


Avec quatre lignes de code, Python peut créer de belles images !
Lorsque nous utilisons habituellement certains logiciels de traitement d'image, nous le voyons souvent ajuster la luminosité, le contraste, la chrominance ou la netteté de l'image. Pensez-vous que la mise en œuvre sous-jacente de cette technologie est très avancée ?
En fait, le principe d'implémentation le plus élémentaire ne nécessite que quelques lignes de code pour être implémenté en Python. Après l'avoir appris, vous pouvez également effectuer un simple traitement d'amélioration d'image.
Quelle entreprise est la meilleure en matière d'amélioration d'image ?
Il existe une classe appelée ImageEnhance dans le module PIL de Python. Cette classe est spécialement utilisée pour le traitement d'amélioration d'image. Elle peut non seulement améliorer (ou affaiblir) la luminosité, le contraste et. Chroma de l'image, mais également utilisé pour améliorer la netteté de l'image.
Pour utiliser ce module, vous devez d'abord installer la bibliothèque PIL :
pip install Pillow
Traitement d'amélioration de l'image
Lire l'image
image = Image.open('girl.jpeg') image.show()
Notre image originale est une fille innocente tenant une tomate :
Amélioration de la luminosité
enh_bri = ImageEnhance.Brightness(image) brightness = 4 image_brightened = enh_bri.enhance(brightness) image_brightened.show()
Afin de rendre le contraste évident, nous augmentons la luminosité de l'image originale de 4 fois et voyons l'effet :
L'image améliorée est surexposée.
Amélioration de la chroma
enh_col = ImageEnhance.Color(image) color = 4 image_colored = enh_col.enhance(color) image_colored.show()
De même, nous améliorons la chroma de l'image originale de 4 fois pour voir l'effet :
La couleur de cette image est plus épaisse, et j'ai soudain l'impression d'avoir changé d'état de jeune fille à une... Une prostituée !
Amélioration du contraste
enh_con = ImageEnhance.Contrast(image) contrast = 4 image_contrasted = enh_con.enhance(contrast) image_contrasted.show()
De même, nous augmentons le contraste de l'image originale de 4 fois pour voir l'effet :
Cette image met en évidence les détails très clairement, un peu comme une première image de film.
Amélioration de la netteté
enh_sha = ImageEnhance.Sharpness(image) sharpness = 4 image_sharped = enh_sha.enhance(sharpness) image_sharped.show()
De même, nous améliorons la netteté de l'image originale de 4 fois pour voir l'effet :
Après l'amélioration de la netteté, elle a l'air plutôt bien, et le changement n'est pas si grand par rapport à l'image originale. image originale évidente.
Résumé
Après avoir lu ceci, ne trouvez-vous pas que c'est très simple ? Les quatre compétences de base en matière d’amélioration d’image peuvent toutes être mises en œuvre avec une seule ligne de code. J'améliore l'image ici. Vous pouvez également faire l'opération inverse. Il vous suffit d'ajuster le coefficient à moins de 1 pour affaiblir l'image.
Bien sûr, dans les applications réelles, nous optimiserons certainement complètement ces dimensions pour obtenir l'effet de belles images.
Ce qui précède est le contenu détaillé de. pour plus d'informations, suivez d'autres articles connexes sur le site Web de PHP en chinois!

Outils d'IA chauds

Undresser.AI Undress
Application basée sur l'IA pour créer des photos de nu réalistes

AI Clothes Remover
Outil d'IA en ligne pour supprimer les vêtements des photos.

Undress AI Tool
Images de déshabillage gratuites

Clothoff.io
Dissolvant de vêtements AI

AI Hentai Generator
Générez AI Hentai gratuitement.

Article chaud

Outils chauds

Bloc-notes++7.3.1
Éditeur de code facile à utiliser et gratuit

SublimeText3 version chinoise
Version chinoise, très simple à utiliser

Envoyer Studio 13.0.1
Puissant environnement de développement intégré PHP

Dreamweaver CS6
Outils de développement Web visuel

SublimeText3 version Mac
Logiciel d'édition de code au niveau de Dieu (SublimeText3)

Python est largement utilisé dans les domaines du développement Web, de la science des données, de l'apprentissage automatique, de l'automatisation et des scripts. 1) Dans le développement Web, les cadres Django et Flask simplifient le processus de développement. 2) Dans les domaines de la science des données et de l'apprentissage automatique, les bibliothèques Numpy, Pandas, Scikit-Learn et Tensorflow fournissent un fort soutien. 3) En termes d'automatisation et de script, Python convient aux tâches telles que les tests automatisés et la gestion du système.

Vous pouvez apprendre les concepts de programmation de base et les compétences de Python dans les 2 heures. 1. Apprenez les variables et les types de données, 2. Flux de contrôle maître (instructions et boucles conditionnelles), 3. Comprenez la définition et l'utilisation des fonctions, 4. Démarrez rapidement avec la programmation Python via des exemples simples et des extraits de code.

Il est impossible de visualiser le mot de passe MongoDB directement via NAVICAT car il est stocké sous forme de valeurs de hachage. Comment récupérer les mots de passe perdus: 1. Réinitialiser les mots de passe; 2. Vérifiez les fichiers de configuration (peut contenir des valeurs de hachage); 3. Vérifiez les codes (May Code Hardcode).

En tant que professionnel des données, vous devez traiter de grandes quantités de données provenant de diverses sources. Cela peut poser des défis à la gestion et à l'analyse des données. Heureusement, deux services AWS peuvent aider: AWS Glue et Amazon Athena.

Les étapes pour démarrer un serveur Redis incluent: Installez Redis en fonction du système d'exploitation. Démarrez le service Redis via Redis-Server (Linux / MacOS) ou Redis-Server.exe (Windows). Utilisez la commande redis-Cli Ping (Linux / MacOS) ou redis-Cli.exe Ping (Windows) pour vérifier l'état du service. Utilisez un client redis, tel que redis-cli, python ou node.js pour accéder au serveur.

Pour lire une file d'attente à partir de Redis, vous devez obtenir le nom de la file d'attente, lire les éléments à l'aide de la commande LPOP et traiter la file d'attente vide. Les étapes spécifiques sont les suivantes: Obtenez le nom de la file d'attente: Nommez-le avec le préfixe de "Fitre:" tel que "Fitre: My-Quyue". Utilisez la commande LPOP: éjectez l'élément de la tête de la file d'attente et renvoyez sa valeur, telle que la file d'attente LPOP: My-Queue. Traitement des files d'attente vides: si la file d'attente est vide, LPOP renvoie NIL et vous pouvez vérifier si la file d'attente existe avant de lire l'élément.

Question: Comment afficher la version Redis Server? Utilisez l'outil de ligne de commande redis-Cli --version pour afficher la version du serveur connecté. Utilisez la commande Info Server pour afficher la version interne du serveur et devez analyser et retourner des informations. Dans un environnement de cluster, vérifiez la cohérence de la version de chaque nœud et peut être vérifiée automatiquement à l'aide de scripts. Utilisez des scripts pour automatiser les versions de visualisation, telles que la connexion avec les scripts Python et les informations d'impression.

La sécurité du mot de passe de Navicat repose sur la combinaison de cryptage symétrique, de force de mot de passe et de mesures de sécurité. Des mesures spécifiques incluent: l'utilisation de connexions SSL (à condition que le serveur de base de données prenne en charge et configure correctement le certificat), à la mise à jour régulièrement de NAVICAT, en utilisant des méthodes plus sécurisées (telles que les tunnels SSH), en restreignant les droits d'accès et, surtout, à ne jamais enregistrer de mots de passe.
