我們開始吧!
一如既往,我們須導(dǎo)入所需的Python庫。
現(xiàn)在我們看看正在處理的圖像。
![]()
圖像明顯有一個顏色陰影。現(xiàn)在讓我們試著調(diào)整一下,使得圖像不那么黑。
開始,我們必須首先選擇想要的特定區(qū)域。為此,我們可以使用NumPy中提供的矩形函數(shù)。
![]()
可以看到圖像左上角的紅色矩形,大多數(shù)人可能都懷疑這不是最好的區(qū)域,原因是區(qū)域的顏色跟其他部分的顏色明顯不同。然而出于教學(xué)上的原因,我們將使用這個正方形區(qū)域并根據(jù)它調(diào)整圖像。
我們先近距離觀察這個區(qū)域。為此,我們必須使用NumPy中的get_bbox和get_points函數(shù)。
現(xiàn)在可以使用這個坐標數(shù)組來切片。
![]()
正如我們所看到的,區(qū)域遠不是單調(diào)的顏色。在它里面有多種顏色的棕色和黑色(這證明了人類肉眼看不到很多細節(jié))。
現(xiàn)在讓我們根據(jù)區(qū)域調(diào)整圖像。我們將使用區(qū)域的最大值和平均值。
![]()
可以看到,這兩種調(diào)整都相當(dāng)糟糕。Max adjusted的圖像(雖然明顯曝光過度)確實突出了左側(cè)植物的綠色以及右側(cè)車廂駕駛員的藍色帽子。Mean adjusted的圖像(雖然非常褪色)在圖像的整體清晰度方面做得更好。但我可以肯定地說,這些調(diào)整都不是特別好。為了彌補這一點,我們回到區(qū)域的選擇。
![]()
雖然不必這樣做,但我們繪制出區(qū)域就可以知道它們是什么樣子的。
![]()
特別聲明:以上內(nèi)容(如有圖片或視頻亦包括在內(nèi))為自媒體平臺“網(wǎng)易號”用戶上傳并發(fā)布,本平臺僅提供信息存儲服務(wù)。
Notice: The content above (including the pictures and videos if any) is uploaded and posted by a user of NetEase Hao, which is a social media platform and only provides information storage services.