Question

很难找到这个问题的真正描述性标题，但基本上，我想让浅灰色更白。

现在我正在做类似的事情：

# Separate channels of image (from BGR format)
b, g, r = gray[:, :, 0], gray[:, :, 1], gray[:, :, 2]

# Create a mask for the whitish pixels
mask = (b > 128) & (g > 128) & (r > 128)

# Put thoses pixels as white
gray[:, :, :3][mask] = [255, 255, 255]

但我不希望它们是全白但只是更白，所以考虑到它们的当前值。这里是一个示例函数的伪代码：

if (r>128 && g>128 && b>128)
    r = r + (255-r)/2
    g = ...

我怎么能在python中这样做？在此先感谢您的帮助，我希望它足够清楚。

Answer 1

使用a作为输入RGB图像，可以建议两种矢量化方法。

方法＃1：创建要修改的地点的掩码，保留尺寸并使用np.where在新值和旧值之间进行选择，从而创建新的图像数组 -

mask = (a > 128).all(-1,keepdims=True)
new_vals = a + (255 - a)//2
a = np.where(mask, new_vals, a )

方法＃2：在不保留尺寸的情况下创建要修改的地点的遮罩，并让我们使用boolean-indexing进行原位编辑 -

mask = (a > 128).all(-1,keepdims=False)
a_masked = a[mask]
new_vals_masked = a_masked + (255 - a_masked)//2
a[mask] = new_vals_masked

示例运行 -

In [34]: np.random.seed(0)

In [35]: a = np.random.randint(0,255,(2,2,3)).astype(np.uint8)

In [36]: a[0,0] = [200,180,160]

In [37]: a[1,1] = [170,150,220]

In [38]: a  # Original image array
Out[38]: 
array([[[200, 180, 160],
        [192,  67, 251]],

       [[195, 103,   9],
        [170, 150, 220]]], dtype=uint8)

In [39]: mask = (a > 128).all(-1,keepdims=True)
    ...: new_vals = a + (255 - a)//2
    ...: a = np.where(mask, new_vals, a )
    ...: 

In [40]: a # New array
Out[40]: 
array([[[227, 217, 207],
        [192,  67, 251]],

       [[195, 103,   9],
        [212, 202, 237]]], dtype=uint8)

根据颜色更改像素颜色

1 个答案: