SponselMa71420/Projekt_Dyschromasie
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Algorithmusanpassung

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Nutzung der Built-in Funktion der Farbkonvertierung von OpenCV statt ständiger, doppelter Drehung im Algorithmus. Effizienter und schneller!
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Max Sponsel 2020-08-15 08:31:33 +02:00
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Code/Dyschromasie.py
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@ -7,7 +7,7 @@ from PIL import Image, ImageTk #Wichtig zum Anzeigen der Bilder im GUI
# Einlesen des Bildes
script_dir = sys.path[0]
path = script_dir[:-4] + "Beispielbilder\grocery_store.jpg"
image = cv2.imread(path) # Einlesen des Bildes (noch hardcodiert, sollte dann in GUI gehen)
image = cv2.cvtColor(cv2.imread(path),cv2.COLOR_BGR2RGB) # Einlesen des Bildes (noch hardcodiert, sollte dann in GUI gehen)
rows = image.shape[0] # Auslesen der Zeilenanzahl
cols = image.shape[1] # Auslesen der Spaltenanzahl
@ -77,7 +77,7 @@ S_t = np.array([[1, 0, 0], #Simulationsmatrix fuer Tritanopi
#Multiplikation der einzelnen Pixel
for i in range(rows):
for j in range(cols):
cb_image[i,j] = np.flipud(T_reversed.dot(S_p).dot(T).dot(np.flipud(cb_image[i,j])))
cb_image[i,j] = T_reversed.dot(S_p).dot(T).dot(cb_image[i,j])
# Da OpenCV Pixelwerte in RGB speichert, aber BGR für den Algorithmus nötig ist, muss die Matrix mit flipud gedreht werden
sim_image = np.copy(cb_image)
@ -90,5 +90,5 @@ for i in range(rows):
sim_image[i, j, x] = reverseGammaCorrection(cb_image[i, j, x])
cv2.namedWindow("Display") # Displaywindow erstellen
cv2.imshow("Display", sim_image) # Bild zeigen
cv2.imshow("Display", cv2.cvtColor(sim_image,cv2.COLOR_RGB2BGR)) # Bild zeigen
cv2.waitKey(0) # Fenster offen halten