Python实现PS图像调整颜色梯度效果示例

 更新时间:2018年01月25日 10:48:21   作者:Matrix_11  
这篇文章主要介绍了Python实现PS图像调整颜色梯度效果,结合实例形式分析了Python实现PS图像调整中颜色梯度的原理与相关操作技巧,需要的朋友可以参考下

本文实例讲述了Python实现PS图像调整颜色梯度效果。分享给大家供大家参考,具体如下:

这里用 Python 实现 PS 中的色彩图,可以看到颜色的各种渐变,具体的效果可以参考附录说明

和之前的程序相比,这里利用矩阵的运算替代了 for 循环,提升了运行的效率。

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
from skimage import io
import numpy.matlib
from skimage import img_as_float
file_name='D:/Visual Effects/PS Algorithm/4.jpg';
img=io.imread(file_name)
img = img_as_float(img)
row, col, channel = img.shape
rNW = 0.5
rNE = 1.0
rSW = 1.0
rSE = 0.0
gNW = 0.0
gNE = 0.5
gSW = 0.0
gSE = 1.0
bNW = 1.0
bNE = 0.0
bSW = 1.0
bSE = 0.0
xx = np.arange (col)
yy = np.arange (row)
x_mask = numpy.matlib.repmat (xx, row, 1)
y_mask = numpy.matlib.repmat (yy, col, 1)
y_mask = np.transpose(y_mask)
fx = x_mask * 1.0 / col
fy = y_mask * 1.0 / row
p = rNW + (rNE - rNW) * fx
q = rSW + (rSE - rSW) * fx
r = ( p + (q - p) * fy )
r[r<0] = 0
r[r>1] =1
p = gNW + (gNE - gNW) * fx
q = gSW + (gSE - gSW) * fx
g = ( p + (q - p) * fy )
g[g<0] = 0
g[g>1] =1
p = bNW + (bNE - bNW) * fx
q = bSW + (bSE - bSW) * fx
b = ( p + (q - p) * fy )
b[b<0] = 0.0
b[b>1] = 1.0
img[:, :, 0] = r
img[:, :, 1] = g
img[:, :, 2] = b
plt.figure(1)
plt.imshow(img)
plt.axis('off');
plt.show();

附录:PS 色调— —颜色梯度

  clc;
  clear all;
  close all;
  addpath('E:\PhotoShop Algortihm\Image Processing\PS Algorithm');
  I=imread('4.jpg');
  Image=double(I)/255;
  [height, width, depth]=size(Image);
  rNW=1.0;   gNW=0.0;  bNW=0.0;
  rNE=1.0;   gNE=1.0;  bNE=0.0;
  rSW=0.0;   gSW=0;   bSW=1.0;
  rSE=0.0;   gSE=1.0;  bSE=0.0;
  Img_new=Image;
  for ii=1:height
    for jj=1:width
      fx = jj / width;
      fy = ii / height;
      p = rNW + (rNE - rNW) * fx;
      q = rSW + (rSE - rSW) * fx;
      r = ( p + (q - p) * fy );
      r = min(max(r, 0), 1);
      p = gNW + (gNE - gNW) * fx;
      q = gSW + (gSE - gSW) * fx;
      g = ( p + (q - p) * fy );
      g = min(max(g, 0) ,1);
      p = bNW + (bNE - bNW) * fx;
      q = bSW + (bSE - bSW) * fx;
      b = ( p + (q - p) * fy );
      b = min(max(b, 0), 1);
      Img_new(ii, jj, 1)=r;
      Img_new(ii, jj, 2)=g;
      Img_new(ii, jj, 3)=b;
    end  
  end
  imshow(Img_new);
  imwrite(Img_new, 'out.jpg');

参考来源:http://www.jhlabs.com/index.html

本例Python运行效果图:

原图:

运行效果:

更多关于Python相关内容感兴趣的读者可查看本站专题:《Python图片操作技巧总结》、《Python数据结构与算法教程》、《Python Socket编程技巧总结》、《Python函数使用技巧总结》、《Python字符串操作技巧汇总》、《Python入门与进阶经典教程》及《Python文件与目录操作技巧汇总

希望本文所述对大家Python程序设计有所帮助。

相关文章

  • Python pytest自动化测试库十个强大用法示例

    Python pytest自动化测试库十个强大用法示例

    本文将介绍Python的pytest库的10个强大用法,并提供相应的代码示例,帮助你更好地理解和应用单元测试,它提供了许多高级功能和便利的用法,能够让我们更轻松地编写和执行单元测试
    2024-01-01
  • python与mysql数据库交互的实现

    python与mysql数据库交互的实现

    这篇文章主要介绍了python与mysql数据库交互的实现,文中通过示例代码介绍的非常详细,对大家的学习或者工作具有一定的参考学习价值,需要的朋友们下面随着小编来一起学习学习吧
    2020-01-01
  • Django python雪花算法实现方式

    Django python雪花算法实现方式

    在Django项目中添加自定义模块或应用来封装雪花算法,步骤包括创建应用,编写算法实现代码至utils.py文件,及配置settings.py,此方法可方便在项目中随处调用雪花算法,适用于需要唯一ID生成的场景
    2024-09-09
  • python django中8000端口被占用的解决

    python django中8000端口被占用的解决

    今天小编就为大家分享一篇python django中8000端口被占用的解决,具有很好的参考价值,希望对大家有所帮助。一起跟随小编过来看看吧
    2019-12-12
  • Python 爬虫批量爬取网页图片保存到本地的实现代码

    Python 爬虫批量爬取网页图片保存到本地的实现代码

    这篇文章主要介绍了Python 爬虫批量爬取网页图片保存到本地,本文通过实例代码给大家介绍的非常详细,对大家的学习或工作具有一定的参考借鉴价值,需要的朋友可以参考下
    2020-12-12
  • 将tensorflow的ckpt模型存储为npy的实例

    将tensorflow的ckpt模型存储为npy的实例

    今天小编就为大家分享一篇将tensorflow的ckpt模型存储为npy的实例,具有很好的参考价值,希望对大家有所帮助。一起跟随小编过来看看吧
    2018-07-07
  • Python numpy生成矩阵、串联矩阵代码分享

    Python numpy生成矩阵、串联矩阵代码分享

    这篇文章主要介绍了Python numpy生成矩阵、串联矩阵代码分享,具有一定参考价值,需要的朋友可以了解下。
    2017-12-12
  • python命令行交互引导用户输入一个数字实现

    python命令行交互引导用户输入一个数字实现

    这篇文章主要为大家介绍了python命令行交互引导用户输入一个数字实现,有需要的朋友可以借鉴参考下,希望能够有所帮助,祝大家多多进步,早日升职加薪
    2023-11-11
  • python实现余弦相似度文本比较的示例

    python实现余弦相似度文本比较的示例

    这篇文章主要介绍了python实现余弦相似度文本比较的示例,本文给大家介绍的非常详细,对大家的学习或工作具有一定的参考借鉴价值,需要的朋友可以参考下
    2021-05-05
  • python 3.6 tkinter+urllib+json实现火车车次信息查询功能

    python 3.6 tkinter+urllib+json实现火车车次信息查询功能

    这篇文章主要介绍了python 3.6 tkinter+urllib+json 火车车次信息查询功能,本文以查询火车车次至南京的信息为例,需要的朋友可以参考下
    2017-12-12

最新评论