Вопрос или проблема
Я ищу оффлайн программное обеспечение для обработки изображений, которое позволит мне редактировать фотографии полубарьерным способом.
Каждое изображение должно обрабатываться индивидуально (не пакетно), но текущий процесс занимает очень много времени, и мне нужно ускорить его. В настоящее время я обрабатываю несколько фотографий в неделю (от 5 до 10) и уже обработал около 500.
Изображения представляют собой запчасти. Их необходимо улучшить так, чтобы они хорошо выглядели на торговых площадках, но качество художественной фотографии не требуется. Скорость имеет решающее значение.
90% моих фотографий сделаны с помощью планшетного сканера и 10% — со смартфона.
95% объектов имеют прямоугольную форму. Однако, поскольку они не идеально расположены при сканировании, необходимо вращение изображения на заданный угол (часто < 1 градуса).
Функции, которые мне нужны:
- (авто-)определять края объекта (прямоугольный, если отсканирован, или слегка трапециевидный, если фотография сделана со смартфона)
- (авто-)вращать прямоугольный объект таким образом, чтобы его края стали горизонтальными / вертикальными
- (авто-обрезать) объект
- автоматическая цветовая коррекция, за которой следует ручная регулировка цвета
- уменьшить локальную переэкспозицию / чрезмерное отражение на металлических частях (особенно когда фотография сделана со смартфона)
- коррекция перспективы (в случае, если фотография была сделана со смартфона)
- уменьшение цветовой глубины (256 цветов, 16 цветов)
- сохранить как PNG
В настоящее время я выполняю 95% этой трудоемкой работы с помощью Irfanview. Текущий процесс выглядит следующим образом:
- Нет решения для автоопределения объекта. Я мог бы удалить фон с помощью Фона Bonanza, но это займет много времени.
- Я применяю пользовательское вращение к изображению, используя Irfanview. Угол выбирается эмпирическим способом, часто с несколькими попытками.
- Я обрезаю изображение до объекта, вручную перетаскивая прямоугольную область в Irfanview, а затем применяя вырезание/вставку (Ctrl+X / Ctrl+V). Автообрезку можно сделать в Gimp, но открытие изображения в нем займет больше времени.
- Автоматическая цветовая коррекция и ручная цветовая коррекция выполняются в Irfanview. Это может занять много времени, если элемент был недоэкспонирован, особенно когда свет исходил от неоновых трубок.
- Коррекция нежелательных локальных чрезмерных отражений на металлических частях чаще всего не выполняется. Я могу сделать несколько копий-соседей в Paint или Gimp, но это займет много времени. Я ищу решение в стиле “одного клика”, чтобы сделать это, возможно, с локальным сглаживанием очень быстрым способом.
- Коррекция перспективы в настоящее время выполняется с помощью бесплатного “PerspectiveImageCorrection” программного обеспечения от Вольфганга Шрёдера. Выбрать углы объекта с точностью трудно, но в основном инструмент выполняет свою задачу. Тем не менее, я все еще ищу способ ускорить этот шаг.
- уменьшение цветовой глубины (256 цветов, 16 цветов) происходит с помощью Irfanview.
- сохранить как PNG выполняется в Irfanview.
Такое программное обеспечение, которое я ищу, должно быть более автоматизированным, с кнопками для применения шагов и больше автоматизации (автоопределение объекта, автооборот объекта, автообрезка объекта и т.д.). Возможно, какое-то легко настраиваемое программное обеспечение.
Выполнение всех вышеперечисленных шагов в одном легковесном оффлайн-программном обеспечении, разработанном для промышленных и рыночных нужд, было бы идеально. Я в основном использую Windows (но также есть Linux и Mac).
Буду рад любым идеям по улучшению процесса, даже если потребуется несколько программ.
Сочетание программного обеспечения, которое вам нужно, это OpenCV и Python (с несколькими библиотеками, такими как Pillow).
Эта статья показывает, как использовать OpenCV и определение краев для вычисления преобразования, необходимого как для вращательной, так и для трапециевидной коррекции изображения. Обрезка на фиксированное количество вне границ обнаруженного объекта — это простой шаг. Цветовая коррекция немного сложнее, если вы не включите цветовую ссылку в каждое оригинальное изображение, (возможно, достаточно просто для новых изображений), но это можно сделать в Pillow, как и уменьшение цвета и преобразование в PNG. Один из приемов, которые можно попробовать, чтобы уменьшить блик, — это преобразовать изображение из RGB в HSV, а затем повысить насыщенность до 255 (100%), но многое зависит от ваших оригинальных изображений.
Вам, возможно, потребуется немного поэкспериментировать, но вы должны быть в состоянии достичь точки, где >95% ваших изображений могут быть обработаны автоматически.
С небольшим количеством работы вы сможете показать результаты обработки и, если они вас не устраивают, открыть изображение на любом этапе обработки в GIMP или другом программном обеспечении (например, после коррекции перспективы, но перед остальными этапами), а затем автоматически выполнить оставшиеся операции.
Все упомянутое программное обеспечение:
- Бесплатное (Gratis) и с открытым исходным кодом
- Кроссплатформенное (может работать на Linux, Windows, OS-X, Raspberry Pi и многих других).
Ответ или решение
Оптимизация редактирования изображений для рынка запчастей: программы и методы
Если вы ищете программное обеспечение для редактирования изображений, которое позволит быстро и эффективно обрабатывать фотографии запчастей для онлайн-рынков, есть несколько ключевых аспектов, которые стоит учитывать. Ваша задача заключается в оптимизации рабочего процесса, чтобы снизить время обработки отдельных изображений, сохранив при этом необходимое качество.
Рекомендуемое программное обеспечение
Для достижения ваших целей можно рассмотреть использование комбинации следующих инструментов:
-
OpenCV и Python:
- OpenCV — это библиотека компьютерного зрения, которая подходит для автоматизации процессов обработки изображений, таких как обнаружение краев, поворот и обрезка изображений.
- Python — универсальный язык программирования, который позволяет легко интегрировать и автоматизировать процессы с использованием OpenCV и других библиотек, таких как Pillow.
-
Pillow:
- Pillow — библиотека для обработки изображений в Python, которую можно использовать для автоматической коррекции цвета и уменьшения глубины цвета до 16 или 256 цветов.
-
GIMP:
- Хотя GIMP — это более мощное программное обеспечение, его можно использовать для ручных корректировок, если автоматизация не дает желаемых результатов.
-
PerspectiveImageCorrection:
- Это программное обеспечение, которое вы уже используете, может быть оставлено в вашем рабочем процессе для специфических случаев, где необходимо дополнительное вмешательство.
Предложенный рабочий процесс
-
Обнаружение краев:
Вы можете использовать OpenCV для автоматического обнаружения краев объектов на изображении. Это позволит вам предварительно выделить область для последующей обработки. -
Автоматический поворот:
OpenCV может выполнять поворот изображения так, чтобы грани объекта стали горизонтальными и вертикальными. Например, алгоритм замены углов можно настроить для точной коррекции в пределах менее 1 градуса. -
Автокадрирование:
После обнаружения краев вы можете настроить функцию кадрирования, чтобы автоматически обрезать изображение по границам объекта, используя OpenCV. -
Коррекция цвета:
После автокадрирования следует выполнить автоматическую коррекцию цвета. Можно использовать встроенные функции в Pillow для этого, а также настроить ручную корректировку для достижения нужного результата. -
Снижение локальной переэкспозиции:
Для обработки бликов и отражений, особенно на металлических частях, вы можете применить методы обработки изображений в OpenCV для локального сглаживания. Это позволит за один клик устранить основные проблемы. -
Коррекция перспективы:
Для изображений, снятых со смартфона, вы можете использовать возможности OpenCV для коррекции перспективы, чтобы улучшить внешний вид запчастей. -
Уменьшение глубины цвета:
По завершении всех коррекций используйте Pillow для уменьшения палитры до 16 или 256 цветов, в зависимости от ваших предпочтений. -
Сохранение изображений:
Финальным шагом будет сохранение обработанного изображения в формате PNG, что удобно для дальнейшей публикации на платформе marketplace.
Заключение
С помощью описанных выше инструментов и методов вы сможете значительно ускорить процесс обработки изображений, сохранив при этом высокое качество, необходимое для ваших продуктов. Интеграция OpenCV с Python даст вам мощный инструмент для автоматизации, а в случае необходимости вы можете использовать GIMP для ручных правок. В результате вы сможете обрабатывать более 95% изображений автоматически, тем самым значительно увеличив эффективность вашего рабочего процесса.