Slice-Notation vergessen habe ... Die, die ich gerade einfüge, ist leichter.