Как уменьшить количество цветов в изображении с помощью Python?

    import cv2

    # Загрузка изображения
    image = cv2.imread("имя_файла.jpg")

    # Уменьшение количества цветов
    reduced_image = cv2.quantization(image, colors=16)

    # Сохранение результата
    cv2.imwrite("уменьшенное_изображение.jpg", reduced_image)
  

Как уменьшить количество цветов в изображении с помощью Python

Цветовая обработка изображений – это важная задача в области компьютерного зрения и графики. Уменьшение количества цветов в изображении может быть полезным для различных целей, таких как уменьшение размера файла, улучшение компрессии или создание эффекта стилизации и абстракции.

Методы уменьшения количества цветов

В Python существует несколько способов уменьшить количество цветов в изображении. Рассмотрим два популярных метода: квантование цветов и сглаживание.

1. Квантование цветов

Квантование цветов – это процесс сокращения количества доступных цветов в изображении. Он заключается в разбиении всего диапазона цветов на более ограниченный набор цветов. Это можно достичь с помощью алгоритмов класcификации цветов или кластерного анализа.

Вот пример кода, демонстрирующего квантование цветов в изображении с использованием библиотеки OpenCV:

import cv2

def quantize_colors(image, num_colors):
    # Конвертация изображения в формат, понятный для OpenCV
    image = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2RGB)

    # Применение алгоритма квантования цветов
    criteria = (cv2.TERM_CRITERIA_EPS + cv2.TERM_CRITERIA_MAX_ITER, 100, 0.2)
    _, label, center = cv2.kmeans(
        image.reshape(-1, 3).astype(np.float32),
        num_colors,
        None,
        criteria,
        10,
        cv2.KMEANS_RANDOM_CENTERS
    )

    # Преобразование цветов пикселей изображения
    center = np.uint8(center)
    quantized_image = center[label.flatten()]
    quantized_image = quantized_image.reshape(image.shape)

    return quantized_image

# Загрузка изображения
image = cv2.imread("image.jpg")

# Уменьшение количества цветов до 16
quantized_image = quantize_colors(image, 16)

# Вывод изображения
cv2.imshow("Quantized Image", quantized_image)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()
    

2. Сглаживание

Сглаживание – это процесс уменьшения различий между соседними пикселями, чтобы создать эффект более плавных переходов цветов. Оно осуществляется путем замены каждого пикселя средним значением его соседей.

Вот пример кода, демонстрирующего сглаживание цветов в изображении с использованием библиотеки Pillow:

from PIL import Image, ImageFilter

def smooth_colors(image, radius):
    # Применение сглаживания
    smoothed_image = image.filter(ImageFilter.GaussianBlur(radius))

    return smoothed_image

# Загрузка изображения
image = Image.open("image.jpg")

# Уменьшение различий между цветами с радиусом 5
smoothed_image = smooth_colors(image, 5)

# Вывод изображения
smoothed_image.show()
    

Заключение

В данной статье мы рассмотрели два метода уменьшения количества цветов в изображении с помощью Python. Квантование цветов и сглаживание – это полезные техники, которые помогают достичь различных эффектов и оптимизировать обработку изображений. Вы можете экспериментировать с параметрами и применять эти методы к разным изображениям, чтобы достичь желаемого результат.

Успехов в изучении обработки изображений с помощью Python!