


Wenn wir normalerweise eine Bildverarbeitungssoftware verwenden, sehen wir oft, dass diese die Helligkeit, den Kontrast, die Farbsättigung oder die Schärfe des Bildes anpasst. Halten Sie die zugrunde liegende Implementierung dieser Technologie für sehr weit fortgeschritten?
Tatsächlich erfordert das grundlegendste Implementierungsprinzip die Implementierung in Python. Nach dem Erlernen können Sie auch eine einfache Bildverbesserungsverarbeitung durchführen.
Welches Unternehmen ist besser in der Bildverbesserung?
Im PIL-Modul gibt es eine Klasse, die speziell für die Bildverbesserung verwendet wird. Sie kann nicht nur die Helligkeit, den Kontrast usw. verbessern Chroma des Bildes, sondern auch zur Verbesserung der Bildschärfe.
Um dieses Modul zu verwenden, müssen Sie zuerst die PIL-Bibliothek installieren:
pip install Pillow
Bildverbesserungsverarbeitung
Bild lesen
image = Image.open('girl.jpeg') image.show()
Unser Originalbild ist ein unschuldiges Mädchen, das eine Tomate hält:
Helligkeitsverbesserung
enh_bri = ImageEnhance.Brightness(image) brightness = 4 image_brightened = enh_bri.enhance(brightness) image_brightened.show()
Um den Kontrast deutlich zu machen, erhöhen wir die Helligkeit des Originalbildes um das Vierfache und sehen den Effekt:
Das verbesserte Bild ist etwas überbelichtet?
Chroma-Verstärkung
enh_col = ImageEnhance.Color(image) color = 4 image_colored = enh_col.enhance(color) image_colored.show()
Ähnlich erhöhen wir die Chroma des Originalbilds um das Vierfache, um den Effekt zu sehen:
Die Farbe dieses Bildes ist kräftiger und ich habe plötzlich das Gefühl, dass ich mich von einem jungen Mädchen verändert habe zu einer... Einer Prostituierten!
Kontrastverbesserung
enh_con = ImageEnhance.Contrast(image) contrast = 4 image_contrasted = enh_con.enhance(contrast) image_contrasted.show()
Ähnlich erhöhen wir den Kontrast des Originalbilds um das Vierfache, um den Effekt zu sehen:
Dieses Bild hebt die Details sehr deutlich hervor, ein bisschen wie ein frühes Filmbild.
Schärfeverbesserung
enh_sha = ImageEnhance.Sharpness(image) sharpness = 4 image_sharped = enh_sha.enhance(sharpness) image_sharped.show()
Ähnlich erhöhen wir die Schärfe des Originalbilds um das Vierfache, um den Effekt zu sehen:
Nach der Schärfeverbesserung sieht es ziemlich gut aus und die Änderung ist im Vergleich zum Originalbild nicht so groß Originalbild offensichtlich.
Zusammenfassung
Nachdem Sie dies gelesen haben, finden Sie es nicht sehr einfach? Die vier grundlegendsten Bildverbesserungsfähigkeiten können alle mit nur einer Codezeile implementiert werden. Ich verbessere das Bild hier. Sie können auch den umgekehrten Vorgang durchführen. Sie müssen nur den Koeffizienten auf weniger als 1 einstellen, um das Bild abzuschwächen.
Natürlich werden wir diese Abmessungen in tatsächlichen Anwendungen auf jeden Fall umfassend optimieren, um den Effekt schöner Bilder zu erzielen.
Das obige ist der detaillierte Inhalt vonMit vier Codezeilen kann Python wunderschöne Bilder erstellen!. Für weitere Informationen folgen Sie bitte anderen verwandten Artikeln auf der PHP chinesischen Website!

Python zeichnet sich in Automatisierung, Skript und Aufgabenverwaltung aus. 1) Automatisierung: Die Sicherungssicherung wird durch Standardbibliotheken wie OS und Shutil realisiert. 2) Skriptschreiben: Verwenden Sie die PSUTIL -Bibliothek, um die Systemressourcen zu überwachen. 3) Aufgabenverwaltung: Verwenden Sie die Zeitplanbibliothek, um Aufgaben zu planen. Die Benutzerfreundlichkeit von Python und die Unterstützung der reichhaltigen Bibliothek machen es zum bevorzugten Werkzeug in diesen Bereichen.

Um die Effizienz des Lernens von Python in einer begrenzten Zeit zu maximieren, können Sie Pythons DateTime-, Zeit- und Zeitplanmodule verwenden. 1. Das DateTime -Modul wird verwendet, um die Lernzeit aufzuzeichnen und zu planen. 2. Das Zeitmodul hilft, die Studie zu setzen und Zeit zu ruhen. 3. Das Zeitplanmodul arrangiert automatisch wöchentliche Lernaufgaben.

Python zeichnet sich in Gaming und GUI -Entwicklung aus. 1) Spielentwicklung verwendet Pygame, die Zeichnungen, Audio- und andere Funktionen bereitstellt, die für die Erstellung von 2D -Spielen geeignet sind. 2) Die GUI -Entwicklung kann Tkinter oder Pyqt auswählen. Tkinter ist einfach und einfach zu bedienen. PYQT hat reichhaltige Funktionen und ist für die berufliche Entwicklung geeignet.

Python eignet sich für Datenwissenschafts-, Webentwicklungs- und Automatisierungsaufgaben, während C für Systemprogrammierung, Spieleentwicklung und eingebettete Systeme geeignet ist. Python ist bekannt für seine Einfachheit und sein starkes Ökosystem, während C für seine hohen Leistung und die zugrunde liegenden Kontrollfunktionen bekannt ist.

Sie können grundlegende Programmierkonzepte und Fähigkeiten von Python innerhalb von 2 Stunden lernen. 1. Lernen Sie Variablen und Datentypen, 2. Master Control Flow (bedingte Anweisungen und Schleifen), 3.. Verstehen Sie die Definition und Verwendung von Funktionen, 4. Beginnen Sie schnell mit der Python -Programmierung durch einfache Beispiele und Code -Snippets.

Python wird in den Bereichen Webentwicklung, Datenwissenschaft, maschinelles Lernen, Automatisierung und Skripten häufig verwendet. 1) In der Webentwicklung vereinfachen Django und Flask Frameworks den Entwicklungsprozess. 2) In den Bereichen Datenwissenschaft und maschinelles Lernen bieten Numpy-, Pandas-, Scikit-Learn- und TensorFlow-Bibliotheken eine starke Unterstützung. 3) In Bezug auf Automatisierung und Skript ist Python für Aufgaben wie automatisiertes Test und Systemmanagement geeignet.

Sie können die Grundlagen von Python innerhalb von zwei Stunden lernen. 1. Lernen Sie Variablen und Datentypen, 2. Master -Steuerungsstrukturen wie wenn Aussagen und Schleifen, 3. Verstehen Sie die Definition und Verwendung von Funktionen. Diese werden Ihnen helfen, einfache Python -Programme zu schreiben.

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