在Numpy，Python中的‘'Stretching’直方图(级别)

Question

我有一个灰度图像，其背景是，在0-255色阶上，一个中白色，平均像素颜色值为246；前景是中灰色，平均像素颜色值为186。

我想“移动”每一个像素以上246到255，每一个像素以下186到零，并‘伸展’之间的一切。在numpy或python中是否有现成的算法/过程来完成此操作，或者是否必须“手动”计算新的级别/直方图(正如我到目前为止所做的那样)？

这相当于在Gimp或Photoshop中，打开“级别”窗口，使用白色和黑色的滴管分别选择要使白色和较暗的区域为黑色:应用程序相应地修改级别/直方图(相应地“扩展”所选点之间的值)。

我正在尝试的一些图像：

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Answer 1

有一种方法-

def stretch(a, lower_thresh, upper_thresh):
    r = 255.0/(upper_thresh-lower_thresh+2) # unit of stretching
    out = np.round(r*(a-lower_thresh+1)).astype(a.dtype) # stretched values
    out[a<lower_thresh] = 0
    out[a>upper_thresh] = 255
    return out

根据“任择议定书”，所确定的标准是：

• 将246上方的每一个像素“移位”到255，因此247和更高的像素应该变成255。
• 在186和zero下面的每个像素，因此185和下面的像素都应该变成0。
• 因此，基于上述两个需求，186应该成为比0更大的东西，直到246小于255。

或者，我们也可以使用np.where使它更紧凑-

def stretch(a, lower_thresh, upper_thresh):
    r = 255.0/(upper_thresh-lower_thresh+2) # unit of stretching
    out = np.round(r*np.where(a>=lower_thresh,a-lower_thresh+1,0)).clip(max=255)
    return out.astype(a.dtype)

样本运行-

# check out first row input, output for variations
In [216]: a
Out[216]: 
array([[186, 187, 188, 246, 247],
       [251, 195, 103,   9, 211],
       [ 21, 242,  36,  87,  70]], dtype=uint8)

In [217]: stretch(a, lower_thresh=186, upper_thresh=246)
Out[217]: 
array([[  4,   8,  12, 251, 255], 
       [255,  41,   0,   0, 107],
       [  0, 234,   0,   0,   0]], dtype=uint8)

Answer 2

如果您的图片是uint8和典型的图片大小，一个有效的方法是设置一个查找表：

L, H = 186, 246
lut = np.r_[0:0:(L-1)*1j, 0.5:255.5:(H-L+3)*1j, 255:255:(255-H-1)*1j].astype('u1')

# example
from scipy.misc import face
f = face()

rescaled = lut[f]

对于较小的图像，它更快(在我的设置中，它以大约100,000个灰度像素的速度)直接转换：

fsmall = (f[::16, ::16].sum(2)//3).astype('u1')

slope = 255/(H-L+2)
rescaled = ((1-L+0.5/slope+fsmall)*slope).clip(0, 255).astype('u1')