Praca z kolorem i korekcja obrazów

1. Zmiana trybu kolorów

Obraz może być przedstawiony w różnych trybach kolorów, takich jak:

• RGB: Standardowy tryb kolorowy.
• L: Odcienie szarości.
• CMYK: Używany w druku.
• RGBA: RGB z kanałem alfa (dla przezroczystości).

Przekształcenie obrazu na inny tryb kolorów można wykonać za pomocą metody convert().

Konwersja na odcienie szarości

Aby obraz stał się czarno-biały, użyj trybu kolorów L:

# Konwersja na odcienie szarości
gray_image = image.convert("L")
gray_image.save("gray_example.jpg")

Ten kod przekształca obraz na czarno-biały i zapisuje go do pliku gray_example.jpg. Jest to przydatne, jeśli chcesz stworzyć czarno-biały styl lub przygotować obraz do analizy, gdzie ważne są tylko poziomy jasności.

Konwersja na tryb CMYK

CMYK jest często używany w poligrafii. Przekształcenie obrazu na ten tryb może być przydatne, jeśli obraz jest przeznaczony do druku.

# Konwersja na CMYK
cmyk_image = image.convert("CMYK")
cmyk_image.save("cmyk_example.jpg")

2. Stosowanie filtrów na obrazie

Pillow oferuje kilka wbudowanych filtrów, które można wykorzystać do tworzenia różnych efektów. Filtry te znajdują się w module ImageFilter.

Stosowanie filtrów rozmycia, konturu i ostrości

from PIL import ImageFilter

# Stosowanie filtra rozmycia
blurred_image = image.filter(ImageFilter.BLUR)
blurred_image.save("blurred_example.jpg")

# Stosowanie filtra konturów
contour_image = image.filter(ImageFilter.CONTOUR)
contour_image.save("contour_example.jpg")

# Stosowanie filtra ostrości
sharpened_image = image.filter(ImageFilter.SHARPEN)
sharpened_image.save("sharpened_example.jpg")

Tu stosujemy trzy różne filtry:

• BLUR: Rozmycie obrazu, co jest przydatne do tworzenia miękkich efektów.
• CONTOUR: Wyróżnianie konturów obiektów na obrazie.
• SHARPEN: Zwiększenie ostrości, co sprawia, że obraz staje się bardziej wyraźny.

Inne filtry

Niektóre inne przydatne filtry dostępne w Pillow:

• DETAIL: Podkreśla szczegóły.
• EDGE_ENHANCE: Wzmacnia krawędzie.
• SMOOTH: Wygładza obraz.

# Stosowanie filtra wzmacniającego krawędzie
edge_image = image.filter(ImageFilter.EDGE_ENHANCE)
edge_image.save("edge_enhance_example.jpg")

3. Dostosowanie jasności, kontrastu, ostrości i nasycenia

Pakiet ImageEnhance w Pillow pozwala łatwo zmieniać jasność, kontrast, ostrość i nasycenie kolorów obrazu.

Dostosowanie jasności

Aby zmienić jasność, użyj klasy ImageEnhance.Brightness. Współczynnik jasności może być dowolną liczbą: 1.0 — pierwotna jasność, mniej niż 1.0 — przyciemnienie, więcej niż 1.0 — zwiększenie jasności.

from PIL import ImageEnhance

# Zmiana jasności
enhancer = ImageEnhance.Brightness(image)
brighter_image = enhancer.enhance(1.5)  # Zwiększenie jasności o 50%
brighter_image.save("brighter_example.jpg")

Dostosowanie kontrastu

Kontrast sprawia, że jasne obszary stają się jaśniejsze, a ciemne — ciemniejsze. Do dostosowania kontrastu użyj ImageEnhance.Contrast.

# Zmiana kontrastu
enhancer = ImageEnhance.Contrast(image)
higher_contrast_image = enhancer.enhance(1.5)  # Zwiększenie kontrastu o 50%
higher_contrast_image.save("higher_contrast_example.jpg")

Dostosowanie ostrości

Ostrość określa, jak wyraźne będą krawędzie obiektów na obrazie. Do dostosowania ostrości użyj ImageEnhance.Sharpness.

# Zmiana ostrości
enhancer = ImageEnhance.Sharpness(image)
sharper_image = enhancer.enhance(2.0)  # Zwiększenie ostrości dwukrotnie
sharper_image.save("sharper_example.jpg")

Wartość 1.0 zachowuje pierwotną ostrość, poniżej 1.0 obraz staje się bardziej rozmyty, a powyżej 1.0 — bardziej ostry.

Dostosowanie nasycenia kolorów

Nasycenie kolorów sprawia, że kolory stają się bardziej lub mniej intensywne. Aby zmienić nasycenie, użyj ImageEnhance.Color.

# Zmiana nasycenia
enhancer = ImageEnhance.Color(image)
more_vibrant_image = enhancer.enhance(1.5)  # Zwiększenie nasycenia o 50%
more_vibrant_image.save("more_vibrant_example.jpg")

4. Porównanie metod korekcji obrazu

5. Przykłady

Przykład pełnej obróbki obrazu

Połączmy wszystko powyższe i stwórzmy kod, który wykonuje kilka etapów korekcji kolorów, stosuje filtry, zmienia jasność, kontrast i nasycenie.

from PIL import Image, ImageEnhance, ImageFilter

# Załadowanie obrazu
image = Image.open("example.jpg")

# Konwersja na tryb czarno-biały
gray_image = image.convert("L")
gray_image.save("gray_example.jpg")

# Stosowanie filtra ostrości
sharpened_image = gray_image.filter(ImageFilter.SHARPEN)
sharpened_image.save("sharpened_gray_example.jpg")

# Zwiększenie jasności
enhancer = ImageEnhance.Brightness(sharpened_image)
brighter_image = enhancer.enhance(1.3)  # O 30% jaśniej
brighter_image.save("brighter_gray_example.jpg")

# Zwiększenie kontrastu
enhancer = ImageEnhance.Contrast(brighter_image)
higher_contrast_image = enhancer.enhance(1.5)  # O 50% większy kontrast
higher_contrast_image.save("final_example.jpg")

Praktyczne zastosowanie korekcji kolorów

• Obróbka zdjęć: Regulacja jasności i kontrastu może poprawić widoczność szczegółów na zdjęciu, a filtry pomogą uczynić obraz bardziej wyrazistym.
• Przygotowanie obrazów do analizy: Konwersja na czarno-białe, zwiększenie ostrości i kontrastu pomogą uczynić obraz bardziej wyraźnym i nadającym się do analizy.
• Stylizacja obrazów: Zmiana nasycenia i stosowanie filtrów pozwalają stworzyć unikalne style i efekty do projektów designerskich.

1

Опрос

Praca z obrazami za pomocą Pillow,  45 уровень,  4 лекция

недоступен

Praca z obrazami za pomocą Pillow

Praca z obrazami za pomocą Pillow

Открыть