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先來看看今天的結果圖

(增加對比度的結果:白的更白、黑的更黑)

https://ithelp.ithome.com.tw/upload/images/20200919/20120424yCZjFbRjD4.png

-> 此篇文章的程式碼 github

Day08_調整對比度_modify_contrast.ipynb

前言

我們繼續製作屬於自己的日系濾鏡啦!
日系濾鏡的修圖過程,大致上有以下步驟:

文章階段目標
【Day4】1. 調亮光線 (調整光線)
【Day5】2. 加強飽和度 (調整飽和度)
【Day6】3. 將照片調成冷色調
【Day7】4. 增添顆粒感
【Day8】5. 降低對比
6. 降低高光

接下來的日子裡我們就來一個個用程式碼實現!

運用 OpenCV 改變圖片的對比度

網路上常見的方法:

def modify_contrast_and_brightness(img):
    # 公式: Out_img = alpha*(In_img) + beta
    # alpha: alpha參數 (>0),表示放大的倍数 (通常介於 0.0 ~ 3.0之間),能夠反應對比度
    # a>1時,影象對比度被放大, 0<a<1時 影象對比度被縮小。
    # beta:  beta参数,用來調節亮度
    # 常數項 beta 用於調節亮度,b>0 時亮度增強,b<0 時亮度降低。

    array_alpha = np.array([2.0]) # contrast 
    array_beta = np.array([0.0]) # brightness

    # add a beta value to every pixel 
    img = cv2.add(img, array_beta)                    

    # multiply every pixel value by alpha
    img = cv2.multiply(img, array_alpha)

    # 所有值必須介於 0~255 之間,超過255 = 255,小於 0 = 0
    img = np.clip(img, 0, 255)

    print("增加對比度 - 網路上常見的方法 (但沒有實現黑的更黑這件事): ")
    show_img(img)

網路上常見的方法 - 增加對比度結果如下:

https://ithelp.ithome.com.tw/upload/images/20200919/20120424uruTLUms8u.png

我們可以看見,圖片顏色的對比度確實有增加了(白的更白),
但是卻沒有實現「黑的更黑」這件事,
為什麼網路上常見的方法會這樣呢?

我們參考一張 OpenCV 官方論壇的圖來解釋這件事情:

https://ithelp.ithome.com.tw/upload/images/20200919/201204242GeeeQ7Ao0.png

從右上角的圖片中,我們可以看到我們實現的方式是透過乘上某一個 alpha 值
導致分佈被放大,再進行縮小
這樣確實能讓越大的數字(接近255),被放的更大(超過255後,被計算為255)
也就是說「白的更白」這件事就被這樣實現了,

但「黑的更黑」呢? 上面公式就是出現了這樣的問題,
我們發現越接近0的值,透過上面的公式沒有辦法更接近0,
甚至反而因為放大效果,離0更遠了?!

這樣就不太符合我們的增加對比度的意義了,
我們想要的是「白的更白、黑的更黑」的效果。

改良版的方法 – 實現增加對比度「白的更白、黑的更黑」

先看一下結果圖 – 增加對比度 (白的更白,黑的更黑)

https://ithelp.ithome.com.tw/upload/images/20200919/20120424rXOltsErc9.png

結果圖 – 減少對比度 (白黑都接近灰,分不清楚)

https://ithelp.ithome.com.tw/upload/images/20200919/20120424QZwRnbCI72.png

應該可以很明顯能理解我們所說的意思:
* 增加對比度: 白的更白,黑的更黑
* 減少對比度: 白黑都接近灰,分不清楚

所以是怎麼實現的呢?

def modify_contrast_and_brightness2(img, brightness=0 , contrast=100):
    # 上面做法的問題:有做到對比增強,白的的確更白了。
    # 但沒有實現「黑的更黑」的效果
    import math

    brightness = 0
    contrast = -100 # - 減少對比度/+ 增加對比度

    B = brightness / 255.0
    c = contrast / 255.0 
    k = math.tan((45 + 44 * c) / 180 * math.pi)

    img = (img - 127.5 * (1 - B)) * k + 127.5 * (1 + B)

    # 所有值必須介於 0~255 之間,超過255 = 255,小於 0 = 0
    img = np.clip(img, 0, 255).astype(np.uint8)

    print("減少對比度 (白黑都接近灰,分不清楚): ")
    show_img(img)

改良版的公式,我們巧妙運用三角函數的特性,

c = contrast / 255.0

contrast = (-255, +255),代表 c = (-1, +1)

k = math.tan((45 + 44 * c) / 180 * math.pi)

將 c 代入,得到約 tan((1~89)/180*pi)

我們來思考一下tan的特性:
* tan > 45度: y>x,為分數 (0~1),表示更接近0
* tan < 45度: x>y,為假分數 (>1),表示更遠離0

那我們再看下一行:
img = (img – 127.5 * (1 – B)) * k + 127.5 * (1 + B)

我們從255的一半 127.5開始看,
後面127.5是正的
前面127.5是負的,因為乘上k,
k可以決定要更大的負(整個式子結果更負)更小的負(整個式子結果更正)

因為我們是從中間 127.5 開始切,
所以就會有小於127.5 往更負的方向跑,大於127.5 往更正的方向跑的現象,

但隨著值越大,一定會超出 0 ~ 255 的顏色範圍,
所以最後我們用:

img = np.clip(img, 0, 255).astype(np.uint8)

所有值必須介於 0~255 之間,超過255 = 255,小於 0 = 0

完成了改變對比度的演算法。


本文同步發佈在: 第 12 屆 iT 邦幫忙鐵人賽
【沒錢ps,我用OpenCV!】Day 8 – 日系濾鏡5,運用 OpenCV 改變圖片的對比度 modify contrast (內含:網路上常見錯誤調整對比度方式的分析)


Reference

https://www.pythonf.cn/read/57067

https://kknews.cc/zh-tw/code/oka9mbm.html

https://blog.csdn.net/zh_jessica/article/details/77967650

https://www.cnblogs.com/lfri/p/10627595.html

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