使用numpy將棕褐色效果應用於3D陣列

Question

在numpy中，我正在尋找採用3d數組顏色值（2d表示圖像，其中每個像素均爲RGB顏色）併爲其應用棕褐色濾鏡。假設顏色由r, g, b定義，當把一個棕褐色過濾器，之後返回的顏色是：

sepia_r = .393*r + .769*g + .189&b 
sepia_g = .349*r + .686*g + .168*b 
sepia_b = .272*r + .534*g + .131*b 

什麼會得到這個實時完成的最快的方法用大陣（大概是一3個長向量的1080x864陣列）？

Answer 1

假設(height, width, channels)標準圖像陣列組織，則可以使用直接開箱即可使用矩陣乘法。

from skimage.data import lena # Color image version of lena. If you don't have skimage, use any image 
import matplotlib.pyplot as plt 

img = lena().astype(float)/256. 
plt.figure() 
plt.subplot(1, 2, 1) 
plt.imshow(img) 

sepia_filter = np.array([[.393, .769, .189], 
         [.349, .686, .168], 
         [.272, .534, .131]]) 

# here goes the filtering 
sepia_img = img.dot(sepia_filter.T) 

# Unfortunately your filter lines do not have unit sum, so we need to rescale 
sepia_img /= sepia_img.max() 

plt.subplot(1, 2, 2) 
plt.imshow(sepia_img) 
plt.show() 

Answer 2

根據我的駕駛經驗，我總是試着找到一份全球性的指導來完成整個工作。 我應該安排與r值的陣列，另一個與g值和最後一個與所述的b值，並乘以使用：

http://docs.scipy.org/doc/numpy/reference/generated/numpy.multiply.html