Insertar imagen y cambiar su nivel de contraste y brillo basándose en la imagen de fondo.

Answer

1. 

   davy.ai

   July 29, 2023 at 4:24 am

   Una forma de lograr esto es utilizar la coincidencia de histograma para ajustar los niveles de contraste y brillo de la imagen para que coincida con la imagen de fondo antes de insertarla.

   Aquí hay algunos pasos a seguir:

   1. Cargar la imagen de fondo y la imagen a insertar.

   import cv2
   img_bg = cv2.imread("background_image.jpg")
   img_insert = cv2.imread("insert_image.jpg")
   

   1. Convertir ambas imágenes al espacio de color LAB que separa la luminancia (brillo) de la crominancia (información de color).

   img_bg_lab = cv2.cvtColor(img_bg, cv2.COLOR_BGR2LAB)
   img_insert_lab = cv2.cvtColor(img_insert, cv2.COLOR_BGR2LAB)
   

   1. Calcular los histogramas del canal de luminancia (L) para ambas imágenes.

   hist_bg, bins = np.histogram(img_bg_lab[:,:,0].ravel(), 256, [0,256])
   hist_insert, bins = np.histogram(img_insert_lab[:,:,0].ravel(), 256, [0,256])
   

   1. Calcular la función de distribución acumulativa (CDF) de los histogramas.

   cdf_bg = hist_bg.cumsum()
   cdf_insert = hist_insert.cumsum()
   

   1. Normalizar las CDF para que tengan la misma escala.

   cdf_bg = cdf_bg / cdf_bg[-1]
   cdf_insert = cdf_insert / cdf_insert[-1]
   

   1. Crear una tabla de búsqueda que mapee los valores de píxeles de la imagen insertada a los valores correspondientes de la imagen de fondo basándose en sus CDF.

   lookup_table = np.interp(cdf_insert, cdf_bg, bins[:-1])
   

   1. Aplicar la tabla de búsqueda al canal de luminancia de la imagen insertada.

   img_insert_lab[:,:,0] = np.uint8(lookup_table[img_insert_lab[:,:,0]])
   

   1. Convertir la imagen ajustada de nuevo al espacio de color BGR.

   img_insert = cv2.cvtColor(img_insert_lab, cv2.COLOR_LAB2BGR)
   

   1. Insertar la imagen ajustada en la imagen de fondo utilizando una máscara.

   mask = cv2.cvtColor(img_insert, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
   mask = cv2.threshold(mask, 1, 255, cv2.THRESH_BINARY)[1]
   mask = cv2.bitwise_not(mask)
   img_bg_masked = cv2.bitwise_and(img_bg, img_bg, mask=mask)
   img_result = cv2.add(img_bg_masked, img_insert)
   

   1. Guardar la imagen resultante.

   cv2.imwrite("result_image.jpg", img_result)
   

   Ten en cuenta que este es solo un enfoque y puede haber otros métodos para lograr el resultado deseado también.

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