fonction traitement image

bonjour à tous, je suis en train de créer un logiciel de traitement d'image en python...Cependant, j'ai quelques petits problèmes....

je veux travailler avec la luminosité, pour augmenter la luminosité il faut ajouter une valeur constante à chaque niveau de gris. Si le niveau de gris est supérieur à 255 après cette modification, on le ramène à 255.

Est ce que quelqu'un sait comment je peux faire pour écrire un algorithme me permettant d'augmenter la luminosité?

merci d'avance

Bonjour et bienvenue au club des développeurs.

Je te conseille de lire ce tutoriel pour commencer.

Bonne lecture.

tu devrais egalement t'aider/t'inspirer de la bibliotheque PIL.

Voici quelque chose qui devrait faire ce que tu veux.

Code:

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import PIL.Image as Image
from scipy import array,ones
 
i = array(Image.open("une image"),"float")
i+=value # augmente toute les valeurs de "value"
i255 = ones(i.shape)*255. # crée un tableau de même dimension que l'image avec des 255 partout
m = array([i.flatten(),i255.flatten()]).min(0) # calcul le min des deux sur la version "applatie"
result = Image.fromarray("RGB", array(m.reshape(i.shape),"uint8")) # redonne la bonne forme et convertit en image

Dans l'idéal il faudrait mieux changer d'espace colorimétrique (HSV par exemple) augmenter la valeur est revenir en RGB.

En espérant avoir aider...

Pour quelquechose de plus correcte du point de vue colorimetrique mais sans doute plus lent :

Code:

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import PIL.Image as Image
from scipy import array,ones
from colorsys import rgb_to_hls, hls_to_rgb
 
i = array(Image.open("une image"),"float")/255. # colorsys prend des valeurs entre 0.0 et 1.0
nrow,ncol = i.shape[:2]
# On crée un tableau 2D avec pour chaque ligne les composante rgb d'un pixel
hlss = array([  rgb_to_hls(rgb) for rgb in i.reshape(nrow*ncol,3) ])
# On augmente la valeur de la luminance
hlss[:,1]+=value
# On seuille à 1.0
m1 = ones(hls.shape)
hlss = array([hlss,m1]).min(0)
# On recrée l'image en rgb
r = array([ hls_to_rgb(hls) for hls in hlss]).reshape(i.shape)*255.

Je n'ai pas executé le code donc je ne peut pas garantir qu'il fonctionne mais au moins ça te donne une idée...