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pythonで写真の色温度(Kelvin)に調節

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色温度からRGBに転換

色温度は画像処理で良く使う概念です。色温度から具体的なRGBの数値に転換の方法は幾つありますが、ほとんどの方法は色温度の数値によって、色座標やRGB空間に転換し、ピクセルのRGB値を求める。異なる計算式を使って、精度や効率は違うです。つまり、色温度からRGBの転換の結果は唯一ではないです。

出力の1000kから40000kの画像:
1000k-40000k.png

今回紹介したい方法は、色座標やRGB空間に転換ではなく、色温度からピクセルのRGBの数値を計算出来で、効率的な方法です。

色温度からRGB相対値の計算式

Charity’s original blackbody valuesからのデータを参考し、RGB値と色温度の変化曲線で表示する。
20200126173517800.png

そして、数式を使って曲線の流れを表現します。曲線あてはめにする。

色温度とRGB値曲線あてはめ

20200126173646108.png
20200126173706423.png
20200126173713861.png
20200126173737894.png

ここで使ったのは簡単な指数と対数関数です。異なる関数を使って曲線をフィットして、最終の精度も違います。

python転換関数

def calc_kelvin(stepSize): 
        
    temp = 6600
    temp = (temp + stepSize) / 100
    
    if(temp<=66):
        red = 255
    else:
        red = temp-60
        red = 329.698727446 * pow(red,-0.1332047592)

        if(red < 0):
            red = 0
        if(red>255):
            red =255
    

    if(temp <= 66):
        green = temp
        green = 99.4708025861 * math.log(green) - 161.1195681661

        if(green < 0):
            green = 0
        if(green > 255): 
            green = 255
    else:

        green = temp - 60
        green = 288.1221695283 * pow(green, -0.0755148492)

        if(green < 0): 
            green = 0

        if(green > 255): 
            green = 255
    
    if(temp>=66):
        blue = 255
    else:
        if(temp<=19):
            blue = 0
        else:
            blue = temp - 10
            blue = 138.5177312231 * math.log(blue) - 305.0447927307
            if(blue<0):
                blue = 0
            if(blue>255):
                blue = 255

    print("red:"+str(red) + ",green:"+ str(green) + ",blue:"+str(blue))
    return red,green,blue

最終の調節結果:
img.jpg

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