Kornia 0.6 : Tutorials (基本) : 画像補正

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Kornia 0.6 : Tutorials (基本) : 画像補正 (翻訳/解説)

翻訳 : (株)クラスキャット セールスインフォメーション
作成日時 : 10/21/2022 (v0.6.8)

* 本ページは、Kornia Tutorials の以下のドキュメントを翻訳した上で適宜、補足説明したものです：

* サンプルコードの動作確認はしておりますが、必要な場合には適宜、追加改変しています。
* ご自由にリンクを張って頂いてかまいませんが、sales-info@classcat.com までご一報いただけると嬉しいです。

 

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Kornia 0.6 : Tutorials (基本) : 画像補正

このチュートリアルでは、kornia.enhance からのコンポーネントを使用して画像特性を調整する方法を学習していきます。

%%capture
!pip install kornia

%%capture
!wget https://github.com/kornia/data/raw/main/ninja_turtles.jpg

import cv2
from matplotlib import pyplot as plt
import numpy as np

import torch
import torchvision
import kornia as K

/home/docs/checkouts/readthedocs.org/user_builds/kornia-tutorials/envs/latest/lib/python3.7/site-packages/tqdm/auto.py:22: TqdmWarning: IProgress not found. Please update jupyter and ipywidgets. See https://ipywidgets.readthedocs.io/en/stable/user_install.html
  from .autonotebook import tqdm as notebook_tqdm

def imshow(input: torch.Tensor):
    out: torch.Tensor = torchvision.utils.make_grid(input, nrow=2, padding=5)
    out_np: np.ndarray = K.utils.tensor_to_image(out)
    plt.imshow(out_np)
    plt.axis('off')
    plt.show()

画像を numpy.ndarray で表されたメモリにロードするために OpenCV を使用します。

img_bgr: np.ndarray = cv2.imread('ninja_turtles.jpg', cv2.IMREAD_COLOR)

numpy 配列を torch に変換します :

x_bgr: torch.Tensor = K.utils.image_to_tensor(img_bgr)
x_rgb: torch.Tensor = K.color.bgr_to_rgb(x_bgr)

バッチを作成して正規化します :

x_rgb = x_rgb.expand(4, -1, -1, -1)  # 4xCxHxW
x_rgb = x_rgb.float() / 255.0

imshow(x_rgb)

 

輝度 (= brightness) の調整

x_out: torch.Tensor = K.enhance.adjust_brightness(
    x_rgb, torch.linspace(0.2, 0.8, 4))
imshow(x_out)

 

コントラストの調整

x_out: torch.Tensor = K.enhance.adjust_contrast(
    x_rgb, torch.linspace(0.5, 1., 4))
imshow(x_out)

 

彩度の調整

x_out: torch.Tensor = K.enhance.adjust_saturation(
    x_rgb, torch.linspace(0., 1., 4))
imshow(x_out)

 

ガンマ補正

x_out: torch.Tensor = K.enhance.adjust_gamma(
    x_rgb, torch.tensor([0.2, 0.4, 0.5, 0.6]))
imshow(x_out)

 

色相 (= Hue) を調整する

x_out: torch.Tensor = K.enhance.adjust_hue(
    x_rgb, torch.linspace(0., 3.14159, 4))
imshow(x_out)

 

以上