如何使用 L*a*b* 颜色 space 控制图像的亮度?
How to manipulate the brightness of an image using L*a*b* color space?
我正在尝试更改 L*a*b*
颜色 space 图像的 L*
值。但是生成的图像不是我所期望的。我应该如何使用 L*a*b*
值更改图像的亮度?
我的代码:
imd = np.asarray(ibuffer).copy()
imgb = cv2.cvtColor(imd, cv2.COLOR_BGR2Lab)
value = 255 * (int(bvalue)/100)
imgb[:,:,0] += int(value)
imgb = cv2.cvtColor(imgb,cv2.COLOR_LAB2BGR)
photo = Image.fromarray(imgb)
photo = resize(photo)
photo = ImageTk.PhotoImage(photo)
canvas.photo = photo
canvas.create_image(0,0,anchor="nw",image = photo)
原图:
已编辑图片:
您正在向已经存在的 L*
值添加一些值,这将导致整数溢出,从而导致意外行为。你真正想要的 - 至少,据我所知 - 是在原始 L*
值的 0 % - 100 % 之间进行缩放,所以像这样:
因此,只需将原始 L*
值乘以您输入的百分比(完整代码可重现上述输出):
import cv2
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
img = cv2.imread('path/to/your/image.png')
img_lab = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2Lab)
plt.figure(0, figsize=(18, 9))
for i, a in enumerate([0, 20, 40, 60, 80, 100]):
img_mod = img_lab.copy()
img_mod[:, :, 0] = (a/100 * img_mod[:, :, 0]).astype(np.uint8)
img_mod = cv2.cvtColor(img_mod, cv2.COLOR_Lab2BGR)
plt.subplot(2, 3, i+1)
plt.imshow(img_mod[:, :, [2, 1, 0]])
plt.title('L = {}'.format(a))
plt.tight_layout()
plt.show()
----------------------------------------
System information
----------------------------------------
Platform: Windows-10-10.0.16299-SP0
Python: 3.8.5
Matplotlib: 3.3.3
NumPy: 1.19.5
OpenCV: 4.5.1
----------------------------------------
我正在尝试更改 L*a*b*
颜色 space 图像的 L*
值。但是生成的图像不是我所期望的。我应该如何使用 L*a*b*
值更改图像的亮度?
我的代码:
imd = np.asarray(ibuffer).copy()
imgb = cv2.cvtColor(imd, cv2.COLOR_BGR2Lab)
value = 255 * (int(bvalue)/100)
imgb[:,:,0] += int(value)
imgb = cv2.cvtColor(imgb,cv2.COLOR_LAB2BGR)
photo = Image.fromarray(imgb)
photo = resize(photo)
photo = ImageTk.PhotoImage(photo)
canvas.photo = photo
canvas.create_image(0,0,anchor="nw",image = photo)
原图:
已编辑图片:
您正在向已经存在的 L*
值添加一些值,这将导致整数溢出,从而导致意外行为。你真正想要的 - 至少,据我所知 - 是在原始 L*
值的 0 % - 100 % 之间进行缩放,所以像这样:
因此,只需将原始 L*
值乘以您输入的百分比(完整代码可重现上述输出):
import cv2
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
img = cv2.imread('path/to/your/image.png')
img_lab = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2Lab)
plt.figure(0, figsize=(18, 9))
for i, a in enumerate([0, 20, 40, 60, 80, 100]):
img_mod = img_lab.copy()
img_mod[:, :, 0] = (a/100 * img_mod[:, :, 0]).astype(np.uint8)
img_mod = cv2.cvtColor(img_mod, cv2.COLOR_Lab2BGR)
plt.subplot(2, 3, i+1)
plt.imshow(img_mod[:, :, [2, 1, 0]])
plt.title('L = {}'.format(a))
plt.tight_layout()
plt.show()
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System information
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Platform: Windows-10-10.0.16299-SP0
Python: 3.8.5
Matplotlib: 3.3.3
NumPy: 1.19.5
OpenCV: 4.5.1
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