contrast

___ tag123python ___ Python ist eine dynamische und stark typisierte Programmiersprache, die die Usability betont. Zwei ähnliche, aber größtenteils inkompatible Versionen von Python sind weit verbreitet (2 und 3). Wenn Sie eine versionsspezifische Python-Frage haben, sollten Sie die Tags [python-2.7] oder [python-3.x] zusätzlich zum Tag [python] verwenden. Wenn Sie eine Python-Variante wie jython, pypy, iron-python usw. verwenden, kennzeichnen Sie diese bitte entsprechend. ___ tag123imageprocessing ___ Alles, was mit digitaler Bildverarbeitung zu tun hat, d. h. die Theorie und die Techniken, die verwendet werden, um Informationen aus digitalen Bildern zu extrahieren oder zu manipulieren. ___ qstnhdr ___ Normalisieren Histogramm (Helligkeit und Kontrast) einer Reihe von Bildern mit Python Image Library (PIL) ___ qstntxt ___

Ich habe ein Skript, das mithilfe der Google Maps-API eine Sequenz von gleich großen quadratischen Satellitenbildern herunterlädt und eine PDF-Datei generiert. Die Bilder müssen vorher gedreht werden, und das mache ich bereits mit PIL.

Ich habe festgestellt, dass aufgrund der unterschiedlichen Licht- und Geländebedingungen einige Bilder zu hell sind, andere zu dunkel, und das resultierende PDF endet etwas hässlich, mit weniger als idealen Lesebedingungen "im Feld" ( Das ist Backcountry Mountain Biking, wo ich eine gedruckte Thumbnail von bestimmten Kreuzungen haben möchte.

(EDIT) Das Ziel besteht dann darin, alle Bilder mit ähnlicher scheinbarer Helligkeit und Kontrast erscheinen zu lassen. Die Bilder, die zu hell sind, müssten also abgedunkelt werden, und die dunklen müssten erleuchtet werden. (Ich habe übrigens imagemagick %code% , oder %code% , oder %code% , oder %code% , oder so ähnlich, mit interessanten Ergebnissen in medizinischen Bildern verwendet, aber ich weiß nicht, wie ich das machen soll diese in PIL).

Ich habe bereits einige Bildkorrekturen nach der Konvertierung in Graustufen verwendet (hatte vor einiger Zeit einen Graustufendrucker), aber die Ergebnisse waren auch nicht gut. Hier ist mein Graustufencode:

%Vor%

Dieser Code funktioniert unabhängig für jedes Bild. Ich frage mich, ob es besser wäre, zuerst alle Bilder zu analysieren und dann ihre visuellen Eigenschaften (Kontrast, Helligkeit, Gamma usw.) zu "normalisieren".

Ich denke auch, dass es notwendig wäre, eine Analyse im Bild (Histogramm?) durchzuführen, um eine benutzerdefinierte Korrektur in Abhängigkeit von jedem Bild anzuwenden, und nicht eine gleichwertige Korrektur für alle (obwohl jede "Verbesserung" Funktion berücksichtigt implizit Anfangskonti).

Hat jemand solch ein Problem und / oder eine gute Alternative, dies mit den farbigen Bildern (keine Graustufen) zu tun?

Jede Hilfe wird geschätzt, danke fürs Lesen!

    
___ tag123pythonimaginglibrary ___ Die Python Imaging Library (PIL) bietet der Python-Sprache eine de-facto-Standardgrundlage für die Bildbearbeitung. Die API von PIL ist leicht, aber semantisch konsistent; Es bietet eine Reihe komfortabler Pythonic-Tools für einen Großteil des Imaging-Lexikons: Verarbeitung, Analyse, Komprimierung und Codec-Abstraktion usw. - all dies baut auf einer maßgeschneiderten und leicht erweiterbaren Bibliotheksstruktur auf. ___ answer7170023 ___

Was Sie wahrscheinlich suchen, ist ein Dienstprogramm, das "Histogramm-Stretching" ausführt. Hier ist eine Implementierung . Ich bin mir sicher, dass es andere gibt. Ich denke, dass Sie den ursprünglichen Farbton erhalten und diese Funktion gleichmäßig über alle Farbbänder anwenden möchten.

Natürlich besteht eine gute Chance, dass einige der Kacheln eine deutliche Diskontinuität in der Ebene aufweisen, an der sie sich anschließen. Dies zu vermeiden würde jedoch eine räumliche Interpolation der "Streck" -Parameter beinhalten und ist eine viel kompliziertere Lösung. (... wäre aber eine gute Übung, wenn diese Notwendigkeit besteht.)

Bearbeiten:

Hier ist eine Optimierung, die den Bildfarbton beibehält:

%Vor%     
___ answer38138050 ___

Der folgende Code funktioniert mit Bildern von einem Mikroskop (die ähnlich sind), um sie vor dem Nähen vorzubereiten. Ich benutzte es auf einem Test-Set von 20 Bildern mit vernünftigen Ergebnissen.

Die Helligkeitsdurchschnittsfunktion stammt aus einer anderen Stackoverflow-Frage .

%Vor%

An diesem Punkt werden die "Korrektur" -Werte (d. h. die Differenz zwischen Wert und Mittelwert) in deltaList gespeichert. Der folgende Abschnitt wendet diese Korrektur nacheinander auf alle Bilder an.

%Vor%     
___ tag123kontrast ___ der Unterschied in Farbe und Licht zwischen Teilen eines Bildes ___ tag123helligkeit ___ Eine Eigenschaft der visuellen Wahrnehmung, in der eine Quelle als strahlendes oder reflektierendes Licht erscheint. ___
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