1

VIPS (および Python) で、16 ビット tiff ファイルのさまざまな色調範囲にさまざまな変換を適用する必要があります。私はそうすることができましたが、私は VIPS を初めて使用し、効率的な方法でこれを行っていると確信していません. これらの画像はそれぞれ数百メガバイトであり、余分な各ステップをカットすることで、画像ごとに数秒節約できます.

たとえば、ルックアップ テーブルを使用するなど、以下のコードから得られるのと同じ結果を達成するためのより効率的な方法があるかどうか疑問に思います (それらが VIPS でどのように機能するかは実際にはわかりませんでした)。このコードは、赤のチャネルで影を分離し、変換を介して渡します。

im = Vips.Image.new_from_file("test.tiff")

# Separate the red channel
band = im[0]

# Find the tone limit for the bottom 5%
lim = band.percent(5) 

# Create a mask using the tone limit
mask = (band <= lim) 

# Convert the mask to 16 bits
mask = mask.cast(band.BandFmt, shift = True) 

# Run the transformation on the image and keep only the shadow areas
new_shadows = (65535 * (shadows / lim * 0.1)) & mask

各色調範囲 (ハイライト、シャドウ、ミッドトーン) に対して多かれ少なかれ同様のコードを実行した後、結果のすべての画像を追加して、元のバンドを再構築します。

new_band = (new_shadows.add(new_highlights).add(new_midtones)).cast(band.BandFmt)
4

1 に答える 1

3

vips ヒストグラム関数でこのようなことを行う方法を示すデモ プログラムを作成しました。

import sys
import pyvips

im = pyvips.Image.new_from_file(sys.argv[1])

# find the image histogram 
# 
# we'll get a uint image, one pixel high and 256 or
# 65536 pixels across, it'll have three bands for an RGB image source
hist = im.hist_find()

# find the normalised cumulative histogram 
#
# for a 16-bit source, we'll have 65535 as the right-most element in each band
norm = hist.hist_cum().hist_norm()

# search from the left for the first pixel > 5%: the position of this pixel 
# will give us the pixel value that 5% of pixels fall below
# 
# .profile() gives back a pair of [column-profile, row-profile], we want index 1
# one. .getpoint() reads out a pixel as a Python array, so for an RGB Image 
# we'll have something like [19.0, 16.0, 15.0] in shadows
shadows = (norm > 5.0 / 100.0 * norm.width).profile()[1].getpoint(0, 0)

# Now make an identity LUT that matches our original image
lut = pyvips.Image.identity(bands=im.bands,  
                            ushort=(im.format == "ushort"))

# do something to the shadows ... here we just brighten them a lot
lut = (lut < shadows).ifthenelse(lut * 100, lut)

# make sure our lut is back in the original format, then map the image through
# it
im = im.maplut(lut.cast(im.format))

im.write_to_file(sys.argv[2])

ソース画像に対して単一の検索ヒストグラム操作を実行し、次に単一のマップヒストグラム操作を実行するため、高速である必要があります。

これはシャドウを調整するだけです。ミッドトーンとハイライトも同様に行うには少し拡張する必要がありますが、最初の 1 つのヒストグラムから 3 つの変更をすべて行うことができるため、遅くなることはありません。

さらに質問がある場合は、libvips トラッカーで問題を開いてください。

https://github.com/libvips/libvips/issues

于 2016-09-14T14:26:54.807 に答える