【沒錢ps,我用OpenCV!】Day 8 - 日系濾鏡5，運用 OpenCV 改變圖片的對比度 modify contrast (內含：網路上常見錯誤調整對比度方式的分析)

12th鐵人賽

嗡嗡

2020-09-20 03:59:35

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先來看看今天的結果圖

(增加對比度的結果：白的更白、黑的更黑)

-> 此篇文章的程式碼 github

Day08_調整對比度_modify_contrast.ipynb

前言

我們繼續製作屬於自己的日系濾鏡啦！
日系濾鏡的修圖過程，大致上有以下步驟：

文章	階段目標
【Day4】	1. 調亮光線 (調整光線)
【Day5】	2. 加強飽和度 (調整飽和度)
【Day6】	3. 將照片調成冷色調
【Day7】	4. 增添顆粒感
【Day8】	5. 降低對比
	6. 降低高光

接下來的日子裡我們就來一個個用程式碼實現！

運用 OpenCV 改變圖片的對比度

網路上常見的方法：

def modify_contrast_and_brightness(img):
    # 公式： Out_img = alpha*(In_img) + beta
    # alpha: alpha參數 (>0)，表示放大的倍数 (通常介於 0.0 ~ 3.0之間)，能夠反應對比度
    # a>1時，影象對比度被放大， 0<a<1時 影象對比度被縮小。
    # beta:  beta参数，用來調節亮度
    # 常數項 beta 用於調節亮度，b>0 時亮度增強，b<0 時亮度降低。
    
    array_alpha = np.array([2.0]) # contrast 
    array_beta = np.array([0.0]) # brightness

    # add a beta value to every pixel 
    img = cv2.add(img, array_beta)                    

    # multiply every pixel value by alpha
    img = cv2.multiply(img, array_alpha)
    
    # 所有值必須介於 0~255 之間，超過255 = 255，小於 0 = 0
    img = np.clip(img, 0, 255)

    print("增加對比度 - 網路上常見的方法 (但沒有實現黑的更黑這件事): ")
    show_img(img)

網路上常見的方法 - 增加對比度結果如下：

我們可以看見，圖片顏色的對比度確實有增加了(白的更白)，
但是卻沒有實現「黑的更黑」這件事，
為什麼網路上常見的方法會這樣呢?

我們參考一張 OpenCV 官方論壇的圖來解釋這件事情：

從右上角的圖片中，我們可以看到我們實現的方式是透過乘上某一個 alpha 值，
導致分佈被放大，再進行縮小，
這樣確實能讓越大的數字(接近255)，被放的更大(超過255後，被計算為255)，
也就是說「白的更白」這件事就被這樣實現了，

但「黑的更黑」呢? 上面公式就是出現了這樣的問題，
我們發現越接近0的值，透過上面的公式沒有辦法更接近0，
甚至反而因為放大效果，離0更遠了?!

這樣就不太符合我們的增加對比度的意義了，
我們想要的是「白的更白、黑的更黑」的效果。

改良版的方法 - 實現增加對比度「白的更白、黑的更黑」

先看一下結果圖 - 增加對比度 (白的更白，黑的更黑)：

結果圖 - 減少對比度 (白黑都接近灰，分不清楚)：

應該可以很明顯能理解我們所說的意思：

增加對比度: 白的更白，黑的更黑
減少對比度: 白黑都接近灰，分不清楚

所以是怎麼實現的呢?

def modify_contrast_and_brightness2(img, brightness=0 , contrast=100):
    # 上面做法的問題：有做到對比增強，白的的確更白了。
    # 但沒有實現「黑的更黑」的效果
    import math
    
    brightness = 0
    contrast = -100 # - 減少對比度/+ 增加對比度

    B = brightness / 255.0
    c = contrast / 255.0 
    k = math.tan((45 + 44 * c) / 180 * math.pi)

    img = (img - 127.5 * (1 - B)) * k + 127.5 * (1 + B)
      
    # 所有值必須介於 0~255 之間，超過255 = 255，小於 0 = 0
    img = np.clip(img, 0, 255).astype(np.uint8)

    print("減少對比度 (白黑都接近灰，分不清楚): ")
    show_img(img)

改良版的公式，我們巧妙運用三角函數的特性，

c = contrast / 255.0