python实现简单的ps色阶调整过程

最近在做一个用unet神经网络识别种子出苗率的项目(种子贼小,分辨率还贼低),由于识别的效果不太好,只能对图像做预处理了。。。预处理选用的是ps中的色阶处理,可是cv2等图像库中没有现成的函数,只能自己一点一点搜资料,找到了ps中色阶调整的计算公式。
以下是ps中的色阶窗口

左边黑三角叫做黑场,中间叫做灰场,右边叫做白场。上面的图是分布直方图,表示每个色阶的数量,开始我天真的以为色阶调整是把低于黑场的像素值设置为0,高于白场的设为255就行,后来这么写出来后,发现事情并不简单,根本不是想要的效果,然后又去各种搜博客,**终于**,我发现了一位老哥的博客:https://blog.csdn.net/maozefa/article/details/43971063
太感谢这位老哥了,大家有公式不懂的可以去看看。
根据他给的公式,我用python实现了一下:

'''
用于图像预处理,模拟ps的色阶调整
img:传入的图片
Highlight:白场Shadow-255)
Shadow:黑场0-Highlight)
0 <= Shadow < Highlight <= 255
返回一张图片
'''
def Whiite_Black_Level_Pretreatmentself, img, Shadow,Highlight):
if Highlight > 255:
Highlight = 255
if Shadow < 0:
Shadow = 0
if Shadow >= Highlight:
Shadow = Highlight - 2
# 转类型
img = np.arrayimg, dtype=int)
# 计算白场黑场离差
Diff = Highlight - Shadow
# 计算系数
coe = 255.0 / Diff
rgbDiff = img - Shadow
rgbDiff = np.maximumrgbDiff, 0)
img = rgbDiff * coe
# 四舍五入到整数
img = np.aroundimg, 0)
# 变为int型
img = img.astypeint)
return img

注意:我这里没有关系到中间的灰场和输出色阶,我的灰场默认为1.0,如果需要用到灰场,需要实现这里:

效果:当黑场为81,白场为161时:
原图:

处理后:

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风君子

独自遨游何稽首 揭天掀地慰生平

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