Python OpenCV 实现Reinhard颜色迁移算法

Reinhard颜色迁移算法的过程很简单，流程如下，细节部分见原文，题目为color transfer between images：

将参考图片和目标图片转换到LAB空间下 得到参考图片和目标图片的均值和标准差 对目标图片的每一个像素值，减去目标图像均值然后乘上参考图片和目标图片标准差的比值，再加上参考图像均值 将目标图片转换到RGB空间

将RGB图片转换到LAB空间很重要，因为LAB空间能降低三原色之间的相关性，如果不转换，结果会有很大的不同

# -*- coding: utf-8 -*-
import cv2
import numpy as np
image = cv2.imread('des.jpg')
image = cv2.cvtColor(image,cv2.COLOR_BGR2LAB)
original = cv2.imread('src.jpg')
original = cv2.cvtColor(original,cv2.COLOR_BGR2LAB)
def getavgstd(image):　　　　//得到均值和标准差
avg = []
std = []
image_avg_l = np.mean(image[:,:,0])
image_std_l = np.std(image[:,:,0])
image_avg_a = np.mean(image[:,:,1])
image_std_a = np.std(image[:,:,1])
image_avg_b = np.mean(image[:,:,2])
image_std_b = np.std(image[:,:,2])
avg.append(image_avg_l)
avg.append(image_avg_a)
avg.append(image_avg_b)
std.append(image_std_l)
std.append(image_std_a)
std.append(image_std_b)
return (avg,std)
image_avg,image_std = getavgstd(image)
original_avg,original_std = getavgstd(original)
height,width,channel = image.shape
for i in range(0,height):
for j in range(0,width):
for k in range(0,channel):
t = image[i,j,k]
t = (t-image_avg[k])*(original_std[k]/image_std[k]) + original_avg[k]
t = 0 if t<0 else t
t = 255 if t>255 else t
image[i,j,k] = t
image = cv2.cvtColor(image,cv2.COLOR_LAB2BGR)
cv2.imwrite('out.jpg',image)

结果如下：

OpenCV官方教程中文版（For python） PDF http://www.linuxidc.com/Linux/2015-08/121400.htm

Ubuntu 14.04安装OpenCV2.4.9 http://www.linuxidc.com/Linux/2016-07/132884.htm

Ubuntu 12.04下安装OpenCV 2.4.5总结 http://www.linuxidc.com/Linux/2013-06/86704.htm

Ubuntu 16.04上用CMake图形界面交叉编译树莓派的OpenCV3.0 http://www.linuxidc.com/Linux/2016-10/135914.htm

Ubuntu 16.04中安装OpenCV 2.4.11 http://www.linuxidc.com/Linux/2016-07/132882.htm

Ubuntu 16.04下Matlab2014a+Anaconda2+OpenCV3.1+Caffe安装 http://www.linuxidc.com/Linux/2016-07/132860.htm

[翻译]Ubuntu 14.04, 13.10 下安装 OpenCV 2.4.9 http://www.linuxidc.com/Linux/2014-12/110045.htm

Ubuntu 安装 OpenCV 2.4.9 http://www.linuxidc.com/Linux/2016-12/138293.htm

OpenCV的详细介绍 ： 请点这里

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