基于Python怎么实现丝滑换装视频剪辑

魁首哥

作者

基于Python怎么实现丝滑换装视频剪辑

本篇内容介绍了“基于Python怎么实现丝滑换装视频剪辑”的有关知识，在实际案例的操作过程中，不少人都会遇到这样的困境，接下来就让小编带领大家学习一下如何处理这些情况吧！希望大家仔细阅读，能够学有所成！

软硬件、技能需求

CPU最好是I7-8750以上，要不整体制作会非常慢

Python版本3.6以上

由于涉及到深度学习的模块，从现在开始需要显卡了。

颜色变换说明

支持广泛的色彩空间。比如RGB、HSL/HSV、CMY/CMYK 等等各种色彩空间之间的转换。例如 XYZ 到 sRGB，Spectral 到 XYZ，CIE Lab 到 Adobe RGB。

色差计算。

色彩适应（改变光源）。

RGB 到十六进制，反之亦然。

Python 应用插件

colormath 和 MiVOS 分别应用颜色转换调整和模块交互式。

思路流程

你可能好奇这玩意砸出来的？

首先要了解一下颜色切换转换的方法。

CIE Lab 到 CIE XYZ 转换的简单示例。

fromcolormath.color_objectsimportLabColor,XYZColorfromcolormath.color_conversionsimportconvert_colorlab=LabColor(0.903,16.296,-2.22)xyz=convert_color(lab,XYZColor)

想使用不同的 RGB 空间进行转换

fromcolormath.color_objectsimportXYZColor,HSLColor,AdobeRGBColorfromcolormath.color_conversionsimportconvert_colorxyz=XYZColor(0.1,0.2,0.3)hsl=convert_color(xyz,HSLColor,through_rgb_type=AdobeRGBColor)#转换回XYZ，确保在return时使用相同的RGB颜色空间。xyz2=convert_color(hsl,XYZColor,through_rgb_type=AdobeRGBColor)

Delta E 方程

fromcolormath.color_objectsimportLabColorfromcolormath.color_diffimportdelta_e_cie1976#参考颜色color1=LabColor(lab_l=0.9,lab_a=16.3,lab_b=-2.22)#与参考进行比较的颜色color2=LabColor(lab_l=0.7,lab_a=14.2,lab_b=-1.80)#作为浮点数的deltaE值delta_e=delta_e_cie1976(color1,color2)