Pythonを使用して写真に画像補正を実行する方法

Python を使用して画像に対して画像補正を実行する方法

要約: 画像補正は画像処理における重要なステップの 1 つであり、品質と視覚効果を向上させることができます。画像の。この記事では、Python 言語を使用して写真の画像補正を行う方法を紹介し、デモンストレーション用のコード例を添付します。

1. 必要なライブラリとモジュールを導入する

始める前に、PIL ライブラリ、numpy ライブラリ、matplotlib ライブラリなど、必要なライブラリとモジュールをいくつか導入する必要があります。これらのライブラリは、画像処理に必要な基本機能を提供します。

from PIL import Image
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

2. 画像の読み取りと表示

まず、画像補正を実行できるように、画像を読み取り、表示する必要があります。

# 读取图片
img = Image.open('example.jpg')

# 显示图片
plt.imshow(img)
plt.axis('off')
plt.show()

3. 画像の明るさを調整する

画像の明るさを調整することは、一般的な画像補正方法です。各ピクセルのRGB値を変更することで画像の明るさを調整できます。

# 调整图像亮度
def adjust_brightness(img, factor):
    # 将图像转为numpy数组
    img_array = np.array(img)
    
    # 通过调整每个像素点的RGB值来改变亮度
    adjusted_array = img_array * factor
    
    # 将改变后的数组转为图像
    adjusted_img = Image.fromarray(adjusted_array.astype('uint8'))
    
    return adjusted_img

# 设置亮度调整参数
brightness_factor = 1.5

# 调整亮度并显示结果
adjusted_img = adjust_brightness(img, brightness_factor)
plt.imshow(adjusted_img)
plt.axis('off')
plt.show()

4. 画像のコントラストを調整する

もう 1 つの一般的な画像強調方法は、画像のコントラストを調整することです。ピクセルの明るさの差を変更することで画像のコントラストを調整できます。

# 调整图像对比度
def adjust_contrast(img, factor):
    # 将图像转为numpy数组
    img_array = np.array(img)
    
    # 通过调整每个像素点的亮度差值来改变对比度
    adjusted_array = (img_array - img_array.mean()) * factor + img_array.mean()
    
    # 将改变后的数组转为图像
    adjusted_img = Image.fromarray(adjusted_array.astype('uint8'))
    
    return adjusted_img

# 设置对比度调整参数
contrast_factor = 1.5

# 调整对比度并显示结果
adjusted_img = adjust_contrast(img, contrast_factor)
plt.imshow(adjusted_img)
plt.axis('off')
plt.show()

5. 画像フィルターを適用する

画像フィルターは、フィルターを通じて画像を滑らかにしたり鮮明にしたりできる、画像補正のもう 1 つの一般的な方法です。

# 应用图像滤波器
def apply_filter(img, filter):
    # 将图像转为numpy数组
    img_array = np.array(img)
    
    # 应用滤波器
    filtered_array = np.convolve(img_array.flatten(), filter.flatten(), mode='same').reshape(img_array.shape)
    
    # 将滤波后的数组转为图像
    filtered_img = Image.fromarray(filtered_array.astype('uint8'))
    
    return filtered_img

# 设置滤波器
filter = np.array([[1, 1, 1],
                   [1, -8, 1],
                   [1, 1, 1]])

# 应用滤波器并显示结果
filtered_img = apply_filter(img, filter)
plt.imshow(filtered_img)
plt.axis('off')
plt.show()

6. まとめ

この記事では、Python を使用して写真の画像補正処理を行う方法を紹介します。明るさ、コントラスト、フィルターを調整することで、写真の視覚効果を向上させることができます。読者は、実際のニーズに応じてパラメータとフィルタを調整して、画像強調効果をさらに最適化できます。

以上は、Python を使用した画像補正について簡単に紹介したものです。読者の参考になれば幸いです。

参考文献:
[1] J. Kautz、J. Wang、および P. Cohen. オプティカル フロー評価のための自然主義的なオープンソース ムービー. コンピュータ ビジョンに関する欧州会議にて、611 ～ 625 ページ. Springer 、2016.
[2] J. Hu、L. Shen、および G. Sun. スクイーズおよび励起ネットワーク. コンピューター ビジョンとパターン認識に関する IEEE 会議議事録、7132 ～ 7141 ページ、2018.
[3] GitHub.PyTorch.https://github.com/pytorch/pytorch、2020.

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