狠狠撸

取り込んだネガ画像の?を変換する
Pythonスクリプトを書いてみた
in ?江?らぐ2020年7?のオフな集まり
Иосиф Такакура (Iosif Takakura)
@huideyeren
取り込んだネガ画像の?を変換するPythonスクリプトを書いてみた
この作品はクリエイティブ?コモンズ表?4.0 国際ライセンスの下に提供されています。 1

はじめに

この発表について
この発表は2020年2?に発表した「scikit-imageを使ってフィルムスキャナで取り込ん
だネガ画像をポジ化する」の続きです。

お前誰よ
1981年?まれの就職氷河期世代。
普段は横浜でWindowsでC#とSQLを書いているエンジニア
社会?になってプログラミングを始めた
こだわりの強いうっかりさんな
どこかカウボーイエンジニアの気がある
いわゆる発達障害(ADHD & ?閉スペクトラム障害)当事者
でも「やさしさ」は忘れたくない
いろいろと「オタク」
評論サークル「恢徳堂」主筆
TRPG のようなWeb ゲームでシナリオを書いていたりもします

近況報告
仕事：無事納品終わりました
Windows PC ?作しました
もちろんWSL2 使ってます
テレワークは難しい模様です
個?情報保護法と就業規則との兼ね合いで無理
PyCon JP 2020 のスタッフもやってました

本題に?るその前に

銀塩写真にはまりました
きっかけ：知り合いがDiscordの名前で「コダック」と付けてて……
知り合いが付けてたのはもちろんポケモンの?
そこからロチェスターの巨?を連想
気がつくと?家現像まで?うように
さらにオールドレンズ沼にもはまる

私のカメラ
フィルムカメラ
Canon EOS Kiss III
HOLGA 135BC
Nikomat FTN
?い間眠っててカビだらけ
デジタルカメラ
PENTAX Q10
Canon EOS Kiss Digital N
故障中
iPhone 7 Plus

現像?景

さて、ここからが本題

前回のまとめ
1枚1枚?補正するのしんどい
Pythonで?変換したいのでスクリプトを書いた
??の?反転はできた
グレースケール化もできた
GitHubで公開した
https://github.com/huideyeren/darkroom

今回できたこと
カラーの?補正に対応！！

といっても……
Shunsuke Aihara?のcolorcorrect: ?恒常性に基づいた?動?補正ライブラリを
組み込んだだけ

colorcorrectとは？
褪?画像や、??光源以外の光源化で撮影された画像、ホワイトバランスが狂っ
ている画像等の?を補正するpythonライブラリ
?間の?知覚における?恒常性の複数の仮説モデルの実装
多くは灰?仮説(Gray World Assumption)に基づいている
??光原下において視野内のすべての?、画像の場合は、全ピクセルの
RGB値の平均を取ると灰?になるという仮説
基本的に、パラメータなどをいじること無く?の補正が可能
Python2.6以上で動作
Python 3.8.5でも動作
https://pypi.org/project/colorcorrect/

どういうメカニズムか
特殊な光源下の画像や、褪?して?が失われてしまった画像のRGB値の平均値は
灰?とは乖離している
ずれを補正すると元の?を推定できる

元の実装の参考?献
1. D. Nikitenko, M. Wirth and K. Trudel, "Applicability Of White-Balancing Algorithms
to Restoring Faded Colour 狠狠撸s: An Empirical Evaluation.", Journal of
Multimedia, vol. 3, no. 5, 2008.
2. E.Y. Lam, "Combining gray world and retinex theory for automatic white balance in
digital photography.",in Proc ISCE, 2005.
3. HK. Lam, OC. Au and CW. Wong, "Automatic white balancing using luminance
component and standard deviation of RGB components.", in Proc. ICASSP, 2004.
4. A. Rizzi, C. Gatta and D. Marini, "A new algorithm for unsupervised global and
local color correction.", Pattern Recognition Letters, vol. 24, no. 11, 2003.

採?した?補正のアルゴリズム
1. gray world + stretch
早いが補正結果がちょっと微妙なものもある
単純な褪?に強いgray worldと?や?系の変?に強いstretchの組み合わせ
2. automatic color equalization
?体の画像で?常に良い補正画像
すごく時間がかかる
214枚で2時間以上……

?の?較

実際の?変換の実例
これからの4枚の写真は全て同じネガを取り込んで加?したものです。
ただし1枚のみカメラはスズキジョイナス店で取り込んだものが含まれます。
撮影した写真のデータ
カメラ: Canon EOS Kiss III
レンズ: Induster-61 L/Z 50mm
フィルム: フジカラー記録?100
現像: カメラはスズキジョイナス店

ネガ画像
※ フィルムスキャナで?補正がかかっています

カメラはスズキジョイナス店で取り込んだもの
※ トリミングされていません

automatic color equalizationで?補正したもの

gray worldとstretchで?補正したもの

最後に作例
※ ?補正はautomatic color equalizationを選択

七五三のお宮参り

韓国?ロッテワールドにて

名鉄??線???橋にて

中国?フフホト駅にて

札沼線??狩?形駅にて

渋?のスクランブル交差点

愛??そらちゃんの?前の写真

ご清聴ありがとうございました
次の発表にご期待ください！

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