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Python实现PS图像调整之对比度调整功能示例

 更新时间：2018年01月26日 10:24:02   作者：Matrix_11  
这篇文章主要介绍了Python实现PS图像调整之对比度调整功能,结合实例形式分析了Python实现PS图像对比度调整的原理、实现方法及相关操作技巧,需要的朋友可以参考下

本文实例讲述了Python实现PS图像调整之对比度调整功能。分享给大家供大家参考，具体如下：

这里用 Python 实现 PS 里的图像调整–对比度调整。具体的算法原理如下：

(1)、nRGB = RGB + (RGB - Threshold) * Contrast / 255

公式中，nRGB表示图像像素新的R、G、B分量，RGB表示图像像素R、G、B分量，Threshold为给定的阈值，Contrast为处理过的对比度增量。

Photoshop对于对比度增量，是按给定值的正负分别处理的：

当增量等于-255时，是图像对比度的下端极限，此时，图像RGB各分量都等于阈值，图像呈全灰色，灰度图上只有1条线，即阈值灰度；

当增量大于-255且小于0时，直接用上面的公式计算图像像素各分量；

当增量等于255时，是图像对比度的上端极限，实际等于设置图像阈值，图像由最多八种颜色组成，灰度图上最多8条线，即红、黄、绿、青、蓝、紫及黑与白；

当增量大于0且小于255时，则先按下面公式(2)处理增量，然后再按上面公式(1)计算对比度：

(2)、nContrast = 255 * 255 / (255 - Contrast) - 255
公式中的nContrast为处理后的对比度增量，Contrast为给定的对比度增量。

# -*- coding: utf-8 -*-
#! python3
import matplotlib.pyplot as plt
from skimage import io
file_name='D:/Visual Effects/PS Algorithm/4.jpg';
img=io.imread(file_name)
img = img * 1.0
thre = img.mean()
# -100 - 100
contrast = -55.0
img_out = img * 1.0
if contrast <= -255.0:
  img_out = (img_out >= 0) + thre -1
elif contrast > -255.0 and contrast < 0:
  img_out = img + (img - thre) * contrast / 255.0
elif contrast < 255.0 and contrast > 0:
  new_con = 255.0 *255.0 / (256.0-contrast) - 255.0
  img_out = img + (img - thre) * new_con / 255.0
else:
  mask_1 = img > thre
  img_out = mask_1 * 255.0
img_out = img_out / 255.0
# 饱和处理
mask_1 = img_out < 0
mask_2 = img_out > 1
img_out = img_out * (1-mask_1)
img_out = img_out * (1-mask_2) + mask_2
plt.figure()
plt.title('www.jb51.net')
plt.imshow(img/255.0)
plt.axis('off')
plt.figure(2)
plt.title('www.jb51.net')
plt.imshow(img_out)
plt.axis('off')
plt.show()

运行效果图

更多关于Python相关内容感兴趣的读者可查看本站专题：《Python图片操作技巧总结》、《Python数据结构与算法教程》、《Python Socket编程技巧总结》、《Python函数使用技巧总结》、《Python字符串操作技巧汇总》、《Python入门与进阶经典教程》及《Python文件与目录操作技巧汇总》

希望本文所述对大家Python程序设计有所帮助。

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