如何通过灰度图像的代码使用灰度级/中间色调滑块

Question

我有欲伽玛校正应用到的灰度图像。手动地，我在Photoshop级别中调整中间滑块，而不会触碰黑点或白点，直到直方图的中值达到127或接近该值为止。我想通过python来做同样的事情。

我寻找了一个将伽玛值作为输入并生成输出图像的公式。然而，我只找到一个，其调整所述低和高值，而不是伽马（或中间色调）。

这里，R是在我的作为numpy的阵列图像的像素的RGB红色值，H是高输入和L低输入。我开始与L = 0和H = 255，并保持通过不同值的函数，直到返回的图像上的直方图具有中值127。

def get_levelcorrected_image(R,H,L):

    temp=((R-L)*255.0)/(H-L)
    temp[temp<0]=0
    temp[temp>255]=255
    temp[temp==255]=0    #added this line because for some reason there were a lot of white pixels where it should have been dark
    final = temp.astype('uint8')
    return final

我试图搜索的伽马滑块后面的公式将辫文档，并发现看起来像这样的代码。

  if (gray)
  {
  gdouble input;
  gdouble range;
  gdouble inten;
  gdouble out_light;
  gdouble lightness;

  /* Calculate lightness value */
  lightness = GIMP_RGB_LUMINANCE (gray->r, gray->g, gray->b);

  input = gimp_levels_config_input_from_color (channel, gray);

  range = config->high_input[channel] - config->low_input[channel];
  if (range <= 0)
    goto out;

  input -= config->low_input[channel];
  if (input < 0)
    goto out;

  /* Normalize input and lightness */
  inten = input / range;
  out_light = lightness / range;

  /* See bug 622054: picking pure black or white as gamma doesn't
   * work. But we cannot compare to 0.0 or 1.0 because cpus and
   * compilers are shit. If you try to check out_light using
   * printf() it will give exact 0.0 or 1.0 anyway, probably
   * because the generated code is different and out_light doesn't
   * live in a register. That must be why the cpu/compiler mafia
   * invented epsilon and defined this shit to be the programmer's
   * responsibility.
   */
  if (out_light <= 0.0001 || out_light >= 0.9999)
    goto out;

  /* Map selected color to corresponding lightness */
  config->gamma[channel] = log (inten) / log (out_light);
  config->gamma[channel] = CLAMP (config->gamma[channel], 0.1, 10.0);
  g_object_notify (G_OBJECT (config), "gamma");

我知道伽马输入值应为0.1至10之间，并且它可能是一个日志或二次函数。我不确定这是否是正确的代码片段，因为它似乎需要高，低和像素值并产生伽玛值（我可能会误会），而我想输入伽玛值并获得校正后的图像。

的问题是，同时用这种方法产生的图像是接近我想要的，它不是相同的发言权Photoshop或辫形移动伽马滑块。

我在用代码图像处理一个业余爱好者，这是我在StackOverflow上的第一个问题，所以请原谅我的任何愚蠢的事我可能已经问。

Answer 1

我认为这是正确的，但是在投入生产之前请彻底尝试：

#!/usr/bin/env python3

import numpy as np
import math
from PIL import Image

# Load starting image and ensure greyscale. Make into Numpy array for doing maths.
im = Image.open('start.png').convert('L')
imnp = np.array(im)/255

# DEBUG: print(imnp.max())
# DEBUG: print(imnp.min())
# DEBUG: print(imnp.mean()

# Calculate new gamma
gamma=math.log(imnp.mean())/math.log(0.5) 

# Apply new gamma to image
new = ((imnp**(1/gamma))*255).astype(np.uint8)

# Convert back to PIL from Numpy and save
Image.fromarray(new).save('result.png')

这变成了：

对此：

如果您的图像较大，则可能值得对256个可能的灰度值进行LUT（查找表），然后应用该值而不是进行处理。

---

或者，如果您不想编写任何Python，则可以使用 ImageMagick ，它已安装在大多数Linux发行版中，并且可用于macOS和Windows。因此，只需在终端（或Windows上的命令提示符）中：

magick input.png -auto-gamma result.png