➣ Reading Time: 10 minutes

先來看看今天的結果圖

https://ithelp.ithome.com.tw/upload/images/20200917/20120424QGm94UZZ5T.png

-> 此篇文章的程式碼 github

Day06_調整色調色溫白平衡_modify_color_temperature.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
4. 增添顆粒感
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 調整色調(冷色系/暖色系)、色溫(白平衡)

def modify_color_temperature(img):

    # ---------------- 冷色調 ---------------- #  

#     height = img.shape[0]
#     width = img.shape[1]
#     dst = np.zeros(img.shape, img.dtype)

    # 1.計算三個通道的平均值，並依照平均值調整色調
    imgB = img[:, :, 0] 
    imgG = img[:, :, 1]
    imgR = img[:, :, 2] 

    # 調整色調請調整這邊~~ 
    # 白平衡 -> 三個值變化相同
    # 冷色調(增加b分量) -> 除了b之外都增加
    # 暖色調(增加r分量) -> 除了r之外都增加
    bAve = cv2.mean(imgB)[0] 
    gAve = cv2.mean(imgG)[0] + 20
    rAve = cv2.mean(imgR)[0] + 20
    aveGray = (int)(bAve + gAve + rAve) / 3

    # 2. 計算各通道增益係數，並使用此係數計算結果
    bCoef = aveGray / bAve
    gCoef = aveGray / gAve
    rCoef = aveGray / rAve
    imgB = np.floor((imgB * bCoef))  # 向下取整
    imgG = np.floor((imgG * gCoef))
    imgR = np.floor((imgR * rCoef))

    # 3. 變換後處理
#     for i in range(0, height):
#         for j in range(0, width):
#             imgb = imgB[i, j]
#             imgg = imgG[i, j]
#             imgr = imgR[i, j]
#             if imgb > 255:
#                 imgb = 255
#             if imgg > 255:
#                 imgg = 255
#             if imgr > 255:
#                 imgr = 255
#             dst[i, j] = (imgb, imgg, imgr)

    # 將原文第3部分的演算法做修改版，加快速度
    imgb = imgB
    imgb[imgb > 255] = 255

    imgg = imgG
    imgg[imgg > 255] = 255

    imgr = imgR
    imgr[imgr > 255] = 255

    cold_rgb = np.dstack((imgb, imgg, imgr)).astype(np.uint8) 

    print("Cold color:")
    print(cold_rgb.shape)
    show_img(cold_rgb)

我們實際上做了什麼事呢?

其實我每天都在程式碼中把註解寫得很清楚了，
這邊越來越不知道要寫什麼了XD

我們所說的冷、暖色調，其實就是色溫變化的結果，
而色溫的變化，通常也就伴隨著「白平衡的破壞」。

一個白平衡的圖片，色調並不會明顯偏冷或偏暖，
但因為人類視覺上的觀感，有時我們能透過色調使圖片更有特色。

例如：

  • 想呈現「冷酷、冰冷」的照片，適合使用冷色調。
  • 想呈現「溫暖、熱情」的照片，適合使用暖色調。

-> 關於修改演算法的部分：
原文的演算法使用兩層for迴圈進行計算，
但既然都使用了numpy矩陣，使用矩陣算法才是更有效率的方式，
因此才有修改版的寫法，如果讀者有興趣可以自行試試執行時間的差距。

Reference

https://blog.csdn.net/weixin_39853245/article/details/101199768

https://blog.csdn.net/qq_36187544/article/details/97657927?utm_medium=distribute.pc_relevant.none-task-blog-BlogCommendFromMachineLearnPai2-1.channel_param&depth_1-utm_source=distribute.pc_relevant.none-task-blog-BlogCommendFromMachineLearnPai2-1.channel_param

https://blog.csdn.net/wzwxiaozheng/article/details/38434391?utm_medium=distribute.pc_relevant.none-task-blog-BlogCommendFromMachineLearnPai2-2.channel_param&depth_1-utm_source=distribute.pc_relevant.none-task-blog-BlogCommendFromMachineLearnPai2-2.channel_param

https://medium.com/%E9%9D%92%E8%98%8B%E6%9E%9C3c/%E6%94%9D%E5%BD%B1%E5%9F%BA%E7%A4%8E%E8%A8%93%E7%B7%B4-%E7%99%BD%E5%B9%B3%E8%A1%A1%E6%98%AF%E4%BB%80%E9%BA%BC-%E8%89%B2%E6%BA%AB%E8%A9%B2%E6%80%8E%E9%BA%BC%E8%AA%BF%E6%95%B4-efd8eed4df2b

https://kknews.cc/zh-tw/photography/9p425vl.html

⭐Python OpenCV 相關文章整理⭐：
⭐基礎知識篇⭐：
1.【OpenCV】1 – 安裝 python OpenCV install 電腦中圖片的基本概念總整理 (附錄：OpenCV 快速測試用程式碼)
2.【OpenCV】2 – OpenCV 圖片的讀取、顯示、存檔 (load, show, save)，附贈簡易理解「相對路徑」與「絕對路徑」
3.【OpenCV】OpenCV 利用 python OpenCV 查詢 image 大小, img shape sample code (內附範例程式碼)
⭐基本圖像處理篇⭐：
1.【OpenCV】OpenCV 利用 python OpenCV 縮放圖片 image 大小, cv2 resize (內附程式碼)
2.【OpenCV】3 – python OpenCV 的剪裁、旋轉、縮放 (crop, rotate, resize)
3.【OpenCV】4 – 運用 OpenCV 調整光線 (modify brightness, intensity)
4.【OpenCV】5 – 運用 OpenCV 調整亮度、飽和度(透過轉移至 HLS 顏色空間) modify lightness, saturation
5.【OpenCV】6 – 運用 OpenCV 調整色調(冷色系/暖色系)、色溫(白平衡)modify color temperature, white balance
6.【OpenCV】7 – 運用 OpenCV 為圖片增加一些顆粒感 (增加高斯噪點) add gaussian noise
7.【OpenCV】8 – 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)
8.【OpenCV】9 – 運用 OpenCV 降低圖片的高光 reduce highlights
9.【OpenCV】11 – OpenCV 建立新空白圖、畫點、畫圓 create new pictures, draw points and draw circle
10.【OpenCV】12 – 運用 OpenCV 畫線、畫矩形、畫橢圓 draw lines, draw rectangle, draw ellipse
11.【OpenCV】13 – 運用 OpenCV 在圖片上寫文字、查色碼、顯示色碼顏色 write text, get and show RGB Color Code
⭐進階圖像處理篇⭐：
1.【OpenCV】14 – 運用 OpenCV 顯示圖片直方圖、分離與合併RGB通道 show histogram, split, merge RGB channel
2.【OpenCV】15 – OpenCV 當然也有像 ps 圖層的功能! 什麼?圖片也能加減法?! Add, Subtract, AddWeighted
3.【OpenCV】16 – 運用 OpenCV 幫助我們找圖片的輪廓(高斯模糊、Canny) cv2.GaussianBlur, cv2.Canny
4.【OpenCV】17 – 運用 OpenCV 的終極圖層處理大全, 想P圖該怎麼P (bitwise_or, and, xor, not, addWeighted)
5.【OpenCV】18 – 運用 OpenCV 做圖片二值化，產生黑白的圖片吧！cv2.threshold 各種選擇參數大全
6.【OpenCV】19 – OpenCV 的圖片自適應二值化，產生更好效果的黑白圖片！cv2.adaptiveThreshold
7.【OpenCV】20 – OpenCV 的各種 Threshold 方法整理，Otsu’s Threshold 大津二值化，自動計算最佳閥值，做出最好的黑白效果圖！
8.【OpenCV】26 – 銳化圖片，將模糊的圖片變得更清晰吧！ sharpen images
⭐冷門應用篇⭐：
1.【OpenCV】python OpenCV 分析影像模糊程度 檢測圖片模糊 blur sample code (內含範例程式碼)
2.【OpenCV】21 – OpenCV 也有 photoshop 的魔術棒工具?! 漫水填充法 cv2.floodFill (Magic Wand Tool)
3.【OpenCV】27 – 顏色映射 – OpenCV 內建的自動配色?! auto recolor images, cv2.applyColorMap
⭐影片處理篇⭐：
1.【OpenCV】OpenCV 利用 python OpenCV 將圖片製作成一部影片 (內附程式碼) make video from images
2.【OpenCV】OpenCV 利用 python OpenCV 將一部影片拆成一張張圖片 sample code (內附程式碼) get images from video
3.【OpenCV】用 OpenCV 開啟 rtsp 即時影像串流 sample code (內含範例程式碼) – python OpenCV rtsp
4.【OpenCV】python pyinotify video player 利用 OpenCV + inotify 製作即時影片播放器 sample code (內含範例程式碼)
⭐綜合應用篇⭐：
1.【OpenCV】10 – 日系濾鏡總集篇，運用 OpenCV 製作屬於自己的濾鏡吧 (內含可於網頁上直接完成濾鏡的 colab )
2.【OpenCV】22 – 綜合運用1，用 OpenCV 來P圖囉! 來運用各種之前學習的各種東西吧! merge two images
3.【OpenCV】23 – 綜合運用2，(資料標註) 用 OpenCV 來製作一個標記點小工具吧! 滑鼠與視窗控制 label points
4.【OpenCV】24 – 綜合運用3，(應用app) 用 OpenCV 來製作一個照片文件掃描機吧! photo scanner 透視投影
5.【OpenCV】25 – 綜合運用4，用 OpenCV 來把圖片p到各種奇怪的地方吧！ 透視投影 cv2.warpPerspective, merge two images
6.【OpenCV】28 – Final Project v1，於是沒錢買ps的我，開發了自己的photoshop，我的天啊 My photoshop made by OpenCV
7.【OpenCV】29 – Final Project v2，於是沒錢買ps的我，開發了自己的photoshop，我的天啊 My photoshop made by OpenCV
8.【OpenCV】30 – Final Project v3，於是沒錢買ps的我，開發了自己的photoshop，我的天啊 My photoshop made by OpenCV
9.【OpenCV】用 python OpenCV 計算 iou 的方法 (內附範例程式碼) sample code
⭐【喜歡我的文章嗎? 歡迎幫我按讚~ 讓基金會請創作者喝一杯咖啡! 】
如果喜歡我的文章，請幫我在下方【按五下Like】 (Google, Facebook 免註冊)，會由 「LikeCoin」 贊助作者鼓勵繼續創作，讀者們「只需幫忙按讚，完全不用出錢」哦!

likecoin-steps
Post Views: 2,014