'R', 'G', 'B' 값이 변경되어 원본 이미지에 적용되어 원하는 색조를 얻습니다.
아래는 scikit-learn을 사용하여 동일한 것을 구현하는 Python 프로그램입니다. 일반적으로 sklearn으로 알려진 Scikit-learn은 기계 학습 알고리즘을 구현하기 위해 사용되는 Python 라이브러리입니다. −
예
import matplotlib.pyplot as plt
from skimage import data
from skimage import color
path = "path to puppy_1.jpg"
orig_img = io.imread(path)
grayscale_img = rgb2gray(orig_img)
image = color.gray2rgb(grayscale_img)
red_multiplier = [0.7, 0, 0]
yellow_multiplier = [1, 0.9, 0]
fig, (ax1, ax2) = plt.subplots(ncols=2, figsize=(8, 4),
sharex=True, sharey=True)
ax1.imshow(red_multiplier * image)
ax1.set_title('Original image')
ax2.imshow(yellow_multiplier * image)
ax2.set_title('Tinted image') 출력
설명
필요한 패키지를 환경으로 가져옵니다.
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이미지가 저장되는 경로가 정의됩니다.
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'imread' 함수는 경로를 방문하여 이미지를 읽는 데 사용됩니다.
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'imshow' 기능은 콘솔에 이미지를 표시하는 데 사용됩니다.
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'rgb2gray' 함수는 이미지를 RGB 색 공간에서 회색조 색 공간으로 변환하는 데 사용됩니다.
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'gray2rgb' 함수는 이미지를 회색조에서 RGB 색 공간으로 변환하는 데 사용됩니다.
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matplotlib 라이브러리는 이 데이터를 콘솔에 표시하는 데 사용됩니다.
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승수에 대한 R, G, B 값이 정의되어 이미지에 적용됩니다.
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콘솔에 출력이 표시됩니다.