跟女朋友旅游三天,Python治好了我的精神内耗...

开发 前端
首先介绍一下HSV,HSV是一种颜色空间,与RGB通过红绿蓝的组合来描述颜色不同,HSV把颜色拆分为色调(H)、饱和度(S)和明度(V)三个维度,这样能够更直接的表达色彩的明暗以及鲜艳程度,因此广泛应用于图像识别领域。

前阵子请了年假,陪女朋友出了趟远门,途中心情愉悦景色宜人,不过累也是真的累,尤其在几天都没休息好还要一路颠簸回到家之后。

谁想到前脚刚踏回家门的我,刚准备休息,就收到了这样的消息:

图片

把图片逐一保存,没想到她四天功夫竟然拍了小两百张照片。

这就有点让我为难了:首先我现在的工作不需要切图,PS也早就卸载了,其次就算有PS,光是给几百张图套上预设也得好一会儿才能搞定。又累又困还要做事,想想就很折磨。

我有点一筹莫展,一边琢磨一边端详起这些照片来:

图片

由于原图质量还可以,所以如果修的话其实不需要太多操作,因为当天云彩很多光线不是很好,照片颜色有点平淡,可以适当加一下饱和度,同时降低一下亮度,就能得到一张不错的照片了。

这时我突然想起前阵子看OpenCV时用过的一个api,借助python,我们说不定能快速把这几百张图搞定。

首先介绍一下HSV,HSV是一种颜色空间,与RGB通过红绿蓝的组合来描述颜色不同,HSV把颜色拆分为色调(H)、饱和度(S)和明度(V)三个维度,这样能够更直接的表达色彩的明暗以及鲜艳程度,因此广泛应用于图像识别领域。

图片

借助opencv的split()函数,我们可以将图片的HSV变量分离出来,然后修改后再用merge()函数合成一张新的图片,达到批量修改饱和度和明度的效果。同时split()也可以将图片的RGB三颜色通道分离出来,然后单独对某个通道进行修改。

话不多说,开始操作:

import cv2
import numpy as np
import os

def modify_image(img_path, target_dir):
# 读取全部图片
pic = cv2.imread(img_path, cv2.IMREAD_UNCHANGED)
# 将图片修改为HSV
pichsv = cv2.cvtColor(pic, cv2.COLOR_BGR2HSV)
# 提取饱和度和明度
H,S,V = cv2.split(pichsv)
# S为饱和度,V为明度
new_pic = cv2.merge([np.uint8(H), np.uint8(S*1.4), np.uint8(V*0.9)])
# 将合并后的图片重置为RGB
pictar = cv2.cvtColor(new_pic, cv2.COLOR_HSV2BGR)
# 获取原文件名
file_name = img_path.split("/")[-1]
# 将图片写入目录
cv2.imwrite(os.path.join(target_dir, file_name), pictar)

root, dirs, files = next(os.walk("./test/"))

for item in files:
img_path = os.path.join(root,item)
process_image(img_path, "./target/")

三下五除二搞定了代码,看眼手机的功夫,几百张图片就处理完毕了。左边是修改前,右边是修改后,可以看到效果还是很明显的,颜色饱满了许多。

图片

几分钟就搞定了所有的图片,女朋友满脸不可思议,但对结果很满意,我当然不会告诉她我是怎么做到的啦。

责任编辑:武晓燕 来源: Python技术
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