Terrain aus Bildern - Druckversion

Code:

#!/usr/bin/env python3



from sys import argv

import glob, os

from PIL import Image

from PIL import ImageOps

from PIL import ImageFilter

from PIL import ImageEnhance



### Aufruf Beispiele



# heightmap.py Groesse Weichzeichnen Helligkeit Dateiname



# Groesse muss in 256er schritten erfolgen z.B. 256, 512, 768, 1024 u.s.w.

# Weichzeichnen ist, damit die harten Kannten weicher werden, ein vernuenftiger Wert liegt zwischen 0.0 und 5.0

# Helligkeit um die hoehe zu reduzieren, Werte um 0.2 sind gut.

# Dateiname und ggf. Pfad des zu ladenden Bildes.



## Linux:

#./heightmap.py 256 1.5 0.2 /Pfad/Bild.jpg



## Windows:

#C:/Python38/python.exe heightmap.py 256 1.5 0.2 G:/Pfad/Bild.jpg



# Die Bilddatei kann jpg, png, ico, bmp und so weiter sein.

# Das ausgabeformat ist eine 24 bit png heightmap fuer den OpenSimulator.



xsize = int(argv[1])            # Einstellung groesse

gaussianradius = float(argv[2]) # Einstellung weichzeichnen der Uebergaenge Wasser Land

brightness = float(argv[3])     # Einstellung Helligkeit

filename = (argv[4])            # Einstellung Dateiname



size = xsize, xsize



print(size)                     # Kontrollausgabe

print(gaussianradius)           # Kontrollausgabe

print(brightness)               # Kontrollausgabe

print(filename)                 # Kontrollausgabe



for infile in glob.glob(filename):

    file, ext = os.path.splitext(infile)

    im = Image.open(infile)                                     # Datei oeffnen

    im = im.convert('LA')                                       # in Graustufen umwandeln

    im = im.resize((size))                                      # groesse aendern

    

    im = im.filter(ImageFilter.GaussianBlur(gaussianradius))    # weichzeichnen der Uebergaenge

    im = im.convert('RGB')                                      # konvertieren in 24bit



    # Terrain muss zwischen 1E1E1E und 464646 (-10 und +30 Meter)liegen - 1m. ueber Boden = 292929 - Wasserhoehe = 282828

    brightnessMod = ImageEnhance.Brightness(im)                 # Helligkeit anpassen

    im = brightnessMod.enhance(brightness)                      # Helligkeit anpassen

    

    #contrastMod = ImageEnhance.Contrast(im)                    # Kontrast anpassen

    #im = contrastMod.enhance(contrast)                         # Kontrast anpassen

    

    #sharpnessMod = ImageEnhance.Sharpness(im)                  # Schaerfe anpassen

    #im = sharpnessMod.enhance(sharpness)                       # Schaerfe anpassen

    

    outfile = file + str(xsize)                                 # Konvertiert die Regionsgroesse in ein String und haengt diesen an den Dateinamen an.

    im.save(outfile + ".png", "PNG")                            # Datei speichern

Code:

import cv2

# (cv2)OpenCV (Open Source Computer Vision Library: http://opencv.org ) 

# ist eine Open Source BSD-lizenzierte Bibliothek,

# die mehrere Hundert Computer Vision Algorithmen enthaelt.



# Bild lesen

img = cv2.imread('1k.jpg', 1)

cv2.imshow("img",img) 



# Bild in LAB Farbmodell konvertieren

lab= cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2LAB)

cv2.imshow("lab",lab)



# Aufteilen des LAB Bildes auf verschiedene Kanaele

l, a, b = cv2.split(lab)

cv2.imshow('l_channel', l)

cv2.imshow('a_channel', a)

cv2.imshow('b_channel', b)



# Anwenden von CLAHE auf den L-Kanal

clahe = cv2.createCLAHE(clipLimit=3.0, tileGridSize=(8,8))

cl = clahe.apply(l)

cv2.imshow('CLAHE output', cl)



# Verbindet den CLAHE erweiterten L-Kanal mit dem a und b Kanal

limg = cv2.merge((cl,a,b))

cv2.imshow('limg', limg)



# # Konvertieren von Bildern vom LAB Farbmodell in das RGB Modell

final = cv2.cvtColor(limg, cv2.COLOR_LAB2BGR)

cv2.imshow('final', final)