python - 如何像在Photoshop上一样使用python调整图像颜色直方图

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我需要使用与使用菜单中的Photoshop相同的Python:“图像>调整>色阶...”

在此窗口中:



我需要使用Python将颜色调整为第一个值至13。



可以使用某些库image-scikit，opencv，numpy或其他东西完成此操作吗？

我已经看到一些自动平衡和自动对比度等功能，但是我只需要在几张图像上修改该值即可。

谢谢。

最佳答案

如果我理解正确，那么您是在获取RBG值并将所有低于最小阈值的值设置为等于最小阈值吗？如果是这种情况，那么我们可以将opencv图像加载为numpy数组，并使用数组操作获得相同的结果。

import cv2
import numpy as np

min_level = 20

#im = cv2.imread("name.jpg") # loads image as np array
im = np.arange(75.).reshape(5, 5, 3) # pretend image to show filtering 
im[im < min_level] = min_level # set all indices where value is less than min_level to min_level

所以在过滤之前，我们有一个看起来像这样的数组:

>>> im
[[[ 0.  1.  2.]
  [ 3.  4.  5.]
  [ 6.  7.  8.]
  [ 9. 10. 11.]
  [12. 13. 14.]]

 [[15. 16. 17.]
  [18. 19. 20.]
  [21. 22. 23.]
  [24. 25. 26.]
  [27. 28. 29.]]

 [[30. 31. 32.]
  [33. 34. 35.]
  [36. 37. 38.]
  [39. 40. 41.]
  [42. 43. 44.]]

 [[45. 46. 47.]
  [48. 49. 50.]
  [51. 52. 53.]
  [54. 55. 56.]
  [57. 58. 59.]]

 [[60. 61. 62.]
  [63. 64. 65.]
  [66. 67. 68.]
  [69. 70. 71.]
  [72. 73. 74.]]] 

过滤后看起来像:

>>> im
[[[20. 20. 20.]
  [20. 20. 20.]
  [20. 20. 20.]
  [20. 20. 20.]
  [20. 20. 20.]]

 [[20. 20. 20.]
  [20. 20. 20.]
  [21. 22. 23.]
  [24. 25. 26.]
  [27. 28. 29.]]

 [[30. 31. 32.]
  [33. 34. 35.]
  [36. 37. 38.]
  [39. 40. 41.]
  [42. 43. 44.]]

 [[45. 46. 47.]
  [48. 49. 50.]
  [51. 52. 53.]
  [54. 55. 56.]
  [57. 58. 59.]]

关于python - 如何像在Photoshop上一样使用python调整图像颜色直方图，我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题： https://stackoverflow.com/questions/50049219/

上一篇：opencv - HOG检测方法

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Answer 1

如果我理解正确，那么您是在获取RBG值并将所有低于最小阈值的值设置为等于最小阈值吗？如果是这种情况，那么我们可以将opencv图像加载为numpy数组，并使用数组操作获得相同的结果。

import cv2
import numpy as np

min_level = 20

#im = cv2.imread("name.jpg") # loads image as np array
im = np.arange(75.).reshape(5, 5, 3) # pretend image to show filtering 
im[im < min_level] = min_level # set all indices where value is less than min_level to min_level

所以在过滤之前，我们有一个看起来像这样的数组:

>>> im
[[[ 0.  1.  2.]
  [ 3.  4.  5.]
  [ 6.  7.  8.]
  [ 9. 10. 11.]
  [12. 13. 14.]]

 [[15. 16. 17.]
  [18. 19. 20.]
  [21. 22. 23.]
  [24. 25. 26.]
  [27. 28. 29.]]

 [[30. 31. 32.]
  [33. 34. 35.]
  [36. 37. 38.]
  [39. 40. 41.]
  [42. 43. 44.]]

 [[45. 46. 47.]
  [48. 49. 50.]
  [51. 52. 53.]
  [54. 55. 56.]
  [57. 58. 59.]]

 [[60. 61. 62.]
  [63. 64. 65.]
  [66. 67. 68.]
  [69. 70. 71.]
  [72. 73. 74.]]] 

过滤后看起来像:

>>> im
[[[20. 20. 20.]
  [20. 20. 20.]
  [20. 20. 20.]
  [20. 20. 20.]
  [20. 20. 20.]]

 [[20. 20. 20.]
  [20. 20. 20.]
  [21. 22. 23.]
  [24. 25. 26.]
  [27. 28. 29.]]

 [[30. 31. 32.]
  [33. 34. 35.]
  [36. 37. 38.]
  [39. 40. 41.]
  [42. 43. 44.]]

 [[45. 46. 47.]
  [48. 49. 50.]
  [51. 52. 53.]
  [54. 55. 56.]
  [57. 58. 59.]]