from skimage import data,exposure,img_as_float
from PIL import Image,ImageFilter
使用pillow.Image加载图片之后需要转换格式才能应用函数：
加载图片，转换格式（这个函数只能处理numpy数组格式所以可以使用下面函数转换，也可以转换成numpy数组格式）：
figure=Image.open(path) #读取图片
image=img_as_float(figure) #转换成指定格式
调整图片明亮度：
exposure.adjust_gamma(image,系数) 当系数大于一是图像变暗，图像小于一时图像变亮
image=img_as_float(figure)
figure_adjust_low=exposure.adjust_gamma(image,2) #图片调暗
figure_adjust_high=exposure.adjust_gamma(image,0.5) #图片调亮
plt.figure()
plt.subplot(311)
plt.imshow(figure_adjust_low)
plt.subplot(312)
plt.imshow(figure_adjust_high)
plt.subplot(313)
plt.imshow(figure)
plt.show()
效果如下所示：
二、转换图片颜色空间/色调
1.使用opencv（opencv处理后的图片数据为0-255更方便处理，scikit-image处理后数据不方便初始化）
import cv2
figure=Image.open(path)
figure=np.array(figure) #opencv无法处理Image的格式需要转换为numpy格式
figure_pre=cv2.cvtColor(figure,cv2.COLOR_RGB2HSV)
效果如下：
figure=Image.open(path)
figure=np.array(figure)
figure_pre=cv2.cvtColor(figure,cv2.COLOR_RGB2HLS)
plt.figure()
plt.subplot(211)
plt.imshow(figure)
plt.subplot(212)
plt.imshow(figure_pre)
plt.show()
效果如下：
将RGB转换为LUV
figure=Image.open(path)
figure=np.array(figure)
figure_pre=cv2.cvtColor(figure,cv2.COLOR_RGB2LUV)
效果如下：
其他转换空间方法：
2.使用scikit_image
其中colorspace可以是下述其中之一
['hsv', 'xyz', 'rgb cie', 'yiq', 'ydbdr', 'rgb', 'yuv', 'ypbpr', 'ycbcr']
image=np.array(figure)
figure_adjust=color.convert_colorspace(image,'RGB','HSV') #其中RGB为初始图像空间，HSV为需
#要转换的空间 如：HSV,GREY,LAB
plt.figure()
plt.subplot(211)
plt.imshow(figure_adjust)
plt.subplot(212)
plt.imshow(figure)
plt.show()
效果如下：
from skimage import color
image=np.array(figure)
figure_adjust=color.rgb2gray(image) #转换函数
plt.figure()
plt.subplot(211)
plt.imshow(figure_adjust)
plt.subplot(212)
plt.imshow(figure)
plt.show()
效果如下：
image=np.array(figure)
figure_adjust=color.rgb2hsv(image) #转换公式
plt.figure()
plt.subplot(211)
plt.imshow(figure_adjust)
plt.subplot(212)
plt.imshow(figure)
plt.show()
image=np.array(figure)
figure_adjust=color.rgb2lab(image) #转换公式
plt.figure()
plt.subplot(211)
plt.imshow(figure_adjust)
plt.subplot(212)
plt.imshow(figure)
plt.show()
效果如下：
很多小伙伴在处理视频的时候经常会发现很多视频的
色调
不统一，在剪辑时就需要将视频一个一个的进行
调整
，为了帮助大家节省不必要的时间，小编今天就给大家灯箱一个可以快速批量
调整
大量视频
色调
的方法，下面就一起看看具体的操作步骤吧!
进行深
度
学习时，对
图像
进行预处理的过程是非常重要的，
使用
pytorch或者TensorFlow时需要对
图像
进行预处理以及展示来观看处理效果，因此对
python
中的
图像
处理框架进行
图像
的读取和基本变换的掌握是必要的，接下来
python
中几个基本的
图像
处理库进行纵向对比。
项目地址：https://github.com/Oldpan/Pytorch-Learn/tree/master/
Image
-Processing
比较的
图像
处理框架：
scikit-image
opencv
-
python
由于PIL仅支持到
Python
2.7，加上年久失修，于是一群志愿者在PI
这周不同于week1、2，不是用dataset下载数据集，而是用
图片
组成的训练集（和我其他博客弄
opencv
的训练类似），同时最后调用本地
图片
进行测试。week3比week1、2难一些，通过本篇学习加强了自己对于深
度
学习的理解。（我在尝试弄模型测试但失败了，成功了再分享）
img=
cv2
.imread('./imgg/1.jpeg',
cv2
.IMREAD_COLOR) # 打开文件
# 通过
cv2
.cvtColor把
图像
从BGR转换到HSV
img_hsv =
cv2
.cvtColor(img,
cv2
.COLOR_BGR2HSV)
# H空间中，...
Python
-
opencv
学习第十二课：
图像
色彩空间转换
文章目录
Python
-
opencv
学习第十二课：
图像
色彩空间转换一、学习部分二、代码部分NOTES:上一课代码改善--通道混合（第十一课）1.引入库（第十二课内容开始）2.读入原始
图片
并定义色彩转换函数，hsv转换3.将绿色背景变白，取反，完成绿色抠图4.完整代码三、运行结果总结
一、学习部分
记录笔者学习
Python
-
opencv
第十二课：
图像
色彩空间转换，代码资料来源于网络贾老师视频。
二、代码部分
NOTES:上一课代码改善–通道混合（第十一
原标题：如何
使用
OpenCV
快速寻找定位
图像
差异 如何
使用
结构相似性指数(SSIM)将两个
图像
与
Python
进行比较。
使用
这种方法，我们能够轻松确定两个
图像
是否相同或由于轻微的
图像
处理，压缩伪像或有目的的篡改而产生差异。今天我们将扩展SSIM方法，以便我们可以
使用
OpenCV
和
Python
可视化
图像
之间的差异。具体来说，我们将在两个不同的输入
图像
中的区域周围绘制边界框。与
OpenCV
和
Python
...
怎么去除这层“面纱”？
说到
图像
去雾，就不得不提到由何恺明博士等人提出的基于暗通道的
图像
去雾算法。这个算法因其新颖的思路和理想的效果而广受关注，相关论文也曾于2009年荣获CVPR最佳论文奖，同...
what is the easiest way to change the colour of the whole
image
with a RGB value? I have tried wand, however the documentation didn't make much sense to me, and I can only find changing the intensity ...
cols = len(imgArray[0])
rowsAvailable = isinstance(imgArray[0], list)
width = imgArray[0][0].shape[1]
height = imgArray[0][0].shape[0]
ACE算法源自retinex算法，可以
调整
图像
的对比
度
，实现人眼色彩恒常性和
亮度
恒常性，通过差分来计算目标点与周围像素点的相对明暗关系来校正最终像素值，有很好的增强效果。但是计算复杂
度
非常高，本文提出一种有效的快速实现方法。
为叙述方便，这里假设后面的
图像
都是归一化到[0,1]之间的浮点数
图像
。
ACE算法的计算公式为：
Y = ∑(g(I(x0)-I(x))w(x0,x)) / ∑(w...
