neginver 0.0.7

A Python project for automatic Negative Film inversion

neginver

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国内胶片之风盛行多日。由于不满时下大多店铺扫描与去色罩质量，已经有部分人开始自己尝试胶片翻拍，但是去色罩对于大多数艺术家们来讲就成了一个“难题”或者说是“麻烦事”。尽管Negative Lab Pro确实方便，但是$99.00的价格让我这种穷人望而却步，并且个人不是太欣赏它那过于讨喜的校色思路，于是乎开发了这个简单的负片去色罩小程序，希望也可以帮助到大家！

原图 ⬇️ 去色罩后 ⬇️

本项目完全基于Python对图片的原始直方图的统计信息去色罩，不带有人为的控制，力求展示底片本应有的最自然的颜色！以下是与nlp对比的样片：

Negative Lab Pro⬇️ Neginver⬇️

这里是样片的 原图，欢迎大家自行尝试👏

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安装

使用pip安装即可：

pip install neginver

比较懒，目前没有conda。

使用

这个项目目前没有开发GUI，所以仍然要求使用者有一定的python基础。

读取Tif文件。这一步基于tifffile读取tif文件为numpy数组：

import tifffile as tiff

img = tiff.imread(tif_path)

由于本人习惯于[band, height, wight]的格式，而tiff.imread()读取的是[height, wight, band]的格式，所以需要用numpy简单处理一下：

import numpy as np

img = np.moveaxis(img, 0, -1)

然后将本模块引入：

import neginver as ni

img_inversed = ni.negative_inverse(img_raw, film_type='color', mode='default')

最后将img_inversed数组保存为无损的tif文件：

img_final = np.moveaxis(img_inversed, 0, -1)
tiff.imwrite('img.tif', img_final)

以上是一张图的流程，本人基于M2 Pro的MacBook Pro测试，一张1200w的图片只需要2.5秒。 使用循环可以批处理：

import os
from pathlib import Path
from datetime import datetime

import tifffile as tiff
import numpy as np
import neginver as ni


# Directory path
data_dir = Path('/Users/flemyng/Desktop/Phocus/2024_05_24')
save_dir = Path('/Users/flemyng/Desktop/Film')

# Get all *.tif files in the directory
tif_files = list(data_dir.glob('*.tif'))

# Resort the list of files
tif_files = sorted(tif_files)

# Get now time
current_date = datetime.now()

# Change date to YYYY_MM_DD
folder_name = current_date.strftime('%Y_%m_%d')

# Initialize a new folder
os.makedirs(save_dir / folder_name, exist_ok=True)

for tif_path in tqdm(tif_files):
    img_raw = np.moveaxis(tiff.imread(tif_path), -1, 0)
    img_inversed = ni.negative_inverse(img_raw, film_type='color', mode='default')

    img = np.moveaxis(img_inversed, 0, -1)

    tiff.imwrite(
        save_dir / folder_name / f'{tif_path.stem}.tif',
        img
    )

最后，我建议可以在Lightroom里面再调整一下色调曲线，加入自己的艺术偏好。

negative_inverse()

negative_inverse()函数是本模块的核心函数。关于negative_inverse()函数的参数，以及如何使用如下：

输入参数

img: np.ndarray,
film_type: str = 'color', # 'color', 'bw'
mode: str = 'default',
rates: tuple[float] = (1.195, 1.155),
percentile: float = 0.1,
crop_percentage: float = 0.02,

参数介绍

img：是一个形状为 [3, height, width] 的numpy数组，包含图片的原始信息。数组的dtype只支持 uint8 和 uint16 ，uint16完全够用了。不支持float，因为负数比较麻烦；

film_type：是底片的类型。如果是彩色胶片选'color'；黑白胶片选'bw'，黑白用'color'也可以；

mode：是校色的模式。有'auto', 'default', 'manual'三种选择：默认就是'default'；'auto'一般会偏绿偏蓝，你需要自己再调一下曲线（简单把中心往下调一点就可以）；'manual'不推荐，这是我自己用的。

crop_percentage：是胶片外一圈黑边所占的比例（从0～1）。比如，0.05就是补考虑图片外围5%的范围的信息。