<div data-v-7a63e4b3="" class="v-show-content-html scroll-style scroll-style-border-radius" style="background-color: rgb(251, 251, 251); display: none;"> <p>要使用LUT滤镜文件来对图像应用不同的滤镜效果,您可以按照以下步骤进行操作:</p> <ol> <li>读取LUT滤镜文件</li> </ol> <p>LUT滤镜文件通常采用.CUBE或.3DL格式保存。您可以使用numpy库中的loadtxt函数读取.CUBE格式的LUT文件,如下所示:</p> <pre><div class="hljs"><code class="lang-python"><span class="hljs-keyword">import</span> numpy <span class="hljs-keyword">as</span> np lut_file = <span class="hljs-string">'my_filter.cube'</span> lut_table = np.loadtxt(lut_file, skiprows=<span class="hljs-number">4</span>) </code></div></pre> <p>这将读取名为my_filter.cube的LUT文件,并将其存储为一个numpy数组lut_table。</p> <ol start="2"> <li>创建LUT表格</li> </ol> <p>接下来,您可以将lut_table转换为适用于OpenCV LUT函数的LUT表格。要创建LUT表格,您可以将lut_table的每一行视为一个映射,将输入像素值映射到输出像素值。具体而言,您需要创建一个256x1的numpy数组,将每个输入像素值映射到输出像素值。</p> <pre><div class="hljs"><code class="lang-python"><span class="hljs-keyword">import</span> numpy <span class="hljs-keyword">as</span> np lut_table = np.array(lut_table) lut_table = lut_table.reshape((-<span class="hljs-number">1</span>, <span class="hljs-number">3</span>))[:, :<span class="hljs-number">3</span>] lut_table = lut_table.astype(np.uint8) lut = np.zeros((<span class="hljs-number">256</span>, <span class="hljs-number">1</span>, <span class="hljs-number">3</span>), dtype=np.uint8) <span class="hljs-keyword">for</span> i <span class="hljs-keyword">in</span> <span class="hljs-built_in">range</span>(<span class="hljs-number">256</span>): lut[i][<span class="hljs-number">0</span>] = lut_table[i] </code></div></pre> <ol start="3"> <li>应用LUT滤镜</li> </ol> <p>现在,您可以使用cv2.LUT函数将LUT表格应用于输入图像来生成输出图像:</p> <pre><div class="hljs"><code class="lang-python"><span class="hljs-keyword">import</span> cv2 input_image = cv2.imread(<span class="hljs-string">'input_image.jpg'</span>) output_image = cv2.LUT(input_image, lut) cv2.imshow(<span class="hljs-string">'output_image'</span>, output_image) cv2.waitKey(<span class="hljs-number">0</span>) cv2.destroyAllWindows() </code></div></pre> <p>这将显示应用LUT滤镜后的输出图像。</p> <p>请注意,要获得不同的LUT滤镜效果,您需要读取不同的LUT滤镜文件,并相应地更改LUT表格。</p> </div>
<p>要使用LUT滤镜文件来对图像应用不同的滤镜效果,您可以按照以下步骤进行操作:</p> <ol> <li>读取LUT滤镜文件</li> </ol> <p>LUT滤镜文件通常采用.CUBE或.3DL格式保存。您可以使用numpy库中的loadtxt函数读取.CUBE格式的LUT文件,如下所示:</p> <pre><div class="hljs"><code class="lang-python"><span class="hljs-keyword">import</span> numpy <span class="hljs-keyword">as</span> np lut_file = <span class="hljs-string">'my_filter.cube'</span> lut_table = np.loadtxt(lut_file, skiprows=<span class="hljs-number">4</span>) </code></div></pre> <p>这将读取名为my_filter.cube的LUT文件,并将其存储为一个numpy数组lut_table。</p> <ol start="2"> <li>创建LUT表格</li> </ol> <p>接下来,您可以将lut_table转换为适用于OpenCV LUT函数的LUT表格。要创建LUT表格,您可以将lut_table的每一行视为一个映射,将输入像素值映射到输出像素值。具体而言,您需要创建一个256x1的numpy数组,将每个输入像素值映射到输出像素值。</p> <pre><div class="hljs"><code class="lang-python"><span class="hljs-keyword">import</span> numpy <span class="hljs-keyword">as</span> np lut_table = np.array(lut_table) lut_table = lut_table.reshape((-<span class="hljs-number">1</span>, <span class="hljs-number">3</span>))[:, :<span class="hljs-number">3</span>] lut_table = lut_table.astype(np.uint8) lut = np.zeros((<span class="hljs-number">256</span>, <span class="hljs-number">1</span>, <span class="hljs-number">3</span>), dtype=np.uint8) <span class="hljs-keyword">for</span> i <span class="hljs-keyword">in</span> <span class="hljs-built_in">range</span>(<span class="hljs-number">256</span>): lut[i][<span class="hljs-number">0</span>] = lut_table[i] </code></div></pre> <ol start="3"> <li>应用LUT滤镜</li> </ol> <p>现在,您可以使用cv2.LUT函数将LUT表格应用于输入图像来生成输出图像:</p> <pre><div class="hljs"><code class="lang-python"><span class="hljs-keyword">import</span> cv2 input_image = cv2.imread(<span class="hljs-string">'input_image.jpg'</span>) output_image = cv2.LUT(input_image, lut) cv2.imshow(<span class="hljs-string">'output_image'</span>, output_image) cv2.waitKey(<span class="hljs-number">0</span>) cv2.destroyAllWindows() </code></div></pre> <p>这将显示应用LUT滤镜后的输出图像。</p> <p>请注意,要获得不同的LUT滤镜效果,您需要读取不同的LUT滤镜文件,并相应地更改LUT表格。</p>