文章摘要
这篇文章介绍了如何使用Python的PIL库和Matplotlib库对图像进行增强处理。文章详细描述了对原图进行亮度增强、饱和度增强、对比度增强和锐度增强的具体操作，并展示了增强后图像的效果。通过使用ImageEnhance模块中的相关函数，可以有效调整图像的视觉效果，使图像更加清晰、明亮和锐利。文章还提到了如何通过Matplotlib库展示增强后的图像，并设置适当的标题和显示效果。整体而言，文章内容简明扼要，重点突出，适合对图像处理感兴趣的学习者阅读。
from PIL import Image
from PIL import ImageEnhance
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
plt.rcParams[‘font.sans-serif’]=[‘FangSong’] # 设置字体以便正确显示汉字
plt.rcParams[‘axes.unicode_minus’]=False # 正确显示连字符
# 原图
image=Image.open(‘img/timg.jpg’)
# 亮度增强
enh_bri=ImageEnhance.Brightness(image)
brightness=2
image_brightened=enh_bri.enhance(brightness)
# 色度增强(饱和度↑)
enh_col=ImageEnhance.Color(image)
color=2
image_colored=enh_col.enhance(color)
# 对比度增强
enh_con=ImageEnhance.Contrast(image)
contrast=2
image_contrasted=enh_con.enhance(contrast)
# 锐度增强
enh_sha=ImageEnhance.Sharpness(image)
sharpness=4.0
image_sharped=enh_sha.enhance(sharpness)
fig,axes=plt.subplots(nrows=2,ncols=3,figsize=(10,8),dpi=100)
axes[0,0].imshow(np.array(image, dtype=np.uint8)[:,:,::-1])
axes[0,0].set_title(“原图”)
axes[0,1].imshow(np.array(image_brightened, dtype=np.uint8)[:,:,::-1])
axes[0,1].set_title(“亮度增强”)
axes[0,2].imshow(np.array(image_colored, dtype=np.uint8)[:,:,::-1])
axes[0,2].set_title(“饱和度增强”)
axes[1,0].imshow(np.array(image_contrasted, dtype=np.uint8)[:,:,::-1])
axes[1,0].set_title(“对比度增强”)
axes[1,1].imshow(np.array(image_sharped, dtype=np.uint8)[:,:,::-1])
axes[1,1].set_title(“锐度增强”)
axes[1,2].imshow(np.array(image_sharped, dtype=np.uint8)[:,:,::-1])
axes[1,2].set_title(“锐度增强”)
plt.show()