Python图片添加美颜
Carl_奕然 人气:01、引言
小屌丝：鱼哥，鱼哥，help…
小鱼：呼吸声越来越弱，你这是劳累过度？？
小屌丝：拉倒吧，我这是激动的
小鱼：什么大风大浪没见过，竟然能让你这么激动？？
小屌丝：刚刚一妹子加我WeChat，问我要照片。
小鱼：那你就发给她呗
小屌丝：鱼哥，我要是有你这一半的颜(dan)值(shi)，我都不来让你帮忙。
小鱼：你这么说，我会不好意思的，干啥这么直接的说我是美男子！
小屌丝：我ca… 这也可以… 为了我的照片，认了…
小屌丝：鱼哥，你确实是美男子，如果再帮我把照片处理一下，以后我就叫你美男子。
小鱼：哎呀~~ 我是在乎这称呼的人嘛，主要喜欢助人为乐。
小鱼：你先把你的照片发给我，我这就去处理。
小鱼：这…
小屌丝：你就先用这个照片实验一下，成了我再给你发我在照片。
小鱼：…好吧。
2、代码实战
在前几篇博文，小鱼介绍过pillow的用法，如果没有印象，可以移步这几篇：
而今天，依然是通过pillow 模块进行图像处理。
2.1 模块安装
由于是第三方模块，老规矩，第一步，安装：
pip install pillow
其它安装方式，直接看这两篇:
这里简单说一句：
PIL 模块中 ImageEnhance 的类，是专门用于图像的增强处理，
不仅可以增强（或减弱）图像的亮度、对比度、色度，还可以用于增强图像的锐度。
安装完，也了解了类方法，接下来就进行代码实战。
2.2 读取图像
代码示例：
# -*- coding:utf-8 -*-
# @Time : 2022-04-17
# @Author : carl_DJ
from PIL import Image,ImageEnhance
"读取图片"
image = Image.open('./data/mm.jpg')
image.show()
运行结果
打开的图片就是原图。
2.3 增强亮度
代码示例：
# -*- coding:utf-8 -*-
# @Time : 2022-04-17
# @Author : carl_DJ
from PIL import Image,ImageEnhance
"读取图片"
image = Image.open('./data/mm.jpg')
# image.show()
"增强亮度"
bright_enh = ImageEnhance.Brightness(image)
#调整亮度值
brightness = 3
image_brightened = bright_enh.enhance(brightness)
image_brightened.show()
运行结果：
2.4 增强色度
代码示例：
# -*- coding:utf-8 -*-
# @Time : 2022-04-17
# @Author : carl_DJ
from PIL import Image,ImageEnhance
"读取图片"
image = Image.open('./data/mm.jpg')
# image.show()
"增强色度"
color_enh = ImageEnhance.Color(image)
#调整色度值
color = 3
image_colored = color_enh.enhance(color)
image_colored.show()
运行结果：
2.5 增强对比度
代码示例：
# -*- coding:utf-8 -*-
# @Time : 2022-04-17
# @Author : carl_DJ
from PIL import Image,ImageEnhance
"读取图片"
image = Image.open('./data/mm.jpg')
# image.show()
"增强对比度"
contrast_enh = ImageEnhance.Contrast(image)
#调整对比度
contrast = 3
image_contrasted = contrast_enh.enhance(contrast)
image_contrasted.show()
运行结果：
2.6 增强锐度
代码示例：
# -*- coding:utf-8 -*-
# @Time : 2022-04-17
# @Author : carl_DJ
from PIL import Image,ImageEnhance
"读取图片"
image = Image.open('./data/mm.jpg')
# image.show()
"增强对比度"
contrast_enh = ImageEnhance.Contrast(image)
#调整对比度
contrast = 3
image_contrasted = contrast_enh.enhance(contrast)
image_contrasted.show()
运行结果：
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