Python を使用して画像のカラーマッチングを行う方法

Python を使用して画像のカラー マッチングを行う方法

はじめに:
現代社会では、映画の特殊効果など、さまざまな分野で画像処理が広く使用されています。 、薬、画像診断などその中でも、画像のカラーマッチングは重要な技術であり、異なる画像間の色を一致させ、ユーザーエクスペリエンスを向上させることができます。この記事では、Python を使用して画像のカラー マッチングを行う方法を紹介し、コード例を使用して詳しく説明します。

1. 依存ライブラリのインストール

始める前に、Python 環境がインストールされ、PIL ライブラリ (Python Imaging Library) がインストールされていることを確認する必要があります。 PIL ライブラリがインストールされていない場合は、次のコマンドを使用してインストールできます。

pip install pillow

2. 画像データを読み取ります

まず、照合する画像のデータを読み取る必要があります。と参照画像を追加し、操作可能なデータ構造に変換します。 2 つの画像があるとします。 image.jpg は照合する画像、reference.jpg は参照画像です。コード例は次のとおりです。

from PIL import Image

def read_image(filename):
    image = Image.open(filename)
    data = list(image.getdata())
    width, height = image.size
    return data, width, height

image_data, image_width, image_height = read_image('image.jpg')
reference_data, reference_width, reference_height = read_image('reference.jpg')

3. 各チャネルの平均と標準偏差を計算します。

カラー マッチングを実現するには、マッチング対象の画像と参照画像の各チャネルの平均と標準偏差を計算する必要があります。コード例は次のとおりです:

import numpy as np

def calculate_mean_std(data):
    pixels = np.array(data, dtype=np.float32)
    mean = np.mean(pixels, axis=0)
    std = np.std(pixels, axis=0)
    return mean, std

image_mean, image_std = calculate_mean_std(image_data)
reference_mean, reference_std = calculate_mean_std(reference_data)

4. カラー マッチング

各チャネルの平均と標準偏差を使用して、カラー マッチングに次の式を使用できます:

matched_data = (image_data - image_mean) / image_std * reference_std + reference_mean

コード例は次のとおりです:

def match_color(data, mean, std, reference_mean, reference_std):
    matched_data = np.array(data, dtype=np.float32)
    matched_data = (matched_data - mean) / std * reference_std + reference_mean
    matched_data = matched_data.clip(0, 255)
    return list(matched_data.astype(np.uint8))

matched_image_data = match_color(image_data, image_mean, image_std, reference_mean, reference_std)

5. 一致した画像を保存します

最後に、一致した画像データを新しい画像ファイルとして保存します。コード例は次のとおりです:

def save_image(data, width, height, filename):
    image = Image.new('RGB', (width, height))
    image.putdata(data)
    image.save(filename)

save_image(matched_image_data, image_width, image_height, 'matched_image.jpg')

結論:
上記の手順を通じて、Python を使用して画像のカラー マッチングを行う方法を学習しました。この技術は画像処理、デザイン、その他の分野で幅広く応用されており、画像の品質と一貫性を効果的に向上させることができます。この記事があなたのお役に立てれば幸いです。ぜひ実際のプロジェクトに適用してみてください。

以上がPython を使用して画像のカラーマッチングを行う方法の詳細内容です。詳細については、PHP 中国語 Web サイトの他の関連記事を参照してください。