如何使用 Pillow 在图像上应用黑白剪裁？答案

【问题标题】：How can I apply black and white clipping on an image with Pillow?如何使用 Pillow 在图像上应用黑白剪裁？
【发布时间】：2022-06-15 18:48:21
【问题描述】：

（绝对这里是图像处理新手）

我正在尝试使用 Pillow 在图像上应用黑白剪辑。据我了解，我必须调整对比度，我的问题是这种方法是否正确？

from PIL import Image, ImageEnhance
image = Image.open('myimage.jpg')
contrast = ImageEnhance.Contrast(image)
contrast.enhance(2).show()

我正在尝试在名为 Color Factory 的工具中复制相同的功能，该工具具有将“黑白剪辑”值设置为特定百分比的选项。

裁剪值是指将被裁剪的像素数量在黑白端点之外。例如。如果黑色剪裁值已设置为 0.5%，即图像中像素的 0.5% 将是黑色的。

【问题讨论】：

这与 alpha 修剪有什么关系吗？任何小于alpha 或大于1 - alpha 的像素（假设强度已归一化）设置为恒定值？你能举个例子吗？
我也在寻找这个问题的答案。 Lightroom 有我想自己实现的两个滑块（黑色剪辑/白色剪辑）（opencv、numpy 或其他......）

标签： python image-processing python-imaging-library

【解决方案1】：

当我在寻找相同的答案时，我试图了解图像处理中的黑白剪裁。下面的解释和代码同样适用于削白。

对于黑色裁剪，您希望一定范围的暗像素（例如 0 到 10）实际上是黑色（值 0）而不是黑色。这会从图像中删除细节，因为具有黑色值的区域在裁剪后将是纯黑色。

我使用 OpenCV 和 python 实现的 RGB 图像如下所示：

def bgr_clipBlack(img, value):
"""Clips the black part of the image. Pixel values ranging [0, value] will be all
clipped to 0 in the resulting image. The image shall be in the BGR format,
value shall be between 0 and 255."""

lut = np.zeros((1, 256), np.uint8)
if value != 255:
    for i in range(value, 256):
        lut[0, i] = ((i - value) * 255) / (255 - value)

return cv2.LUT(img, lut)

img 是 cv2.imread() 读取的图像。该函数将 [0...value] 内的每个通道（R、G 和 B）的值裁剪为 0，并将剩余值从 [value...255] 范围转换为 [0...255] 这给了我与相应的 Lightroom 功能相同的结果。

【讨论】：