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Python调整图像hue值结合ImageEnhance库以实现色调增强

 更新时间：2023年09月23日 09:45:50   作者：TracelessLe  
这篇文章主要介绍了Python调整图像hue值结合ImageEnhance库以实现色调增强,PIL库中的ImageEnhance类可用于图像增强,可以调节图像的亮度、对比度、色度和锐度,通过RGB到HSV的变换加调整可以对图像的色调进行调整,需要的朋友可以参考下

前言

PIL库中的ImageEnhance类可用于图像增强，可以调节图像的亮度、对比度、色度和锐度。

在这里插入图片描述

通过RGB到HSV的变换加调整可以对图像的色调进行调整。 两种方法结合可以达到更大程度的图像色调增强。

调整hue值

__author__ = 'TracelessLe'
__website__ = 'https://blog.csdn.net/TracelessLe'
import numpy as np
from PIL import Image, ImageEnhance
filename = 'test.png'
pil_img = Image.open(filename).convert('RGB')
hue = np.random.randint(0, 360)
out = hueChange(pil_img, hue/360.)  # 调整hue值
out.save('out.png')

其中 hueChange 方法实现如下：

__author__ = 'TracelessLe'
__website__ = 'https://blog.csdn.net/TracelessLe'
import numpy as np
from PIL import Image
def rgb_to_hsv(rgb):
    # Translated from source of colorsys.rgb_to_hsv
    # r,g,b should be a numpy arrays with values between 0 and 255
    # rgb_to_hsv returns an array of floats between 0.0 and 1.0.
    rgb = rgb.astype('float')
    hsv = np.zeros_like(rgb)
    # in case an RGBA array was passed, just copy the A channel
    hsv[..., 3:] = rgb[..., 3:]
    r, g, b = rgb[..., 0], rgb[..., 1], rgb[..., 2]
    maxc = np.max(rgb[..., :3], axis=-1)
    minc = np.min(rgb[..., :3], axis=-1)
    hsv[..., 2] = maxc
    mask = maxc != minc
    hsv[mask, 1] = (maxc - minc)[mask] / maxc[mask]
    rc = np.zeros_like(r)
    gc = np.zeros_like(g)
    bc = np.zeros_like(b)
    rc[mask] = (maxc - r)[mask] / (maxc - minc)[mask]
    gc[mask] = (maxc - g)[mask] / (maxc - minc)[mask]
    bc[mask] = (maxc - b)[mask] / (maxc - minc)[mask]
    hsv[..., 0] = np.select(
        [r == maxc, g == maxc], [bc - gc, 2.0 + rc - bc], default=4.0 + gc - rc)
    hsv[..., 0] = (hsv[..., 0] / 6.0) % 1.0
    return hsv
def hsv_to_rgb(hsv):
    # Translated from source of colorsys.hsv_to_rgb
    # h,s should be a numpy arrays with values between 0.0 and 1.0
    # v should be a numpy array with values between 0.0 and 255.0
    # hsv_to_rgb returns an array of uints between 0 and 255.
    rgb = np.empty_like(hsv)
    rgb[..., 3:] = hsv[..., 3:]
    h, s, v = hsv[..., 0], hsv[..., 1], hsv[..., 2]
    i = (h * 6.0).astype('uint8')
    f = (h * 6.0) - i
    p = v * (1.0 - s)
    q = v * (1.0 - s * f)
    t = v * (1.0 - s * (1.0 - f))
    i = i % 6
    conditions = [s == 0.0, i == 1, i == 2, i == 3, i == 4, i == 5]
    rgb[..., 0] = np.select(conditions, [v, q, p, p, t, v], default=v)
    rgb[..., 1] = np.select(conditions, [v, v, v, q, p, p], default=t)
    rgb[..., 2] = np.select(conditions, [v, p, t, v, v, q], default=p)
    return rgb.astype('uint8')
def hueChange(img, hue):
    arr = np.array(img)
    hsv = rgb_to_hsv(arr)
    hsv[..., 0] = hue
    rgb = hsv_to_rgb(hsv)
    return Image.fromarray(rgb, 'RGB')

基于ImageEnhance方法调节图像色度

在这里插入图片描述

__author__ = 'TracelessLe'
__website__ = 'https://blog.csdn.net/TracelessLe'
import random
import numpy as np
from PIL import Image, ImageEnhance
filename = 'test.png'
pil_img = Image.open(filename).convert('RGB')
enh_col = ImageEnhance.Color(pil_img)
factor = random.random() * 1.0 + 0.5
out = enh_col.enhance(factor)
out.save('out.png')

合并操作

__author__ = 'TracelessLe'
__website__ = 'https://blog.csdn.net/TracelessLe'
import random
import numpy as np
from PIL import Image, ImageEnhance
def rgb_to_hsv(rgb):
    # Translated from source of colorsys.rgb_to_hsv
    # r,g,b should be a numpy arrays with values between 0 and 255
    # rgb_to_hsv returns an array of floats between 0.0 and 1.0.
    rgb = rgb.astype('float')
    hsv = np.zeros_like(rgb)
    # in case an RGBA array was passed, just copy the A channel
    hsv[..., 3:] = rgb[..., 3:]
    r, g, b = rgb[..., 0], rgb[..., 1], rgb[..., 2]
    maxc = np.max(rgb[..., :3], axis=-1)
    minc = np.min(rgb[..., :3], axis=-1)
    hsv[..., 2] = maxc
    mask = maxc != minc
    hsv[mask, 1] = (maxc - minc)[mask] / maxc[mask]
    rc = np.zeros_like(r)
    gc = np.zeros_like(g)
    bc = np.zeros_like(b)
    rc[mask] = (maxc - r)[mask] / (maxc - minc)[mask]
    gc[mask] = (maxc - g)[mask] / (maxc - minc)[mask]
    bc[mask] = (maxc - b)[mask] / (maxc - minc)[mask]
    hsv[..., 0] = np.select(
        [r == maxc, g == maxc], [bc - gc, 2.0 + rc - bc], default=4.0 + gc - rc)
    hsv[..., 0] = (hsv[..., 0] / 6.0) % 1.0
    return hsv
def hsv_to_rgb(hsv):
    # Translated from source of colorsys.hsv_to_rgb
    # h,s should be a numpy arrays with values between 0.0 and 1.0
    # v should be a numpy array with values between 0.0 and 255.0
    # hsv_to_rgb returns an array of uints between 0 and 255.
    rgb = np.empty_like(hsv)
    rgb[..., 3:] = hsv[..., 3:]
    h, s, v = hsv[..., 0], hsv[..., 1], hsv[..., 2]
    i = (h * 6.0).astype('uint8')
    f = (h * 6.0) - i
    p = v * (1.0 - s)
    q = v * (1.0 - s * f)
    t = v * (1.0 - s * (1.0 - f))
    i = i % 6
    conditions = [s == 0.0, i == 1, i == 2, i == 3, i == 4, i == 5]
    rgb[..., 0] = np.select(conditions, [v, q, p, p, t, v], default=v)
    rgb[..., 1] = np.select(conditions, [v, v, v, q, p, p], default=t)
    rgb[..., 2] = np.select(conditions, [v, p, t, v, v, q], default=p)
    return rgb.astype('uint8')
def hueChange(img, hue):
    arr = np.array(img)
    hsv = rgb_to_hsv(arr)
    hsv[..., 0] = hue
    rgb = hsv_to_rgb(hsv)
    return Image.fromarray(rgb, 'RGB')
if __name__ == "__main__":
	filename = 'test.png'
	pil_img = Image.open(filename).convert('RGB')
	hue = np.random.randint(0, 360)
	pil_img2 = hueChange(pil_img, hue/360.)
	enh_col = ImageEnhance.Color(pil_img2)
	factor = random.random() * 1.0 + 0.5
	out = enh_col.enhance(factor)
	out.save('out.png')

到此这篇关于Python调整图像hue值结合ImageEnhance库以实现色调增强的文章就介绍到这了,更多相关ImageEnhance库实现色调增强内容请搜索脚本之家以前的文章或继续浏览下面的相关文章希望大家以后多多支持脚本之家！

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