# 自動色階亮度
defautobrightness
(raw_img)
: rgb_min_output =
0 rgb_max_output =
255 channel_list =
dst = raw_img.copy(
)# 計算各通道的直方圖，確定輸入的最大/小值
channel_min_input =
[np.
min(raw_img[:,
:, c]
)for c in
range(3
)]channel_max_input =
[np.
max(raw_img[:,
:, c]
)for c in
range(3
)]hist_list =
for i in
range(3
):hist_c, bin_edges = np.histogram(raw_img[:,
:, i]
, bins=
256,
range=(
0,256)
, density=
true
) hist_array = np.array(hist_list)
start = time.time(
)# 計算各通道的最大/最小值
for c in
range(3
):sum=
0for index, element in
enumerate
(hist_array[c]):
sum+= element
ifsum>
0.99
: channel_max_input[c]
= index
break
sum=
0for i in
range
(len
(hist_array[c])-
1,-1
,-1)
:sum
+= hist_array[c]
[i]if
sum>
0.99
: channel_min_input[c]
= i break
end = time.time(
)print
('計算通道值, 用時：'
+str
(end - start)
)try
: start = time.time(
)# 計算各值的輸出值
for i in
range(3
):channel =[0
]*(channel_max_input[i]+1
)# channel = [0] * (channel_max_input[i] - channel_min_input[i] + 1)
for x in
range
(channel_min_input[i]
, channel_max_input[i]+1
):output = rgb_min_output +
(x - channel_min_input[i])/
(channel_max_input[i]
- channel_min_input[i])*
(rgb_max_output - rgb_min_output)
+0.5
channel[x]
= output
) end = time.time(
)print
('計算輸出值, 用時：'
+str
(end - start)
) start = time.time(
)# 影象色階調整
dst = raw_img.copy(
)for c in
range(3
):dst[raw_img[:,
:,c]
> channel_max_input[c]]=
255 dst[:,
:,c]
= channel_list[c]
[dst[:,
:,c]
] end = time.time(
)print
('調整, 用時：'
+str
(end - start)
)except exception as e:
dst = raw_img.copy(
)return dst
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