在图像中将每个像素乘以一个因子

Question

我有一张使用 Bayer 滤镜创建的图像，颜色略有偏差。我需要将每个像素的 RG 和 B 分别乘以一个特定因子（每个颜色分别不同）来获得正确的颜色。我正在使用 Python Imaging 库，并且当然是用 Python 写的。是否有高效的方法来实现这个目标？谢谢！

- clifgray

Answer 1

以下是完成此操作的步骤：

1. 首先将您的图像分成RGB通道。
2. 使用point函数将通道乘以因子（例如，在r通道上为1.5）。
3. 合并通道。

以下是代码示例：

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()

原文:

将红色通道乘以 1.5（变得有点更红了）：

- fraxel

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好的，它告诉我_imaging C模块未安装？你知道快速修复的方法吗？我在电脑上有这个文件，但它找不到它。 - clifgray

@clifgray，你有没有用过PIL做其他的东西？顺便说一下，我觉得导入ImageChops并不必要。 - Mark Ransom

谢谢Mark，我之前安装过它，但是后来更新了一下就无法工作了。不过现在我通过卸载和重新安装它使其正常工作了。我想我的解释器没有添加PIL库。 - clifgray

Answer 2

你可以使用一个简单的变换矩阵和 convert() 函数来高效而简单地完成这个操作：

#!/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：

输出图像：

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您可以将该矩阵解读为：

newRed   = 1.5*oldRed + 0.0*oldGreen + 0.0*oldGreen + 0.0
newGreen = 0.0*oldRed + 1.0*oldGreen + 0.0*oldBlue  + 0.0
newBlue  = 0.0*oldRed + 0.0*oldGreen + 1.0*oldBlue  + 0.0

关键词: Python, PIL, Pillow, 色彩矩阵, 变换, 通道数乘, 通道缩放, 分离, 单独地, 各个通道, 波段, 成分, 分别, 拆分通道, 合并通道, 图像, 图像处理.

- Mark Setchell

Answer 3

作为一种基本的优化，如果您创建3个查找表，分别用于R、G和B，则可以节省一些时间，以将输入值（0-255）映射到输出值（0-255）。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。不确定快多少。

当然，这假设值应始终映射相同。

- Matt Coughlin

Answer 4

您可以使用.split将图像分割成三个通道的单独图像，使用.eval（由astynax建议）进行计算，并使用Image.merge将它们重新组合在一起。

如果任何乘法因子大于1，请确保将输出夹紧到255。

- Mark Ransom

Answer 5

来自文档：

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

将该函数（应该只接受一个参数）应用于给定图像中的每个像素。如果图像有多个波段，则同一函数将应用于每个波段。请注意，该函数对于每个可能的像素值都会被评估一次，因此您不能使用随机组件或其他生成器。

- Aleksei astynax Pirogov

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由于每个频段都使用相同的函数，这样做是行不通的。 - Mark Ransom

Answer 6

如果类型是numpy.ndarray，只需使用img = np.uint8(img*factor)

- DomagojM