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wusa!~(•㉨•)

找到了！把图像染上葱色的方法！

发表于 Valine：

一種調色方法，基於RGB理論。
我嬾得說太多了抱歉。

Goal

例如把圖片變換爲亦即染色為葱色#39c5bb。

Program

聲明模塊：

Python
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import numpy as np
import keras
from keras.preprocessing import image as img

其中：

模塊 版本
Anaconda 5.2.0
Python 3.6.5
NumPy 1.14.3
TensorFlow 1.11.0
Keras 2.1.6

先計算色相的偏差值：

Python
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class Constants(object):
    DEV = (0xbb - 0x39) / (0xc5 - 0x39)

導入需要的圖片並轉化爲張量：

Python
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rawimg = img.load_img("./Windows.jpeg")
rawarr = img.img_to_array(rawimg)

此處需要審察待變換圖像的主體是否大部分為黑白，分爲兩種情況：

  1. 如若主體大部分為黑白色，則需要在保持亮度不變的前提下，先把最大值（偏白色）拉到最亮或者把最小值（偏黑色）拉到最暗，然後中間量由最大與最小值的綫性組合得到，類似定比分點：

    Python
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    def transcolor(rawcolor):
        elesum = rawcolor.max() + rawcolor.min()
        if elesum <= 255:
            elemin, elemax = 0, elesum
        else:
            elemin, elemax = elesum - 255, 255
        elemid = (1 - DEV) * elemin + DEV * elemax
        return np.array([ elemin, elemax, elemid ])

  2. 否則可以直接計算中間量：

    Python
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    def transcolor(rawcolor):
        elemax = rawcolor.max()
        elemin = rawcolor.min()
        elemid = (1 - DEV) * elemin + DEV * elemax
        return np.array([ elemin, elemax, elemid ])

新建一個零張量，並用剛才定義的函數對每個像素點進行顔色變換，然後保存爲新的圖片：

Python
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newarr = np.zeros(rawarr.shape)
for k in range(rawarr.shape[0]):
    for l in range(rawarr.shape[1]):
        newarr[k, l] += transcolor(rawarr[k, l])
newimg = img.array_to_img(newarr)
newimg.save("./Winmiku.jpeg")

Samples

更多的例子：

  1. Leo/need的logo

  2. livetune(kz)的logo，此前已經嵌入了MNIST的圖像

  3. Hachioji-P的logo