我认为这会更容易,但过了一段时间,我终于放弃了,至少在几个小时内……
我想从一组时间流逝的照片中重现这张拖尾恒星的图像。受此启发:
The original author使用VirtualDub拍摄的低分辨率视频帧,并与imageJ结合使用。我想我可以很容易地重现这个过程,但是使用Python使用内存更敏感的方法,所以我可以使用the original high-resolution images来获得更好的输出。
我的算法很简单,一次合并两个图像,然后通过合并结果图像和下一个图像进行迭代。这样做了数百次,并对其进行了适当的加权,以便每个图像对最终结果的贡献都相同。
我是python的新手(我不是专业程序员,这一点很明显),但在我看来,Python图像库是非常标准的,所以我决定使用它(如果你认为其他东西会更好,请纠正我)。
这是我到目前为止所知道的:
#program to blend many images into one
import os,Image
files = os.listdir("./")
finalimage=Image.open("./"+files[0]) #add the first image
for i in range(1,len(files)): #note that this will skip files[0] but go all the way to the last file
currentimage=Image.open("./"+files[i])
finalimage=Image.blend(finalimage,currentimage,1/float(i+1))#alpha is 1/i+1 so when the image is a combination of i images any adition only contributes 1/i+1.
print "\r" + str(i+1) + "/" + str(len(files)) #lousy progress indicator
finalimage.save("allblended.jpg","JPEG")
这做了它应该做的,但结果图像是暗的,如果我只是试图增强它,很明显,由于缺乏像素值的深度,信息丢失了。(我不确定这里的恰当术语是什么,颜色深度,颜色精度,像素大小)。以下是使用低分辨率图像的最终结果:
或者是我尝试的4k x 2k分辨率的照片(来自另一组照片):
因此,我尝试通过设置图像模式来修复它:
firstimage=Image.open("./"+files[0])
size = firstimage.size
finalimage=Image.new("I",size)
但显然Image.blend不接受这种图像模式。
ValueError:图像模式错误
有什么想法吗?
(在与im.point(lambda i: i* 2)组合之前,我还尝试通过乘法使图像“不那么暗”,但结果同样糟糕)
发布于 2012-02-13 08:54:57
这里的问题是,您平均每个像素的亮度。这可能看起来很合理,但实际上并不是你想要的--明亮的星星将会“平均消失”,因为它们在图像中移动。取以下四个帧:
1000 0000 0000 0000
0000 0100 0000 0000
0000 0000 0010 0000
0000 0000 0000 0001
如果你对这些求平均,你会得到:
0.25 0 0 0
0 0.25 0 0
0 0 0.25 0
0 0 0 0.25
当你需要的时候:
1000
0100
0010
0001
你可以尝试取任何图像中每个像素的最大值,而不是混合图像。如果你有PIL,你可以尝试ImageChops中的lighter功能。
from PIL import ImageChops
import os, Image
files = os.listdir("./")
finalimage=Image.open("./"+files[0])
for i in range(1,len(files)):
currentimage=Image.open("./"+files[i])
finalimage=ImageChops.lighter(finalimage, currentimage)
finalimage.save("allblended.jpg","JPEG")
下面是我得到的信息:
编辑:我读了Reddit的帖子,看到他实际上结合了两种方法--一种用于恒星轨迹,另一种用于地球。这里是你尝试的平均值的一个更好的实现,并带有适当的权重。我使用numpy数组作为中间存储,而不是uint8图像数组。
import os, Image
import numpy as np
files = os.listdir("./")
image=Image.open("./"+files[0])
im=np.array(image,dtype=np.float32)
for i in range(1,len(files)):
currentimage=Image.open("./"+files[i])
im += np.array(currentimage, dtype=np.float32)
im /= len(files) * 0.25 # lowered brightness, with magic factor
# clip, convert back to uint8:
final_image = Image.fromarray(np.uint8(im.clip(0,255)))
final_image.save('all_averaged.jpg', 'JPEG')
这是这张图片,然后你可以将它与前一张照片中的星迹结合起来。
https://stackoverflow.com/questions/9251580
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