'R', 'G', और 'B' के मानों को बदल दिया जाता है और आवश्यक टिंट प्राप्त करने के लिए मूल छवि पर लागू किया जाता है।
नीचे एक पायथन प्रोग्राम है जो इसे लागू करने के लिए स्किकिट-लर्न का उपयोग करता है। स्किकिट-लर्न, जिसे आमतौर पर स्केलेर के रूप में जाना जाता है, पायथन में एक पुस्तकालय है जिसका उपयोग मशीन लर्निंग एल्गोरिदम को लागू करने के उद्देश्य से किया जाता है -
उदाहरण
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')
आउटपुट
स्पष्टीकरण
आवश्यक पैकेज पर्यावरण में आयात किए जाते हैं।
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जिस पथ पर छवि संग्रहीत है उसे परिभाषित किया गया है।
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'इम्रेड' फ़ंक्शन का उपयोग पथ पर जाने और छवि को पढ़ने के लिए किया जाता है।
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कंसोल पर छवि प्रदर्शित करने के लिए 'इमशो' फ़ंक्शन का उपयोग किया जाता है।
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फंक्शन 'rgb2gray' का उपयोग इमेज को RGB कलर स्पेस से ग्रेस्केल कलर स्पेस में बदलने के लिए किया जाता है।
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फंक्शन 'ग्रे2आरजीबी' का उपयोग इमेज को ग्रेस्केल से आरजीबी कलर स्पेस में बदलने के लिए किया जाता है।
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इस डेटा को कंसोल पर प्लॉट करने के लिए matplotlib लाइब्रेरी का उपयोग किया जाता है।
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गुणक के लिए R, G, B मान परिभाषित होते हैं और छवि पर लागू होते हैं।
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आउटपुट कंसोल पर प्रदर्शित होता है।