本文实例讲述了Python实现PS图像调整之对比度调整功能。分享给大家供大家参考,具体如下:
这里用 Python 实现 PS 里的图像调整–对比度调整。具体的算法原理如下:
(1)、nRGB = RGB + (RGB - Threshold) * Contrast / 255
公式中,nRGB表示图像像素新的R、G、B分量,RGB表示图像像素R、G、B分量,Threshold为给定的阈值,Contrast为处理过的对比度增量。
Photoshop对于对比度增量,是按给定值的正负分别处理的:
当增量等于-255时,是图像对比度的下端极限,此时,图像RGB各分量都等于阈值,图像呈全灰色,灰度图上只有1条线,即阈值灰度;
当增量大于-255且小于0时,直接用上面的公式计算图像像素各分量;
当增量等于255时,是图像对比度的上端极限,实际等于设置图像阈值,图像由最多八种颜色组成,灰度图上最多8条线,即红、黄、绿、青、蓝、紫及黑与白;
当增量大于0且小于255时,则先按下面公式(2)处理增量,然后再按上面公式(1)计算对比度:
(2)、nContrast = 255 * 255 / (255 - Contrast) - 255
公式中的nContrast为处理后的对比度增量,Contrast为给定的对比度增量。
# -*- coding: utf-8 -*- #! python3 import matplotlib.pyplot as plt from skimage import io file_name='D:/Visual Effects/PS Algorithm/4.jpg'; img=io.imread(file_name) img = img * 1.0 thre = img.mean() # -100 - 100 contrast = -55.0 img_out = img * 1.0 if contrast <= -255.0: img_out = (img_out >= 0) + thre -1 elif contrast > -255.0 and contrast < 0: img_out = img + (img - thre) * contrast / 255.0 elif contrast < 255.0 and contrast > 0: new_con = 255.0 *255.0 / (256.0-contrast) - 255.0 img_out = img + (img - thre) * new_con / 255.0 else: mask_1 = img > thre img_out = mask_1 * 255.0 img_out = img_out / 255.0 # 饱和处理 mask_1 = img_out < 0 mask_2 = img_out > 1 img_out = img_out * (1-mask_1) img_out = img_out * (1-mask_2) + mask_2 plt.figure() plt.title('www.jb51.net') plt.imshow(img/255.0) plt.axis('off') plt.figure(2) plt.title('www.jb51.net') plt.imshow(img_out) plt.axis('off') plt.show()
运行效果图
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希望本文所述对大家Python程序设计有所帮助。
RTX 5090要首发 性能要翻倍!三星展示GDDR7显存
三星在GTC上展示了专为下一代游戏GPU设计的GDDR7内存。
首次推出的GDDR7内存模块密度为16GB,每个模块容量为2GB。其速度预设为32 Gbps(PAM3),但也可以降至28 Gbps,以提高产量和初始阶段的整体性能和成本效益。
据三星表示,GDDR7内存的能效将提高20%,同时工作电压仅为1.1V,低于标准的1.2V。通过采用更新的封装材料和优化的电路设计,使得在高速运行时的发热量降低,GDDR7的热阻比GDDR6降低了70%。
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