仅使用numpy调整图像的对比度

Question

我正在尝试为灰度颜色的图像编写对比度调整，但到目前为止找不到正确的方法。这是我想出的：

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
from PIL import Image
from scipy import misc
def fix_contrast(image):
    minimumColor = np.amin(image)
    maximumColor = np.amax(image)
    #avg = (minimumColor - maximumColor)/2 first attempt
    avg = np.mean(image) #second attempt
    colorDownMatrix = image < avg # also tried
    colorUpMatrix = image > avg 
    #also tried:   colorUpMatrix = image > avg * 1.2
    # and : colorDownMatrix = image < avg* 0.3

    image = image - minimumColor*colorDownMatrix
    image = image + maximumColor*colorUpMatrix
    lessThen0 = image<0
    moreThen255 = image>255
    image[lessThen0] = 0
    image[moreThen255] = 255
    return image    

我通常的尝试是将元素“更接近”到0的像素减少到0，将元素“更接近”到255的像素增加到255。 ，但是我的所有尝试都没有使我取得任何好的结果。

我正在处理的图像：

我想要的结果是：

我在解决方案附近吗？任何提示/技巧都很棒

Answer 1

增加对比度（即分开较暗和较亮的像素）的最简单方法就是在整个光谱（0 到 255）上“拉伸”当前现有范围（144 到 216）：

设置，与此答案中的方式相同。

import numpy as np
from PIL import Image

pixvals = np.array(Image.open("image.png").convert("L"))

然后扩大范围

pixvals = ((pixvals - pixvals.min()) / (pixvals.max()-pixvals.min())) * 255
Image.fromarray(pixvals.astype(np.uint8))

结果实际上与此答案相同，只是代码稍微少一些：

现在，在这张图片中，这可能就足够了。然而，某些图像可能有一些像素非常接近 0 或 255，这会使该方法无效。

这numpy.percentile()是救援。这个想法是“剪辑”允许像素存在的范围。

minval = np.percentile(pixvals, 2)
maxval = np.percentile(pixvals, 98)
pixvals = np.clip(pixvals, minval, maxval)
pixvals = ((pixvals - minval) / (maxval - minval)) * 255
Image.fromarray(pixvals.astype(np.uint8))

这会导致对比度稍高一些，因为低于 2% 和高于 98% 的所有值都被有效删除。（根据您的需要使用这些值）

Answer 2

我正在学习Python，numpy并认为我会尝试实现“查找表”（LUT）。它可以正常工作，并且输出图像的范围从黑色到白色，但是我很高兴收到改进的建议。

#!/usr/local/bin/python3
import numpy as np
from PIL import Image

# Open the input image as numpy array, convert to greyscale and drop alpha
npImage=np.array(Image.open("cartoon.png").convert("L"))

# Get brightness range - i.e. darkest and lightest pixels
min=np.min(npImage)        # result=144
max=np.max(npImage)        # result=216

# Make a LUT (Look-Up Table) to translate image values
LUT=np.zeros(256,dtype=np.uint8)
LUT[min:max+1]=np.linspace(start=0,stop=255,num=(max-min)+1,endpoint=True,dtype=np.uint8)

# Apply LUT and save resulting image
Image.fromarray(LUT[npImage]).save('result.png')

关键字：Python，Numpy，PIL，枕头，图像，图像处理，LUT，查找表，查找，对比度，拉伸。