Làm cách nào để thêm một màu cụ thể vào hình ảnh thang độ xám trong scikit-learning bằng Python?

Các giá trị của ‘R’, ‘G’ và ‘B’ được thay đổi và áp dụng cho hình ảnh gốc để có được sắc thái cần thiết.

Dưới đây là một chương trình Python sử dụng scikit-learning để triển khai tương tự. Scikit-learning, thường được gọi là sklearn là một thư viện bằng Python được sử dụng cho mục đích triển khai các thuật toán học máy -

Ví dụ

import matplotlib.pyplot as plt
from skimage import data
from skimage import color
path = "path to puppy_1.jpg"
orig_img = io.imread(path)
grayscale_img = rgb2gray(orig_img)
image = color.gray2rgb(grayscale_img)
red_multiplier = [0.7, 0, 0]
yellow_multiplier = [1, 0.9, 0]
fig, (ax1, ax2) = plt.subplots(ncols=2, figsize=(8, 4),
sharex=True, sharey=True)
ax1.imshow(red_multiplier * image)
ax1.set_title('Original image')
ax2.imshow(yellow_multiplier * image)
ax2.set_title('Tinted image')

Đầu ra

Giải thích

Các gói bắt buộc được nhập vào môi trường.

• Đường dẫn nơi lưu trữ hình ảnh được xác định.

• Hàm 'imread' được sử dụng để truy cập đường dẫn và đọc hình ảnh.

• Hàm 'imshow' được sử dụng để hiển thị hình ảnh trên bảng điều khiển.

• Hàm 'rgb2gray' được sử dụng để chuyển đổi hình ảnh từ không gian màu RGB sang không gian màu thang độ xám.

• Hàm 'gray2rgb' được sử dụng để chuyển đổi hình ảnh từ thang độ xám sang không gian màu RGB.

• Thư viện matplotlib được sử dụng để vẽ dữ liệu này trên bảng điều khiển.

• Các giá trị R, G, B cho hệ số được xác định và áp dụng trên hình ảnh.

• Đầu ra được hiển thị trên bảng điều khiển.