将图像中的每个像素乘以一个因子

Question

我有一个使用拜耳过滤器创建的图像，颜色略有偏差。 我需要将每个像素的 RG 和 B 乘以某个因子（R、G 和 B 的每个因子不同）以获得正确的颜色。 我正在使用 python 成像库，当然也用 python 编写。 有没有办法有效地做到这一点？

谢谢！

Answer 1

这是如何做到的：

1. 首先将您的图像拆分为 RGB 通道。
2. 使用point将通道乘以因子（示例中为1.5 ，在 r 通道上）。
3. 将频道合并回来。

代码如下：

import Image
im = Image.open('1_tree.jpg')
im = im.convert('RGB')
r, g, b = im.split()
r = r.point(lambda i: i * 1.5)
out = Image.merge('RGB', (r, g, b))
out.show()

原来的：

红色通道乘以1.5 （它有点红..）：

Answer 2

您可以非常有效地完成此操作，并且只需使用带有convert()函数的简单变换矩阵：

#!/usr/bin/env python3 

from PIL import Image 

# Open image 
im = Image.open('tree.jpg') 

# Make transform matrix, to multiply R by 1.5, leaving G and B unchanged
Matrix = ( 1.5, 0,  0, 0, 
           0,   1,  0, 0, 
           0,   0,  1, 0) 

# Apply transform and save 
im = im.convert("RGB", Matrix) 
im.save('result.png') 

输入图像：

结果图像：

关键词：Python、PIL、枕头、颜色矩阵、颜色矩阵、变换、乘法通道、缩放通道、分离、单独、单独通道、带、组件、单独、分割通道、合并通道、图像、图像处理。

Answer 3

作为基本优化，如果您创建 3 个查找表，每个查找表用于 R、G 和 B，将输入值 (0-255) 映射到输出值 (0-255)，可能会节省一点时间。 查找数组条目可能比乘以十进制值并将结果四舍五入为整数更快。 不知道快了多少。

当然，这假设值应该始终映射相同。

Answer 4

从文档：

from PIL import Image
Image.eval(image, function) => image

将函数（应采用一个参数）应用于给定图像中的每个像素。 如果图像有多个波段，则对每个波段应用相同的功能。 请注意，该函数为每个可能的像素值计算一次，因此您不能使用随机组件或其他生成器。

Answer 5

您可以使用.split将图像拆分为三个通道中的每一个的单独图像， .eval按照.eval建议使用，并使用Image.merge将它们重新组合在一起。

如果您的任何乘法因子大于 1，请务必将输出钳位到 255。

Answer 6

如果类型是 numpy.ndarray 只是 img = np.uint8(img*factor)