SponselMa71420/Projekt_Dyschromasie
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Max Sponsel 2020-06-26 12:15:48 +02:00
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Code/Dyschromasie.py
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@ -12,26 +12,35 @@ rows = image.shape[0] # Auslesen der Zeilenanzahl
cols = image.shape[1] # Auslesen der Spaltenanzahl cols = image.shape[1] # Auslesen der Spaltenanzahl
kanaele = image.shape[2] # Auslesen der Kanaele (3 fuer RGB, 1 fuer Graubild) kanaele = image.shape[2] # Auslesen der Kanaele (3 fuer RGB, 1 fuer Graubild)
def gammaCorrection(v): def gammaCorrection(v):
if (v <= 0.04045 * 255): if v <= 0.04045 * 255:
return ((v / 255) / 12.92) return float(((v / 255) / 12.92))
elif (v > 0.04045 * 255): elif v > 0.04045 * 255:
return (((v / 255) + 0.055) / 1.055) ** 2.4 return float((((v / 255) + 0.055) / 1.055) ** 2.4)
else: else:
print("Ungültiger Wert!!") print("Ungültiger Wert!!")
return 1 return 1
print(gammaCorrection(image[0,0,0]))
def reverseGammaCorrection(v_reverse): def reverseGammaCorrection(v_reverse):
if (v_reverse <= 0.0031308): if v_reverse <= 0.0031308:
return 255 * (12.92 * v_reverse) return int(255 * (12.92 * v_reverse))
elif (v_reverse > 0.0031308): elif v_reverse > 0.0031308:
return 255 * (1.055 * v_reverse ** 0.41666 - 0.055) return int(255 * (1.055 * v_reverse ** 0.41666 - 0.055))
else: else:
print("Ungültiger Wert!!!") print("Ungültiger Wert!!!")
return 1 return 1
cb_image = np.copy(image)
for i in range(rows):
for j in range(cols):
for x in range(3):
cb_image[i,j,x] = gammaCorrection(float(image[i,j,x]))
print(cb_image[0,0])
''' '''
0.31399022 0.63951294 0.04649755 Transformationsmatrix zum Konvertieren vom linearen RGB zum LMS Farbraum 0.31399022 0.63951294 0.04649755 Transformationsmatrix zum Konvertieren vom linearen RGB zum LMS Farbraum
T = 0.15537241 0.75789446 0.08670142 Multiplikation aus Brucelindbloom und Hunt-Pointer-Estevez Matrixen T = 0.15537241 0.75789446 0.08670142 Multiplikation aus Brucelindbloom und Hunt-Pointer-Estevez Matrixen
@ -52,11 +61,8 @@ T_reversed = np.array([[5.47221206,-4.6419601,0.16963708],
[-1.1252419, 2.29317094, -0.1678952], [-1.1252419, 2.29317094, -0.1678952],
[0.02980165, -0.19318073, 1.16364789]]) [0.02980165, -0.19318073, 1.16364789]])
# Multiplikation der einzelnen Pixelwerte
# for i in range(rows): #Durchgehen aller Pixel des Bildes # T.dot(image[x][y])
# for j in range(cols):
# k = image[i,j]
# #Umwandlungsalgorithmus
cv2.namedWindow("Display") # Displaywindow erstellen cv2.namedWindow("Display") # Displaywindow erstellen