python - 重新着色图像

Question

我想实现一个图像重新着色算法，以产生类似于此处所示的结果：

http://www.morethantechnical.com/2010/06/24/image-recoloring-using-gaussian-mixture-model-and-expectation-maximization-opencv-wcode/

但使用Python。但是，我不知道从哪里开始。我一直在玩OpenCV，但文章中提到的功能（期望最大化和GMM）似乎不适用于Python API。能否指出我应该使用哪些工具/库？

Answer 1

您正在寻找的关键词是＆＃34;颜色转移＆＃34;。我发现此链接非常有用http://www.pyimagesearch.com/2014/06/30/super-fast-color-transfer-images/

用于Python安装颜色转移库，如此;

pip install color_transfer

使用：

import color_transfer

destination_image = ...  # import your destination image here
source_image = ....  # import your source image here

new_image = color_transfer.color_transfer(source_image, destination_image)

源图像和目标图像都应为Numpy数组类型。

Answer 2

第一个选项是在Python中实现此代码。看起来文章中提到的所有函数都可以在Python API中使用。 CvEM只是EM（在模块cv2中）：

>>> cv2.EM.__doc__
'EM([, nclusters[, covMatType[, termCrit]]]) -> <EM object>'

没有CvEMParams，因为EM已经处理过它。如果您正在寻找任何其他函数/对象，请在Python控制台中键入dir(cv2)，您很可能会找到所需内容。很多时候，Python API中的内容略有不同，但找到它们仍然不是一个大问题。请注意，某些内容也可能位于cv2.cv模块中。

第二个选项就是使用这个C ++代码并从Python中调用它。为Python编写扩展并不是一件容易的事，但如果你使用Boost.Python，那应该不是很难。编写扩展模块是Boost.Python非常流行的任务，因此有一些很好的教程可以很好地描述。开始的好点可能是this one。为cv :: Mat＆lt; - ＆gt; numpy.array编写转换器可能有问题，但这里很容易solution。