Histogram matching(согласование гистограмм) на python
Навеяло вот этим вопросом на стэковерфлоу. Вопрошающий интересуется, как сделать цвета картинки похожими на цвета другой картинки. В его примере, вот исходная картинка:
Он хочет взять оттенок из вот этой картинки:
и применить его к исходной.
Предлагаемый алгоритм согласования гистограмм дает на этом примере следующий результат:
до:
после: 
Применяемый алгоритм согласования гистограмм по сути состоит из применения алгоритма нормализации гистограммы к обеим картинкам после чего можно построить функцию преобразования значения цвета из двух полученных функций преобразования.
За основу возьмем реализацию метода нормализации гистограммы от Jan Erik Solem
def histeq(im,nbr_bins=256):
#get image histogram
imhist,bins = histogram(im.flatten(),nbr_bins,normed=True)
cdf = imhist.cumsum() #cumulative distribution function
cdf = 255 * cdf / cdf[-1] #normalize
#use linear interpolation of cdf to find new pixel values
im2 = interp(im.flatten(),bins[:-1],cdf)
return im2.reshape(im.shape), cdf
И сделаем из нее функцию согласования, работающую как с одноканальными, так и с многоканальными изображениями:
from scipy.misc import imsave, imread
import numpy as np
imsrc = imread("source.jpg")
imtint = imread("tint_target.jpg")
nbr_bins=255
if len(imsrc.shape) < 3:
imsrc = imsrc[:,:,np.newaxis]
imtint = imtint[:,:,np.newaxis]
imres = imsrc.copy()
for d in range(imsrc.shape[2]):
imhist,bins = np.histogram(imsrc[:,:,d].flatten(),nbr_bins,normed=True)
tinthist,bins = np.histogram(imtint[:,:,d].flatten(),nbr_bins,normed=True)
cdfsrc = imhist.cumsum() #cumulative distribution function
cdfsrc = (255 * cdfsrc / cdfsrc[-1]).astype(np.uint8) #normalize
cdftint = tinthist.cumsum() #cumulative distribution function
cdftint = (255 * cdftint / cdftint[-1]).astype(np.uint8) #normalize
im2 = np.interp(imsrc[:,:,d].flatten(),bins[:-1],cdfsrc)
im3 = np.interp(im2,cdftint, bins[:-1])
imres[:,:,d] = im3.reshape((imsrc.shape[0],imsrc.shape[1] ))
try:
imsave("histnormresult.jpg", imres)
except:
imsave("histnormresult.jpg", imres.reshape((imsrc.shape[0],imsrc.shape[1] )))