0632.md

Error in user YAML: (<unknown>): could not find expected ':' while scanning a simple key at line 3 column 1

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- oeasy Python 0632
- 这是 oeasy 系统化 Python 教程，从基础一步步讲，扎实、完整、不跳步。愿意花时间学，就能真正学会。
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opencv

回忆

• 上次研究了图像的色阶效果
  • Levels
  • 可以设置
    • 输入黑白场
    • 输出黑白场
    • 中间调灰场
  • 图像就会有不同的效果
• 最后其实发现一种有趣的东西叫做LUT
• 这个LUT是什么意思呢？

LUTs

• 这个单词其实无处不在
  • 我们在调节照片风格的时候
  • 最常见的就是应用LUTs

• 有各种各样的Luts

• 在图像处理和视频处理软件中有很多应用
• 这个单词什么意思呢？

LUT

• LUT 的意思就是
  • LookUp Table
  • 查表

• 含义来自于古代数学的查表
  • 三角函数表
  • 对数表
  • 等等
• 在图像处理领域
  • 查什么表呢？

颜色映射表

• 处理颜色的时候

  • 会有一个颜色映射表
  • 以8-bit的灰度图为例

• 原来是一个什么样的数字

  • 现在映射到哪个数字上去

• 这是一个对应矩阵
  • 从0到255都有映射
• 具体怎么玩呢？

反相table

import cv2
import numpy as np

image = cv2.imread("/home/shiyanlou/gear.jpg",cv2.IMREAD_GRAYSCALE)
cv2.imshow('before', image)
table = np.zeros(256, np.uint8)
for i in range(256):
    table[i] = 255 -i
new_image = cv2.LUT(image, table)
cv2.imshow('after', new_image)
key = cv2.waitKey()
if key & 0xFF == ord('q'):
        cv2.destroyAllWindows()

• 这里的table是一个反相的table

• 可以做一个阈值的table吗？

阈值

import cv2
import numpy as np

image = cv2.imread("/home/shiyanlou/gear.jpg",cv2.IMREAD_GRAYSCALE)
cv2.imshow('before', image)
table = np.zeros(256, np.uint8)
for i in range(256):
    if i < 58:
        table[i] = 0
    else:
        table[i] = 255
new_image = cv2.LUT(image, table)
cv2.imshow('after', new_image)
key = cv2.waitKey()
if key & 0xFF == ord('q'):
        cv2.destroyAllWindows()

• 分界处左右分开
  • 黑白分明

分出阶梯

import cv2
import numpy as np

image = cv2.imread("/home/shiyanlou/gear.jpg",cv2.IMREAD_GRAYSCALE)
cv2.imshow('before', image)
table = np.zeros(256, np.uint8)
for i in range(256):
    table[i] = int(i/10)*10
print(table)
new_image = cv2.LUT(image, table)
cv2.imshow('after', new_image)
key = cv2.waitKey()
if key & 0xFF == ord('q'):
        cv2.destroyAllWindows()

• 效果如下

• 这个阶梯是在看不出来啊

使用渐变

import cv2
import numpy as np

width = 400
height = 300
image = np.ones((height, width), dtype=np.uint8)
for num in range(width):
    image[:, num] = 0 + num / (width - 1) * 255
cv2.imshow('before', image)
table = np.zeros(256, np.uint8)
for i in range(256):
    table[i] = int(i/10)*10
print(table)
new_image = cv2.LUT(image, table)
cv2.imshow('after', new_image)
key = cv2.waitKey()
if key & 0xFF == ord('q'):
        cv2.destroyAllWindows()

• 可以更清晰地看见色阶的感觉

ps曲线效果

• 再回顾曲线效果
  • https://helpx.adobe.com/photoshop/using/curves-adjustment.html

• 其实本质上也是一种映射关系

ps阴影高光算法

• 阴影中的细节，和高光中的细节

• 也可以通过映射的方式得到细节

opencv的映射

import numpy as np
import cv2
img = cv2.imread('monkey.png', cv2.IMREAD_GRAYSCALE)
color_img = cv2.applyColorMap(img, cv2.COLORMAP_JET)
cv2.imshow('gray', img)
cv2.imshow('color', color_img)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

• 这相当于ps中的渐变映射

• 那这具体是如何映射的呢？

渐变映射

import numpy as np
import cv2

height = 100
width = 200
img = np.ones((height, width), dtype=np.uint8)
for num in range(width):
    img[:, num] = 0 + num / (width - 1) * 255
color_img = cv2.applyColorMap(img, cv2.COLORMAP_JET)
cv2.imshow('gray', img)
cv2.imshow('color', color_img)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

• cv2.COLORMAP_JET 可以将黑白渐变
  • 映射到一个七彩的渐变上
  • 将一个[0,255]的亮度值
  • 对应到RGB三元组的具体数值

• 还有其他的映射关系吗？

更多映射

• https://docs.opencv.org/3.4/d3/d50/group__imgproc__colormap.html

总结 🤔

• 这次研究了LUT
  • LookUp Table
  • 颜色映射表
• 通过LUT可以做很多事
  • 阈值
  • 色阶
  • 曲线
  • 反相
  • 甚至映射到色彩空间
• 还能玩什么吗？🤔
• 下次再说👋

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• 本文来自 oeasy Python 系统教程。
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