Python實現(xiàn)PS圖像明亮度調整效果示例
本文實例講述了Python實現(xiàn)PS圖像明亮度調整效果。分享給大家供大家參考，具體如下：
這里用 Python 實現(xiàn) PS 圖像調整中的明度調整：
我們知道，一般的非線性RGB亮度調整只是在原有R、G、B值基礎上增加和減少一定量來實現(xiàn)的，而PS的明度調整原理還得從前面那個公式上去找。我們將正向明度調整公式：
RGB = RGB + (255 - RGB) * value / 255
轉換為
RGB = (RGB * (255 - value) + 255 * value) / 255，
如果value用１表示最大值255，則為
RGB = RGB * (1 - value) + 255 * value，
可以看出什么呢？凡是知道圖像合成的人都知道這個公式，其實PS的明度調整是采用Alpha合成方式，這里的value就是Alpha，公式前面部分RGB * (1 - value)的是圖像部分，后面的255 * value部分則是一個白色遮照層，明度越大，遮照層的Alpha越大，圖像就越談，反之亦然。而明度的負調整則是以一個黑色遮照層來完成的。負１００％就全黑了。只有遮照層Alpha=0，也就是明度值為０時，才是完完全全的圖片顯示。
明度調整，利用圖層的合成
如果alpha大于0，相當于利用一個白色遮罩層合成
RGB = RGB * (1 - alpha) + 255 * alpha;
如果alpha小于0，相當于利用一個黑色遮罩層合成
RGB=RGB * (1+alpha) + 0 * alpha;
import matplotlib.pyplot as plt
from skimage import io
file_name='D:/Visual Effects/PS Algorithm/4.jpg';
img=io.imread(file_name)
# -255.0 - 255.0 alpha -1.0 - 1.0
Increment = 105.0;
alpha = Increment/255.0;
def Illumi_adjust(alpha, img):
if alpha > 0 :
img_out = img * (1 - alpha) + alpha * 255.0
else:
img_out = img * (1 + alpha)
return img_out/255.0
img_out = Illumi_adjust(alpha, img)
plt.figure()
plt.imshow(img)
plt.axis('off')
plt.figure(2)
plt.imshow(img_out)
plt.axis('off')
plt.show()
原圖
明度增加：
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希望本文所述對大家Python程序設計有所幫助。
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