用scikit image图片直方图匹配函数,将所拍照片设为怀旧风格
时间: 2024-09-17 15:08:08 浏览: 14
在Python的Scikit-Image库中,并没有直接提供“怀旧风格”这种特定的直方图匹配函数。然而,你可以通过调整图片的颜色直方图来模拟怀旧效果,这通常涉及到对原始图像的色彩空间转换和对比度增强等步骤。一种常用的方法是使用`skimage.exposure.match_histograms()`函数来进行全局直方图匹配,然后结合一些颜色映射或者自定义色彩调整。
下面是一个简单的示例,假设我们已经有一张原始图片(source_img)和一张怀旧效果参考图片(reference_img):
```python
from skimage import exposure, img_as_float
import matplotlib.pyplot as plt
# 加载图片
src = img_as_float(source_img)
ref = img_as_float(reference_img)
# 使用直方图匹配
matched_img = exposure.match_histograms(src, ref)
# 可能还需要对匹配后的图像做进一步的色彩处理,比如增加棕褐色
brownish_filter = np.array([[.393, .769, .189], [.349, .686, .168], [.272, .534, .131]])
matched_img = np.dot(matched_img, brownish_filter) + [0.18, 0.18, 0.18] # 添加暖色调
# 显示原图和匹配后的图像
plt.figure(figsize=(10, 4))
plt.subplot(1, 2, 1), plt.imshow(src), plt.title('Original')
plt.subplot(1, 2, 2), plt.imshow(matched_img), plt.title('Matched & Adjusted')
plt.show()
```
请注意,这是一个简化的例子,实际应用中可能需要更精细地调整参数以达到理想的怀旧效果。如果你想得到更专业的怀旧滤镜,可以尝试使用像`sepia()`这样的滤镜库,如PIL(Python Imaging Library)或者其他专门处理图像编辑的库。