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效果
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什么是白平衡#xff1f;
实现原理
将指定图色调调整为参考图色调主要流程
示例代码 效果
将图一效果转换为图二效果色调#xff1a; 调整后#xff0c;可实现色调对换 背景
现有两张图像#xff0c;色调不一致#xff0c;对于模型重建会有影响。因…目录
效果
背景
什么是白平衡
实现原理
将指定图色调调整为参考图色调主要流程
示例代码 效果
将图一效果转换为图二效果色调 调整后可实现色调对换 背景
现有两张图像色调不一致对于模型重建会有影响。因此需要将不符合需求的image进行白平衡色调统一。
什么是白平衡
图像信号处理算法Image Signal ProcessISP对图像传感器输出的原始图像进行处理得到较好的场景还原效果。
其中3A算法包括AWB(自动白平衡)、AE(自动曝光)、AF(自动对焦)。
白平衡White Balance,简称WB是一种相机设置用于校正照片或视频中的色彩。
白平衡通过调整红、绿、蓝三种颜色的比例补偿光源的色片使得图像中白色看起来是真正的白色从而使整个图像的色彩更加自然准确。 将图像A转换为图像B的色调这是一个色彩迁移Color Transfer的问题。色彩迁移旨在将源图像的颜色风格应用到目标图像中使得目标图像看起来像是通过类似的光线或色调条件拍摄的。 实现原理
色彩迁移的基本原理是通过分析和调整图像的颜色分布使源图像的颜色特征如均值和方差与目标图像匹配。通常色彩迁移通过以下几个步骤实现
颜色空间转换将RGB图像转换到一种颜色空间如LAB或LUV。这些颜色空间更适合进行色彩调整因为它们将亮度与颜色信息分离。统计特征匹配计算源图像和目标图像在新颜色空间中的统计特征如均值和方差。然后将源图像的颜色分布调整为与目标图像匹配。颜色映射将调整后的颜色分布映射回原始颜色空间生成最终的图像。颜色空间逆变换将图像从LAB或LUV颜色空间转换回RGB以获得最终结果。
将指定图色调调整为参考图色调主要流程
1图像从BGR转换到LAB颜色空间因为LAB空间更适合进行颜色调整操作
2分别计算参考图和源图 的 均值和标准差
3对源图进行标准化并将参考图的均值和标准差 应用到源图
4将调整后的LAB图像转换回BGR颜色空间
示例代码
import cv2import numpy as npdef match_color(source, reference):# 将图像从BGR转换为LAB颜色空间source_lab cv2.cvtColor(source, cv2.COLOR_BGR2Lab)reference_lab cv2.cvtColor(reference, cv2.COLOR_BGR2Lab)# 计算参考图像的均值和标准差ref_mean, ref_std cv2.meanStdDev(reference_lab)ref_mean ref_mean.reshape((1, 1, 3))ref_std ref_std.reshape((1, 1, 3))# 计算源图像的均值和标准差src_mean, src_std cv2.meanStdDev(source_lab)src_mean src_mean.reshape((1, 1, 3))src_std src_std.reshape((1, 1, 3))# 对源图像进行标准化并应用参考图像的均值和标准差lab_adjusted (source_lab - src_mean) * (ref_std / src_std) ref_mean# 将调整后的LAB图像转换回BGR颜色空间lab_adjusted np.clip(lab_adjusted, 0, 255).astype(np.uint8)result cv2.cvtColor(lab_adjusted, cv2.COLOR_Lab2BGR)return result# 读取源图像和参考图像将image_B色调调整为image_A色调source_image cv2.imread(image_B.png)reference_image cv2.imread(image_A.png)# 调整色调result_image match_color(source_image, reference_image)# 保存结果cv2.imwrite(result_1.jpg, result_image)
