최근에는 객체가 렌더링하는 색상의 다양한 될 수 있도록하는 것이, 그림 스타일 색 변환하는 수요를 만났다.
예를 들어, 빨간 사과, 내가 그것을 어떻게 할 수있는, 녹색으로 변환하려면? 충전물 컬러 경계 후 용액은 원래의 경계 후 내측 경계 영역 색 교체를 식별하기위한 또는 충전되어, 전체 프로세스는 두 단계로 분할 할 수 있도록하는 것이, 첫번째 에지 검지 모든 필요한 특정 영역을 대체 할 수 있고, 이 지역은 또한 계정에 그림자 등 고광택을하면서, 실제 상황에 따라 변경 될 수 불규칙 채우기 색상의 요구로 가득, 정말 큰 머리를 생각한다.
그럼 난 갑자기 학교 PS 것은 시간의 생각과 사진의 색상 교체를 완료, 나는 콘텐츠의 톤은 "색조", 변환이 값의 다양한 색조를 조정함으로써 달성 될 수 있었다 기억한다. 나는 나 자신에게 생각 그 후,이 프로그램을 수행 할 수없는 이유는 무엇입니까?
조사 사진 톤의 기능이 문서가 기록 될 방법을 대체 할 Python을 사용의 실현에서 수행 한 후 그래서, 이미지의 색상에 대한 몇 가지 연구를 시작했다.
우리는 단지 예를 들어, 그것의 효과를 살펴 보자겠습니까, 난 그냥이 같은 예를 들어 바이두에서 사진, 열기구를 발견 :
작품
나는 기본적으로이처럼, 빨간색, 노란색, 파란색, 보라색으로 바꿨다 :
레드 스타일
노란색 스타일
그린 그림
블루 사진
여기에 사진이 자동으로 파이썬 알고리즘을 통해 변환되고, 메인 레귤레이터는 색상입니다. 사실, 코드를 달성하기 위해 비교적 간단하지만 실현하기 전에 몇 가지 이미지 색상의 지식을 알 필요가있다. 이 알면 우리는 다시 안심 이상을 달성하는 것입니다.
여기에서 우리는 파이썬에서 그것을 달성하기 위해 이미지 색상 및 톤 변환 알고리즘의 기초에서 처음 봐.
RGB
첫째, 세 가지 기본 색상에서의 모습, RGB를 할 수 있습니다.
사실, 세 가지 색상이 빨간색을 나타내는, RGB (적색), 녹색 (녹색), 파랑 (블루) 색상을 나타낼 수있는이 세 가지 기본 색상을 혼합 색상. 세 빔이 혼합 함께 때 RGB는 적색, 녹색, 여기 청색 시대와 디자인의 발광 원리의 색이고, 광 효과 렌더링 최종 색은 광의 삼원색의 강도에 따라 .
•比如说红光最强，绿光和蓝光几乎没有，那么最后结果肯定呈现为红光了。•如果蓝光很弱，红光和绿光非常强，那么结果就是红光和绿光的混合光，也就黄光。•如果红绿蓝三种光都非常强，那么就会呈现三种光的混合光，也就是白光。•如果三种光都非常弱，那就几乎没有光，自然就是黑色了。
如果大家了解过 RGB 的一些知识的话，想必也见过这张混合光图：
但是这仅仅是一张平面图，并不能很好地体现三原色的混合关系，大家可以看这张图：
实际上可以对 RGB 色值建立一个三维坐标系，坐标原点就在上图中所看不见的那个正方体顶点，像左延伸为 R 红色轴，向右延伸为 B 蓝色轴，向上延伸为 G 绿色轴。
RGB 在进行色彩表示时使用了 256 阶，也就是从 0-255，可以由一个字节来表示。数值越大，RGB 三个轴，每个轴对应的数值越大，就代表其亮度越高，最亮就对应着 255，最暗就对应着 0。三个轴上的三个数字联合起来可以用来表示一个颜色。
例如：
•(255, 255, 255) 就代表 RGB 都是满的，组成白色。•(255, 255, 0) 就代表 R 红色是满的，G 绿色是满的，B 蓝色是没有的，红色和绿色混合为黄色，所以它就表示黄色。•(0, 0, 0) 就代表 RGB 都是没有的，呈现黑色。
因此，通过这三个数值，我们就可以实现任何颜色的表示了。
HSV
但了解了 RGB 显然不能应对我们的需求，它和色相也没有什么关系，所以这里我们还需要研究另外一个颜色模型，叫做 HSV。
HSV，又叫做 HSB，其实也是三个参数，分别是色调（Hue）、饱和度（Saturation）、明度（Brightness），在 HSV 中 V 代表 Value，也是明度的意思。通过这三个值，我们同样可以表示任意的颜色。
首先我们看看 HSV (HSB) 颜色模型的坐标轴图吧，它可以用这么一个锥形的坐标来表示：
色调，Hue，它是一种角度度量，就是图中 Hue 所示的角度，绕圆锥体一周。它的值是从红色开始逆时针方向计算的，红色是 0，绿色是 120，蓝色为 240，形成一个红绿蓝三原色组成的色带。
饱和度，Saturation，它是图中 Saturation 所示的方向，由最上面圆的圆心向外扩散。它表示颜色接近光谱色的程度。一种颜色，可以看成是某种光谱色与白色混合的结果。其中光谱色所占的比例愈大，颜色接近光谱色的程度就愈高，颜色的饱和度也就愈高。饱和度高，颜色则深而艳。光谱色的白光成分为 0，饱和度达到最高。通常取值范围为 0-100，值越大，颜色越饱和。也就是说图中，圆心处饱和度为 0，越靠近边，饱和度越高，最高达到 100。
明度，Brightness，它表示颜色明亮的程度，对于光源色，明度值与发光体的光亮度有关，对于物体色，此值和物体的透射比或反射比有关。通常取值范围为 0-100，0 对应黑色，100 对应白色。
另外大家如果用到取色板的话，它是这样子的：
你可以看到左边有个大的矩形，右边有个竖直的彩虹带。由于刚才所说的圆锥坐标不好表示，在调色板里面就把圆锥坐标拆成了两部分。
•右边的彩虹带就可以选择色调 Hue，拖动彩虹带的箭头位置就可以调整 Hue 的值。•左边的正方形就和饱和度 Saturation、明度 Brightness 有关，横坐标表示饱和度 Saturation，纵坐标表示 Brightness，从左到右，饱和度 Saturation 变高，从下到上，明度 Brightness 变高。•左下角，由于饱和度 Saturation 和明度 Brightness 都为 0，就呈现黑色。•左上角，由于饱和度 Saturation 为 0，所以相当于没有颜色，颜色最浅，但是它的明度 Brightness 达到了最高，所以它就显示没有颜色的明度最高的色，即白色。•右上角，由于饱和度 Saturation 和明度 Brightness 都为最高，那就显示最纯的 Hue 值。
这也就是 HSB 颜色模型的原理。
同样地，我们可以用 HSB 的三个值来表示任意的颜色，因此 HSB 也成为表示颜色的基本标准之一。
HSB 和 RGB 的转换
HSB 和 RGB 都能表示一个颜色，它们之间也是可以相互转换的，可以一一对应。
他们之间的转换逻辑这里就不再专门对其公式展开详解了，公式总结如下：
RGB to HSB
HSV to RGB
大家如果感兴趣想要研究的话也可以去：https://www.rapidtables.com/convert/color/hsv-to-rgb.html 来了解一下详情，这里还有详细的转换表格以及实时转换实现。
另外对于它们之间的转换算法，很多库都已经封装好了。我们可以直接调用，比如 Python 中的 colorsys 模块，就实现了 rgb_to_hsv 和 hsv_to_rgb 算法，我们也可以直接使用。
色调转换
了解了以上内容之后，我们就可以使用程序来实现色调转换了。相比我们已经知道应该改什么内容了，那就是修改 HSV 中的 H 值，通过不同的 H 值我们就可以将图片转换为不同的色调了。
具体思路是怎样的呢：
•首先获取图像每个像素的的 RGB 色值。•将 RGB 色值转化为 HSV 色值。•调整 HSV 色值中的 H。•将 HSV 色值转回 RGB 色值。•输出图像。
一共就是这么五步，这里的两个转换色值的操作我们就可以借助于 colorsys 模块。另外需要安装一个 pillow 模块：
pip3 install pillow
安装完毕之后，我们准备任意一张图片，然后实现上面的五个步骤。
最终的代码实现如下：
import colorsys
具体的实现在代码注释里面已经很清楚了。
在这里我们将 target_hue 定义为 0。通过前文我们知道，Hue 为 0 代表红色，120 代表绿色，240 代表蓝色。我们可以自定义 0-355 这 360 个数值，实现不同的色调转换。
如果想输出其他颜色的图片，就把 target_hue 这个值改一下就好了。
看看最后的运行效果，输入是一张原图：
所以最后的输出效果就是如下的结果：
如果将代码中的 target_hue 值进行更改，就会呈现不同的颜色风格了，就像文中开头所示的一样。
比如把飞猪的 Logo 由黄色变为红色，都是可以做到的：
处理透明像素
上面的算法仅仅考虑了 RGB，如果有些图包含了透明像素，上面的程序对于透明像素是无法处理的，最后输出的结果会带有某种颜色的背景。
对于透明像素的处理，我们可以增加一个维度的值，就是 A，即 Alpha 透明度。
所以使用 RGBA 和 HSV 的转换我们就可以实现透明像素的处理了，代码实现如下：
import colorsys
在这里就是增加了对透明像素的处理，在图像 convert 和 merge 的时候都使用 RGBA 模式，就可以保留原有图片中的透明像素了。
以上便是使用 Python 程序自动调整色调的实现。
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其他应用
另外对于图像调色的应用还有很多，比如我们可以不直接指定 Hue 的值，而是将 Hue 的值在原来的基础上增加或减少，则可以实现彩虹变色，如：
原图是这样子：
经过处理之后我们可以得到这样的效果：
