numpy를 사용하여 3D 배열에 세피아 효과 적용

Question

numpy에서 3 차원 색상 값 (각 픽셀이 RGB 색상 인 이미지를 나타내는 데 2d)을 사용하고 세피아 필터를 적용하려고합니다 . 색상을 가정하면 r, g, b에 의해 정의되는, 그것에 세피아 필터를 적용한 후 반환해야하는 색상은 다음과 같습니다

sepia_r = .393*r + .769*g + .189&b 
sepia_g = .349*r + .686*g + .168*b 
sepia_b = .272*r + .534*g + .131*b 

가장 빠른 방법이 아마 (큰 배열 실시간으로 완수하는 것입니다 무엇 3 개의 긴 벡터의 1080x864 배열)?

Answer 1

을 (height, width, channels)의 표준 이미지 배열 조직을 가정 할 때, 당신은 사용할 수 있습니다 numpy 직접 상자에서 매트릭스 곱셈.

from skimage.data import lena # Color image version of lena. If you don't have skimage, use any image 
import matplotlib.pyplot as plt 

img = lena().astype(float)/256. 
plt.figure() 
plt.subplot(1, 2, 1) 
plt.imshow(img) 

sepia_filter = np.array([[.393, .769, .189], 
         [.349, .686, .168], 
         [.272, .534, .131]]) 

# here goes the filtering 
sepia_img = img.dot(sepia_filter.T) 

# Unfortunately your filter lines do not have unit sum, so we need to rescale 
sepia_img /= sepia_img.max() 

plt.subplot(1, 2, 2) 
plt.imshow(sepia_img) 
plt.show() 

Answer 2

감도가 느린 제 경험으로는 전체 작업을 수행하는 글로벌 명령어를 항상 찾아보십시오. 나는 R 값이 배열의 g 값과 B 값을 사용하여 마지막으로 서로를 준비해야하고, 다중 사용

http://docs.scipy.org/doc/numpy/reference/generated/numpy.multiply.html