Python实现PS图像调整黑白效果示例-创新互联
本文实例讲述了Python实现PS图像调整黑白效果。分享给大家供大家参考,具体如下:
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比起之前的程序,对代码进行了优化,完全用矩阵运算代替了 for 循环,运算效率提升了很多。具体的代码如下:
import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt from skimage import io file_name='D:/Image Processing/PS Algorithm/4.jpg'; img=io.imread(file_name) img = img * 1.0 Color_ratio = np.zeros(6) Color_ratio[0]=0.4; # Red Color_ratio[1]=0.6; # Yellow Color_ratio[2]=0.4; # Green Color_ratio[3]=0.6; # Cyan Color_ratio[4]=0.2; # Blue Color_ratio[5]=0.8; # Magenta max_val = img.max(axis = 2) min_val = img.min(axis = 2) sum_val = img.sum(axis = 2) mid_val = sum_val - max_val - min_val mask_r = (img[:, :, 0] - min_val - 0.01) > 0 mask_r = 1 - mask_r mask_g = (img[:, :, 1] - min_val - 0.01) > 0 mask_g = 1 - mask_g mask_b = (img[:, :, 2] - min_val - 0.01) > 0 mask_b = 1 - mask_b ratio_max_mid = mask_r * Color_ratio[3] + mask_g * Color_ratio[5] + mask_b * Color_ratio[1] mask_r = (img[:, :, 0] - max_val + 0.01) < 0 mask_r = 1 - mask_r mask_g = (img[:, :, 1] - max_val + 0.01) < 0 mask_g = 1 - mask_g mask_b = (img[:, :, 2] - max_val + 0.01) < 0 mask_b = 1 - mask_b ratio_max= mask_r * Color_ratio[4] + mask_g * Color_ratio[0] + mask_b * Color_ratio[2] I_out = max_val * 1.0 I_out = (max_val-mid_val)*ratio_max + (mid_val-min_val)*ratio_max_mid + min_val plt.figure() plt.imshow(img/255.0) plt.axis('off') plt.figure(2) plt.imshow(I_out/255.0, plt.cm.gray) plt.axis('off') plt.show()
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