Хабрахабр

[Перевод] Правдоподобная реконструкция Инстаграм-подобных фильтров

Пионером в этом деле был Инстаграм и иногда хочется сделать в своем приложении уже знакомые пользователям фильтры. Существует куча софта, который позволяет пользователям применять различные цветовые фильтры к своим фотография. И я хочу представить набор утилит, который позволит в полу-автоматическом режиме очень точно воспроизводить цветовые фильтры из других приложений в своём приложении.

https://github.com/homm/color-filters-reconstruction

Они пытаются воспроизвести их снова и снова. Людям нравятся фильтры из Инстаграма. И снова и снова. И снова и снова. Для меня же было намного более интересно попробовать воспроизвести фильтры основываясь на более надежных методах и математике. Проблема с этими попытками в том, что люди пытаются вручную подобрать цветовую коррекцию, которая будет хоть как-то похожа на то, что делают оригинальные фильтры. И похоже, что это единственная попытка действительно точного воссоздания цветовых фильтров.

Попробуйте угадать, какое восстановлено. Для примера, одно из следующих изображений было получено с применением фильтра Clarendon на оригинальном изображении в самом Инстаграме, а другое с помощью наложения восстановленного фильтра.

Для сравнения, это результат применения того же фильтра из коммерческого набора «Инстаграм-подобных фильтров», который вы без труда сможете нагуглить:

Данный фильтр с натяжкой можно назвать похожим на оригинальный.

Как это работает

Основная идея очень простая — образец изображения Халда с равномерным распределением цвета обрабатывается с помощью исходного фильтра, цветовые трансформации которого требуется воспроизвести. Метод основан на трехмерных цветовых таблицах поиска (3D color LUT) и их двумерном представлении — изображениях Халда. Обработанное таким образом изображение Халда может быть использовано для очень точной аппроксимации цветовых трансформаций исходного фильтра.

Также его можно использовать в приложениях для macOS и iOS с помощью библиотеки CocoaLUT. Полученное изображение Халда может быть использовано в целом ряде программ и библиотек, таких как GraphicsMagick или Photoshop. И небольшой спойлер: поддержка 3D color LUT появится в следующей версии Pillow 5. Кроме того, изображение Халда может быть конвертировано в формат 3D LUT куба, который очень распространен в приложениях для обработки видео. 2 для Питона.

Ограничения

Любые царапины, градиенты, виньетирование и прочие текстуры, накладываемые поверх изображения, не попадут в реконструкцию и даже будут мешать правильной реконструкции. Этот метод может захватывать только однородные преобразования цвета. Также реконструкция получается не очень правдоподобной, если исходный фильтр действует по-разному в разных областях изображения.

Тем не менее, на мой взгляд, этот метод максимально правдоподобно восстанавливает 32 из 40 инстаграмовских фильтров (если не считать виньетирование, наложить которое не представляет труда уже после обработки) и с переменным успехом позволяет добиться чего-то похожего для оставшихся восьми.

Требования

Для генерации и конвертирования изображений Халда вам понадобится интерпретатор Питона с pip.

$ git clone https://github.com/homm/color-filters-reconstruction.git
$ cd color-filters-reconstruction
$ pip install -r requirements.txt

Зато понадобится какая-либо библиотека, которая умеет их применять. После получения изображений Халда, вам уже не понадобится никакой софт из этого репозитория. Это может быть GraphicsMagick, которая имеет биндинги для большинства популярных языков, включая Python, Ruby, PHP, JavaScript™, а также интерфейс командной строки.

Руководство

  1. Просто выполните: Для начала вам потребуется создать единичное изображение.

    $ ./bin/generate.py

    5.png. Вы увидите файл с названием hald. То есть 5 означает, что файл содержит таблицу размером 25×25×25 элементов. Число в имени файла — это квадратный корень из размера таблицы поиска.

    В нем таблица реплицирована 4 раза и добавлены отступы. Этот файл немного отличается от привычного представления изображений Халда. Всё это сделано, чтобы противостоять различным искажениям, как самого исходного фильтра, так и сжатия JPEG. Кроме того, каждая ячейка таблицы занимает не один пиксель, а квадрат 8×8 пикселей.

  2. Если речь об Инстаграме, то единичное изображение нужно загрузить в мобильное устройство и опубликовать с наложением интересующего фильтра. Обработайте единичное изображение с помощью исходного фильтра. Его и нужно забрать с устройства обратно. После этого в фотопотоке появится обработанное единичное изображение.

    Важно, чтобы разрешение полученного изображения с фильтром было точно таким же, как у исходного единичного изображения.

  3. Сконвертируйте изображение с фильтром в настоящее изображение Халда:

    $ ./bin/convert.py raw/1.Clarendon.jpg halds/

    Здесь halds/ — директория, куда попадёт полученный фильтр.

  4. Полученный фильтр сразу же можно применять к любым другим изображениям. Вы великолепны!

    $ gm convert sample.jpg -hald-clut halds/1.Clarendon.png out.jpeg

Дополнительные советы

Хотя настройки по умолчанию в большинстве случаев позволяют получить высококачественные фильтры Халда, бывают ситуации, когда этого недостаточно.

Самый заметный неприятный эффект — одноцветные полоски. Некоторые нежелательные эффекты могу появляться, если исходный фильтр имеет сильные искажения на локальном уровне или заметные градиенты в центре изображения. Вот, например, оригинальное изображение и изображение, полученное после обработки восстановленным фильтром Hudson, в котором наиболее заметны эти проблемы:

# Создать изображение Халда из обработанной Инстаграмом картинки
$ ./bin/convert.py raw/15.Hudson.jpg halds/
# Применить изображение Халда к другому изображению
$ gm convert girl.jpg -hald-clut halds/15.Hudson.png girl.15.jpg

Хотя пастеризация и является довольно распространенным эффектом в обработке изображений, она не была частью исходного фильтра Hudson. На обработанном изображении объекты выглядят плоскими и пастеризованными: лицо, волосы, стулья на заднем плане.

И это является источником проблемы. Если вы внимательнее посмотрите на единичное изображение с примененным фильтром Hudson, вы заметите, что оно довольно шумное.

Для этого нужно поставить пакет SciPy (входит в поставку macOS по умолчанию). К счастью, можно попросить утилиту convert.py применить трехмерное Гауссово размытие к таблице поиска во время конвертации, что уменьшит шум.

# Следующую строку нужно выполнить только один раз
$ pip install scipy
$ ./bin/convert.py raw/15.Hudson.jpg halds/ --smooth 1.5
$ gm convert girl.jpg -hald-clut halds/15.Hudson.png girl.15.fixed.jpg

Вы можете найти другие опции у convert.py, выполнив ./bin/convert.py --help. Как видите, все неприятные эффекты ушли.

Удачи с обратной инженерией!

Теги
Показать больше

Похожие статьи

Добавить комментарий

Ваш e-mail не будет опубликован. Обязательные поля помечены *

Кнопка «Наверх»
Закрыть