如何使用Python對圖片進行顏色匹配

如何使用Python對圖片進行顏色匹配

引言：
在現代社會中，影像處理已廣泛應用於許多領域，如電影特效、醫學影像診斷等。其中，影像顏色匹配是一項重要的技術，它可以使不同圖片之間的顏色保持一致，從而提升使用者體驗。本文將介紹如何使用Python對圖片進行顏色匹配，並透過程式碼範例進行詳細解釋。

一、安裝依賴函式庫

在開始之前，我們需確保已經安裝了Python環境，並且安裝了PIL函式庫（Python Imaging Library）。如果未安裝PIL庫，可以透過以下命令進行安裝：

pip install pillow

二、讀取圖片數據

首先，我們需要讀取待匹配的圖片和參考圖片的數據，並將其轉換成可以操作的資料結構。假設我們有兩張圖片：image.jpg是待配對的圖片，reference.jpg是參考圖片，程式碼範例如下：

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')

三、計算每個通道的平均值和標準差

為了實現顏色匹配，我們需要計算待匹配圖片和參考圖片的每個通道的平均值和標準差。程式碼範例如下：

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)

四、進行顏色匹配

有了每個通道的平均值和標準差，我們可以使用以下公式進行顏色匹配：

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

程式碼範例如下：

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)

五、儲存符合後的圖片

最後，我們將符合後的圖片資料儲存為新的圖片文件，程式碼範例如下：

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')

結語：
透過以上步驟，我們已經學會如何使用Python對圖片進行顏色匹配。這個技術在影像處理、設計等領域有廣泛的應用，可以有效提升影像的品質和一致性。希望本文對您有所幫助，歡迎嘗試並應用到實際專案中。

以上是如何使用Python對圖片進行顏色匹配的詳細內容。更多資訊請關注PHP中文網其他相關文章！