Как я могу умножить значения пикселей на константу в Gimp?

Я подумал о дополнительном способе сделать это:

Выберите слой, который вы хотите размножить, затем перейдите в Filters -> Generic -> Convolution Matrix .

В появившемся окне оставьте все ячейки равными нулю, кроме центральной ячейки, для которой вы должны установить значение, на которое вы хотите умножить. Это должно выглядеть так:

Другой способ думать об этой проблеме, вместо того, чтобы говорить, что вы умножаете значение каждого пикселя на 2, состоит в том, чтобы сказать, что вы берете пиксели в диапазоне (0,127) и растягиваете их, чтобы заполнить весь диапазон (0,255).

Если посмотреть на это таким образом, то это очень легко сделать с помощью инструмента «Уровни».

Установите входные уровни «белая точка» на 127, а выходные уровни «белая точка» оставьте равными 255, и все будет увеличено.

Для других коэффициентов умножения вам просто нужно выполнить быстрый расчет, чтобы выяснить, какое входное значение должно равняться 255 выходным.

Если вы хотите по какой-то причине разделить значения пикселей, вы должны оставить входную белую точку равной 255 и уменьшить максимальный выходной уровень.

Пиксельная математика сложна (и немного медленна) в Gimp, либо с использованием скрипта (т.е. вызывая для каждого пикселя gimp-drawable-set-pixel с помощью Script-Fu или Python-Fu ), либо с использованием плагинов, таких как MathMap .

Обратите внимание, что умножение на константу может увеличить значение пикселей сверх максимального диапазона для изображения, и после операции у вас могут быть некоторые насыщенные области. Я не знаю, есть ли в текущей версии Gimp встроенная поддержка работы с 16-битными (или более) изображениями в градациях серого, и я предлагаю вам выполнить умножение пикселей с помощью ImageJ , который, несмотря на плохой пользовательский интерфейс, очень быстрый и полезный для такого рода операций и может управлять значениями до 32-битных изображений в градациях серого.

Gimp — отличная программа для работы с изображениями, но в данном случае я думаю, что ImageJ мог бы быть более подходящим инструментом.