最新国产好看的视频,伊人天堂AV在线,国产Aaaaaa视频,蜜臀视频在线观看一区,人妻av色图,密臀久久久精品影片,青青视频免费观看毛片,久草在线观看视,国产三级精品色情在线

python 實(shí)現(xiàn)圖像快速替換某種顏色

 更新時(shí)間:2020年06月04日 11:25:25   作者:grayondream  
這篇文章主要介紹了python 實(shí)現(xiàn)圖像快速替換某種顏色,具有很好的參考價(jià)值,希望對(duì)大家有所幫助。一起跟隨小編過來看看吧

最近的對(duì)圖像數(shù)據(jù)進(jìn)行處理的時(shí)候需要將圖像中的某個(gè)顏色替換為另一個(gè)顏色,但是網(wǎng)絡(luò)上找到的方法都是通過對(duì)圖像的遍歷進(jìn)行替換,實(shí)在是太費(fèi)時(shí)了!剛開始使用時(shí)覺得CPU很快了,一張圖片應(yīng)該用不了多久,但是實(shí)際使用中耗時(shí)確實(shí)難以接受的!于是自己寫了一個(gè)替換程序加快速度,比遍歷快很多,但我覺得不是最快的,應(yīng)該有通過矩陣索引更快的處理方式,只是我自己暫時(shí)并不知道該如何實(shí)現(xiàn),如果以后能夠?qū)崿F(xiàn)會(huì)進(jìn)行更新,暫時(shí)先寫下自己暫時(shí)覺得可用的代碼。

一、通過遍歷替換

將圖像中某個(gè)顏色替換為另一個(gè)顏色一般的做法是遍歷整個(gè)圖像,逐一替換,如下:

def replace_color_tran(img, src_clr, dst_clr):
	''' 通過遍歷顏色替換程序
	@param	img:	圖像矩陣
	@param	src_clr:	需要替換的顏色(r,g,b)
	@param	dst_clr:	目標(biāo)顏色		(r,g,b)
	@return				替換后的圖像矩陣
	'''
	img_arr = np.asarray(img, dtype=np.double)
	
	dst_arr = img_arr.copy()
	for i in range(img_arr.shape[1]):	
		for j in range(img_arr.shape[0]):
			if (img_arr[j][i] == src_clr)[0] == True:
				dst_arr[j][i] = dst_clr
		
	return np.asarray(dst_arr, dtype=np.uint8)

二、通過矩陣操作加快替換

但是這樣做,處理速度是很慢的即便是現(xiàn)在CPU很快的情況下。我自己通過numpy矩陣操作將速度提升了一點(diǎn),具體做法如下:

將圖像的三個(gè)通道拆分開來為R,G,B三個(gè)通道

將三個(gè)通道的數(shù)據(jù)值進(jìn)行簡(jiǎn)單的編碼,合并為單通道矩陣;

將需要替換的顏色進(jìn)行同2的編碼,利用改編碼在2中得到的矩陣中得到對(duì)應(yīng)顏色的索引;

利用3中得到的索引將R,G,B三個(gè)通道中的對(duì)應(yīng)顏色值替換為目標(biāo)值;

將得到的三個(gè)通道合并為一個(gè)圖像數(shù)據(jù)。

具體實(shí)現(xiàn)如下:

def replace_color(img, src_clr, dst_clr):
	''' 通過矩陣操作顏色替換程序
	@param	img:	圖像矩陣
	@param	src_clr:	需要替換的顏色(r,g,b)
	@param	dst_clr:	目標(biāo)顏色		(r,g,b)
	@return				替換后的圖像矩陣
	'''
  img_arr = np.asarray(img, dtype=np.double)
  
  r_img = img_arr[:,:,0].copy()
  g_img = img_arr[:,:,1].copy()
  b_img = img_arr[:,:,2].copy()

  img = r_img * 256 * 256 + g_img * 256 + b_img
  src_color = src_clr[0] * 256 * 256 + src_clr[1] * 256 + src_clr[2] #編碼
  
  r_img[img == src_color] = dst_clr[0]
  g_img[img == src_color] = dst_clr[1]
  b_img[img == src_color] = dst_clr[2]
  
  dst_img = np.array([r_img, g_img, b_img], dtype=np.uint8)
  dst_img = dst_img.transpose(1,2,0)
  
  return dst_img

三、結(jié)果對(duì)比

先看下具體的實(shí)現(xiàn)結(jié)果,全部測(cè)試程序文末給出,(上面的圖片是原圖,下面是替換后的圖片)。

四、程序解釋

通過如下方式編碼的原因是r,g,b三原色的數(shù)值本身是順序相關(guān)的,為了保證最后索引的一致與準(zhǔn)確性,采用將不同數(shù)值錯(cuò)位開。這里的magic number采用256是因?yàn)槿臄?shù)值的范圍是[0,255],這樣相乘可以保證數(shù)據(jù)在二進(jìn)制上的完全相互交錯(cuò)而保證該編碼是絕對(duì)正確的,當(dāng)然也可以采用其他形式的編碼或者數(shù)值選擇其他數(shù)值,我這樣選擇是為了保險(xiǎn)起見而已。

img = r_img * 256 * 256 + g_img * 256 + b_img src_color = src_clr[0] * 256 * 256 + src_clr[1] * 256 + src_clr[2] #編碼

五、完整的測(cè)試程序

完整的程序:

from PIL import Image
import os
import numpy as np
import time

def replace_color(img, src_clr, dst_clr):
	''' 通過矩陣操作顏色替換程序
	@param	img:	圖像矩陣
	@param	src_clr:	需要替換的顏色(r,g,b)
	@param	dst_clr:	目標(biāo)顏色		(r,g,b)
	@return				替換后的圖像矩陣
	'''
  img_arr = np.asarray(img, dtype=np.double)
  
  #分離通道
  r_img = img_arr[:,:,0].copy()
  g_img = img_arr[:,:,1].copy()
  b_img = img_arr[:,:,2].copy()

	#編碼
  img = r_img * 256 * 256 + g_img * 256 + b_img
  src_color = src_clr[0] * 256 * 256 + src_clr[1] * 256 + src_clr[2]
  
  #索引并替換顏色
  r_img[img == src_color] = dst_clr[0]
  g_img[img == src_color] = dst_clr[1]
  b_img[img == src_color] = dst_clr[2]
  
  #合并通道
  dst_img = np.array([r_img, g_img, b_img], dtype=np.uint8)
  #將數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換為圖像數(shù)據(jù)(h,w,c)
  dst_img = dst_img.transpose(1,2,0)
  
  return dst_img

def replace_color_tran(img, src_clr, dst_clr):
	''' 通過遍歷顏色替換程序
	@param	img:	圖像矩陣
	@param	src_clr:	需要替換的顏色(r,g,b)
	@param	dst_clr:	目標(biāo)顏色		(r,g,b)
	@return				替換后的圖像矩陣
	'''
	img_arr = np.asarray(img, dtype=np.double)
	
	dst_arr = img_arr.copy()
	for i in range(img_arr.shape[1]):	
		for j in range(img_arr.shape[0]):
			if (img_arr[j][i] == src_clr)[0] == True:
				dst_arr[j][i] = dst_clr
		
	return np.asarray(dst_arr, dtype=np.uint8)

img = '1.jpg'
img = Image.open(img).convert('RGB')
res_img = img.copy()
count = 20
matrix_time = 0
trans_time = 0

for i in range(count):
	print(i)
	start = time.time()
	dst_img = replace_color(img, (8,10,51), (255,0,0))
	end = time.time()
	matrix_time += (end - start)
	
	start = time.time()
	dst_img = replace_color_tran(img, (8,10,51), (255,0,0))
	end = time.time()
	trans_time += (end - start)
	
	res_img = dst_img
	
res_img = Image.fromarray(res_img)
res_img.save('2.jpg')

print('矩陣操作花費(fèi)時(shí)間:', matrix_time / count )
print('遍歷操作花費(fèi)時(shí)間:', trans_time / count )

以上這篇python 實(shí)現(xiàn)圖像快速替換某種顏色就是小編分享給大家的全部?jī)?nèi)容了,希望能給大家一個(gè)參考,也希望大家多多支持腳本之家。

相關(guān)文章

最新評(píng)論

沁阳市| 宁乡县| 乌什县| 封开县| 自贡市| 连城县| 西充县| 凤山市| 平遥县| 阿城市| 灵宝市| 东平县| 赤峰市| 闽清县| 兴文县| 文昌市| 苍南县| 本溪市| 安塞县| 长沙县| 五大连池市| 喀喇| 宁陵县| 革吉县| 石屏县| 和静县| 驻马店市| 永康市| 渝北区| 吉林市| 民丰县| 朝阳区| 绍兴市| 靖宇县| 阳西县| 琼海市| 鹰潭市| 黄大仙区| 哈巴河县| 阳新县| 南安市|