如何在 Python-Fu 中做相当于 Gimp 的颜色、自动、白平衡？

Posted 2023-02-23

【中文标题】如何在 Python-Fu 中做相当于 Gimp 的颜色、自动、白平衡？

【英文标题】：How do I do the equivalent of Gimp's Colors, Auto, White Balance in Python-Fu?

【发布时间】：2018-06-24 09:12:35

【问题描述】：

我能找到的唯一函数是：gimp-color-balance，它采用适用的参数：preserve-lum(osity)、青色-红色、洋红色-绿色和黄色-蓝色。

我不确定为这些参数传递什么值以复制标题中的菜单选项。

【问题讨论】：

我在 r/Gimp 上问过同样的问题。 reddit.com/r/GIMP/comments/7qw7eb/…

相关：Auto image enhance for Ubuntu.

【参考方案1】：

根据我在快速查看源代码后的理解（并且或多或少地通过测试图像确认），这些是无关的并且在幕后，Colors>Auto>White Balance：

获取每个通道的直方图 获取确定底部和顶部 0.6% 的值 使用与“级别”非常相似的内部调用，使用这两个值作为黑点和白点来扩展该通道的值范围。

用合成图像证明：

之前：

之后：

这一切在 Python 中并不难做到。

【讨论】：

既然你发布了一张测试图片，你一定是自己用某种语言写过代码。您能否将其发布为我基于 python 代码的指南？我对 python 的经验有限。

我发布的图片只是展示了Auto>White balance在测试图片上的效果。如果你想要 Python 中的示例 Gimp 脚本，请参阅 here（ofn-average-fill 使用 gimp_histogram()）。如果您想要一个完整的实现，请参阅 DoyourSketch2 的答案。如果您想要一个能够正确执行所有操作的真正白平衡脚本，请参阅this，但您必须在图像中指定一种颜色，该颜色应为中性灰色（即 R==G==B）。

【参考方案2】：

K，酷。想出了如何编写脚本。 如果您喜欢，请使用它。我没问题。

https://github.com/doyousketch2/eAWB

【讨论】：

我想通了，你写的:)

你的“答案”没有告诉我任何我不知道的事情。这更像是一个没有答案的答案，真的。仅仅因为你放了图片并没有解释任何新的东西。我知道 GIMP 是如何实现这些价值的。我的问题是：是否有调用它的函数。显然没有。你基本上说自己写。所以我做到了。

reddit.com/r/GIMP/comments/7qw7eb/…

你只是在证明我的观点。我的问题是：“什么功能叫自动白平衡？？”我想你是把我和这个问题的海报混淆了。

【参考方案3】：

根据GIMP doc，我们需要丢弃红色、绿色和蓝色直方图两端的像素颜色，这些直方图仅被图像中0.05%的像素使用，并尽可能拉伸剩余范围（Python 代码）：

import numpy as np
import cv2  # opencv-python
import matplotlib.pyplot as plt


img = cv2.imread('test.jpg')
x = []
# get histogram for each channel
for i in cv2.split(img):
    hist, bins = np.histogram(i, 256, (0, 256))
    # discard colors at each end of the histogram which are used by only 0.05% 
    tmp = np.where(hist > hist.sum() * 0.0005)[0]
    i_min = tmp.min()
    i_max = tmp.max()
    # stretch hist
    tmp = (i.astype(np.int32) - i_min) / (i_max - i_min) * 255
    tmp = np.clip(tmp, 0, 255)
    x.append(tmp.astype(np.uint8))

# combine image back and show it
s = np.dstack(x)
plt.imshow(s[::,::,::-1])

结果与 GIMP 的“颜色 -> 自动 -> 白平衡”之后的结果非常相似

UPD：我们需要np.clip()，因为OpenCV 和numpy 不同地将int32 转换为uint8：

# Numpy
np.array([-10, 260]).astype(np.uint8)
>>> array([246,   4], dtype=uint8)
# but we need just [0, 255]

【参考方案4】：

为了完成@banderlog013的答案，我认为Gimp Doc指定首先丢弃每个通道的结束像素，然后拉伸剩余的范围。我相信正确的代码是：

img = cv2.imread('test.jpg')
balanced_img = np.zeros_like(img) #Initialize final image

for i in range(3): #i stands for the channel index 
    hist, bins = np.histogram(img[..., i].ravel(), 256, (0, 256))
    bmin = np.min(np.where(hist>(hist.sum()*0.0005)))
    bmax = np.max(np.where(hist>(hist.sum()*0.0005)))
    balanced_img[...,i] = np.clip(img[...,i], bmin, bmax)
    balanced_img[...,i] = (balanced_img[...,i]-bmin) / (bmax - bmin) * 255

我用它取得了很好的效果，试试吧！

【讨论】：

别忘了安装opencv并先致电import cv2！有关安装说明，请参见此处：***.com/questions/51853018/….

也许我很久以前就编辑了我的答案，但我的代码完全按照你所说的工作

【参考方案5】：

如何从本质上获得相当于 GIMP 的 Colors --> Auto --> White Balance 功能：

在 Ubuntu 20.04 上测试。

从我的eRCaGuy_hello_world repo 下载以下代码：python/auto_white_balance_img.py。

安装依赖：

pip3 install opencv-python  # for cv2
pip3 install numpy

现在这里有一些功能齐全的代码，不像这里的其他一些答案是 sn-ps 并且缺少诸如 import 语句之类的东西。我向@Canette Ouverture's answer here和@banderlog013's answer here借钱。

创建文件auto_white_balance_img.py：

#!/usr/bin/python3

import cv2
import numpy as np

file_in = 'test.jpg'

file_in_base = file_in[:-4] # strip file extension
file_in_extension = file_in[-4:]

img = cv2.imread(file_in)

# From @banderlog013's answer: https://***.com/a/54864315/4561887
x = []
# get histogram for each channel
for i in cv2.split(img):
    hist, bins = np.histogram(i, 256, (0, 256))
    # discard colors at each end of the histogram which are used by only 0.05%
    img_out1 = np.where(hist > hist.sum() * 0.0005)[0]
    i_min = img_out1.min()
    i_max = img_out1.max()
    # stretch hist
    img_out1 = (i.astype(np.int32) - i_min) / (i_max - i_min) * 255
    img_out1 = np.clip(img_out1, 0, 255)
    x.append(img_out1.astype(np.uint8))

# From @Canette Ouverture's answer: https://***.com/a/56365560/4561887
img_out2 = np.zeros_like(img) # Initialize final image
for channel_index in range(3):
    hist, bins = np.histogram(img[..., channel_index].ravel(), 256, (0, 256))
    bmin = np.min(np.where(hist>(hist.sum()*0.0005)))
    bmax = np.max(np.where(hist>(hist.sum()*0.0005)))
    img_out2[...,channel_index] = np.clip(img[...,channel_index], bmin, bmax)
    img_out2[...,channel_index] = ((img_out2[...,channel_index]-bmin) / 
        (bmax - bmin) * 255)

# Write new files
cv2.imwrite(file_in_base + '_out1' + file_in_extension, img_out1)
cv2.imwrite(file_in_base + '_out2' + file_in_extension, img_out2)

使 auto_white_balance_img.py 可执行：

chmod +x auto_white_balance_img.py

现在将上面文件中的file_in 变量设置为您想要的输入图像路径，然后运行它：

python3 auto_white_balance_img.py
# OR
./auto_white_balance_img.py

假设你设置了file_in = 'test.jpg'，它会产生这两个文件：

test_out1.jpg # 来自@banderlog013's answer here 的结果 test_out2.jpg # 来自@Canette Ouverture's answer here 的结果