При обработке изображений изменение цвета изображения — распространенная задача, которую можно выполнить с помощью библиотеки OpenCV. OpenCV предоставляет различные методы управления цветовыми каналами изображения, позволяющие добиться желаемых эффектов или исправить цветовой дисбаланс. В этой статье мы рассмотрим различные подходы к изменению цвета изображения в OpenCV с использованием Python. Итак, приступим!

Метод 1: использование cv2.cvtColor()
Функция cv2.cvtColor() в OpenCV позволяет конвертировать изображение из одного цветового пространства в другое. Чтобы изменить цвет изображения, вы можете преобразовать его в другое цветовое пространство, а затем преобразовать обратно. Вот пример:

import cv2
image = cv2.imread('input_image.jpg')
# Convert image to grayscale
gray_image = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
# Convert grayscale image to RGB
color_image = cv2.cvtColor(gray_image, cv2.COLOR_GRAY2RGB)
# Save the modified image
cv2.imwrite('output_image.jpg', color_image)

Метод 2: управление цветовыми каналами
OpenCV представляет изображение как многомерный массив, где каждый элемент соответствует значению цветового канала пикселя. Вы можете напрямую манипулировать цветовыми каналами, чтобы изменить цвет изображения. Вот пример увеличения значений синего канала:

import cv2
import numpy as np
image = cv2.imread('input_image.jpg')
# Split the image into color channels
blue, green, red = cv2.split(image)
# Increase the blue channel values
blue = np.clip(blue + 50, 0, 255)
# Merge the modified channels
modified_image = cv2.merge((blue, green, red))
# Save the modified image
cv2.imwrite('output_image.jpg', modified_image)

Метод 3: применение цветовых фильтров
Вы можете применить цветные фильтры к изображению с помощью функции OpenCV cv2.addWeighted(). Этот метод позволяет смешать исходное изображение с цветным наложением, чтобы изменить его внешний вид. Вот пример применения фильтра сепии:

import cv2
import numpy as np
image = cv2.imread('input_image.jpg')
# Create a sepia filter overlay
sepia_filter = np.array([[0.272, 0.534, 0.131],
                         [0.349, 0.686, 0.168],
                         [0.393, 0.769, 0.189]])
# Apply the sepia filter
filtered_image = cv2.transform(image, sepia_filter)
# Save the modified image
cv2.imwrite('output_image.jpg', filtered_image)

В этой статье мы рассмотрели три различных метода изменения цвета изображения в OpenCV. Используя функцию cv2.cvtColor(), манипулируя цветовыми каналами или применяя цветовые фильтры, вы можете добиться различных преобразований цвета. Экспериментируйте с этими методами и комбинируйте их, чтобы создавать уникальные эффекты и исправлять цветовой дисбаланс на изображениях. OpenCV предоставляет мощный набор инструментов для манипулирования цветом, позволяющий раскрыть свой творческий потенциал в задачах обработки изображений.