보통 일부 이미지 처리 소프트웨어를 사용할 때 이미지의 밝기, 대비, 채도 또는 선명도를 조정하는 경우를 자주 볼 수 있습니다. 이 기술의 기본 구현이 매우 발전했다고 생각하시나요?
사실 가장 기본적인 구현 원리는 몇 줄의 코드만 있으면 Python으로 구현할 수 있습니다. 학습한 후에는 간단한 이미지 향상 처리도 수행할 수 있습니다.
이미지 향상을 잘하는 회사는 어디인가요?
Python의 PIL 모듈에는 ImageEnhance라는 클래스가 있습니다. 이 클래스는 이미지 향상 처리에만 사용되는 것이 아닙니다. 이미지의 채도를 높일 뿐만 아니라 이미지의 선명도를 향상시키는 데에도 사용됩니다.
이 모듈을 사용하려면 먼저 PIL 라이브러리를 설치해야 합니다.
pip install Pillow
이미지 향상 처리
이미지 읽기
image = Image.open('girl.jpeg') image.show()
원본 이미지는 토마토를 들고 있는 순진한 소녀입니다.
밝기 향상
enh_bri = ImageEnhance.Brightness(image) brightness = 4 image_brightened = enh_bri.enhance(brightness) image_brightened.show()
대비를 뚜렷하게 하기 위해 원본 이미지의 밝기를 4배 높여 효과를 확인합니다.
향상된 이미지가 약간 눈부시죠?
채도 향상
enh_col = ImageEnhance.Color(image) color = 4 image_colored = enh_col.enhance(color) image_colored.show()
마찬가지로 원본 이미지의 채도를 4배 강화하여 효과를 확인합니다.
이 이미지의 색상이 더 진해져서 갑자기 어린 소녀에서 변한 듯한 느낌이 듭니다 ... 매춘부!
대비 향상
enh_con = ImageEnhance.Contrast(image) contrast = 4 image_contrasted = enh_con.enhance(contrast) image_contrasted.show()
마찬가지로 원본 이미지의 대비를 4배 높여 효과를 확인합니다.
이 이미지는 초기 영화 사진처럼 세부 사항을 매우 명확하게 강조합니다.
선명도 향상
enh_sha = ImageEnhance.Sharpness(image) sharpness = 4 image_sharped = enh_sha.enhance(sharpness) image_sharped.show()
마찬가지로 원본 이미지의 선명도를 4배 향상하여 효과를 확인합니다.
선명도 향상 후 꽤 괜찮아 보이고 변화는 이전 이미지에 비해 그리 크지 않습니다. 원본 이미지가 분명합니다.
요약
이 글을 읽고 나면 아주 간단하다는 생각이 들지 않나요? 가장 기본적인 네 가지 이미지 향상 기술은 단 한 줄의 코드로 모두 구현할 수 있습니다. 여기서는 이미지를 강화하고 있습니다. 반대 작업을 수행할 수도 있습니다. 이미지를 약화시키려면 계수를 1보다 작게 조정하면 됩니다.
물론 실제 응용 프로그램에서는 아름다운 사진 효과를 얻기 위해 이러한 치수를 포괄적으로 최적화할 것입니다.
위 내용은 네 줄의 코드로 Python은 아름다운 그림을 만들 수 있습니다!의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!

Python은 게임 및 GUI 개발에서 탁월합니다. 1) 게임 개발은 Pygame을 사용하여 드로잉, 오디오 및 기타 기능을 제공하며 2D 게임을 만드는 데 적합합니다. 2) GUI 개발은 Tkinter 또는 PYQT를 선택할 수 있습니다. Tkinter는 간단하고 사용하기 쉽고 PYQT는 풍부한 기능을 가지고 있으며 전문 개발에 적합합니다.

Python은 데이터 과학, 웹 개발 및 자동화 작업에 적합한 반면 C는 시스템 프로그래밍, 게임 개발 및 임베디드 시스템에 적합합니다. Python은 단순성과 강력한 생태계로 유명하며 C는 고성능 및 기본 제어 기능으로 유명합니다.

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Python은 웹 개발, 데이터 과학, 기계 학습, 자동화 및 스크립팅 분야에서 널리 사용됩니다. 1) 웹 개발에서 Django 및 Flask 프레임 워크는 개발 프로세스를 단순화합니다. 2) 데이터 과학 및 기계 학습 분야에서 Numpy, Pandas, Scikit-Learn 및 Tensorflow 라이브러리는 강력한 지원을 제공합니다. 3) 자동화 및 스크립팅 측면에서 Python은 자동화 된 테스트 및 시스템 관리와 같은 작업에 적합합니다.

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