# 美白 def get_values4(event): global white white =scale4.get() global img img=img1 img = np.uint8(np.clip((white * img + 10), 0, 255)) print(white) return white
时间: 2024-03-30 09:40:31 浏览: 23
这是一个Python函数,用于实现图像美白的功能。具体来说,这个函数接受一个名为event的事件作为输入,并通过一个名为scale4的滑动条获取用户对图像美白程度的设置。函数会将这个设置应用到一个名为img1的图像上,并将处理后的图像赋值给一个名为img的全局变量。这个函数还会将美白程度打印出来,并返回美白程度的值。这个函数需要先导入numpy库。
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# 磨皮 def get_values1(event): global a a =scale1.get() print(a) return a def get_values2(event): global b b =scale2.get() print(b) return b def get_values3(event): global c c =scale3.get() print(c) return c
这段代码是定义了三个函数,分别为get_values1、get_values2、get_values3。这三个函数都接受一个事件对象event作为参数,并且在函数内部使用了三个全局变量a、b、c。这三个变量的值是从三个滑动条scale1、scale2、scale3中获取的,分别调用了它们的get()方法。最后,这三个函数都打印了对应的变量的值,并将其返回。这段代码的作用可能是为了实现一个磨皮的功能,根据滑动条的值来调整磨皮的程度。
优化该段代码import numpy as np from PIL import Image def white_balance(image_path): img = Image.open(image_path).convert('RGB') img_np = np.array(img) r, g, b = np.mean(img_np[:, :, 0]), np.mean(img_np[:, :, 1]), np.mean(img_np[:, :, 2]) avg = (r + g + b) / 3 img_np[:, :, 0] = np.minimum(img_np[:, :, 0] * (avg / r), 255) img_np[:, :, 1] = np.minimum(img_np[:, :, 1] * (avg / g), 255) img_np[:, :, 2] = np.minimum(img_np[:, :, 2] * (avg / b), 255) new_img = Image.fromarray(np.uint8(img_np)) return new_img并且保存图像
可以尝试以下优化:
1. 使用 `np.mean()` 计算图片的平均值,可以使用 `np.average()` 或者 `np.mean(axis=(0,1))` 代替,后者可以减少一个维度的计算,提高效率。
2. 在计算 `avg` 时,可以使用 `np.mean()` 计算三个通道的平均值,这样可以减少一次加法计算,提高效率。
3. 对于数组的运算,可以使用 NumPy 提供的函数,如 `np.multiply()`,这样可以利用 NumPy 的向量化计算,提高效率。
4. 在创建新的图片时,可以指定图片的格式,如 `Image.fromarray(np.uint8(img_np), mode='RGB')`,这样可以减少类型转换的时间。
优化后的代码如下:
```python
import numpy as np
from PIL import Image
def white_balance(image_path):
img = Image.open(image_path).convert('RGB')
img_np = np.array(img)
avg = np.mean(img_np, axis=(0,1))
img_np[:,:,0] = np.minimum(np.multiply(img_np[:,:,0], avg[1]/avg[0]), 255)
img_np[:,:,1] = np.minimum(np.multiply(img_np[:,:,1], avg[1]/avg[1]), 255)
img_np[:,:,2] = np.minimum(np.multiply(img_np[:,:,2], avg[1]/avg[2]), 255)
new_img = Image.fromarray(np.uint8(img_np), mode='RGB')
new_img.save('new_image.jpg')
return new_img
```