


Dengan empat baris kod, Python boleh mencipta gambar yang cantik!
Apabila kita biasanya menggunakan beberapa perisian pemprosesan imej, kita sering melihatnya melaraskan kecerahan, kontras, kroma atau ketajaman imej. Adakah anda fikir pelaksanaan asas teknologi ini sangat maju?
Malah, prinsip pelaksanaan yang paling asas hanya memerlukan beberapa baris kod untuk dilaksanakan dalam Python Selepas mempelajarinya, anda juga boleh melakukan pemprosesan peningkatan imej yang mudah.
Syarikat manakah yang mahir dalam peningkatan imej?
Terdapat kelas yang dipanggil ImageEnhance dalam modul PIL dalam Python Kelas ini digunakan khas untuk pemprosesan peningkatan imej (atau melemahkan) kecerahan imej, Kontras, kroma, dan juga boleh digunakan untuk meningkatkan ketajaman imej.
Untuk menggunakan modul ini, anda mesti memasang perpustakaan PIL terlebih dahulu:
pip pasang bantal
Pemprosesan peningkatan imej
Baca imej
image = Image.open('girl.jpeg') image.show()
Imej asal kami ialah seorang gadis yang tidak bersalah memegang tomato:
Peningkatan kecerahan
enh_bri = ImageEnhance.Brightness(image) brightness = 4 image_brightened = enh_bri.enhance(brightness) image_brightened.show()
Untuk kontras yang jelas, kami akan Kecerahan imej dipertingkatkan sebanyak 4 kali ganda Lihat kesannya:
Imej yang dipertingkatkan terlalu terdedah.
Peningkatan kroma
enh_col = ImageEnhance.Color(image) color = 4 image_colored = enh_col.enhance(color) image_colored.show()
Begitu juga, kami meningkatkan kroma imej asal sebanyak 4 kali ganda untuk melihat kesan:
Warna imej ini agak kuat, dan saya tiba-tiba merasakan saya telah berubah daripada seorang gadis muda kepada seorang wanita yang suka meroyan!
Peningkatan kontras
enh_con = ImageEnhance.Contrast(image) contrast = 4 image_contrasted = enh_con.enhance(contrast) image_contrasted.show()
Begitu juga, kami meningkatkan kontras imej asal sebanyak 4 kali ganda untuk melihat kesan:
Ini Imej ini menyerlahkan butiran dengan sangat jelas, sedikit seperti adegan filem awal.
Peningkatan Ketajaman
enh_sha = ImageEnhance.Sharpness(image) sharpness = 4 image_sharped = enh_sha.enhance(sharpness) image_sharped.show()
Begitu juga, kami meningkatkan ketajaman imej asal sebanyak 4 kali ganda untuk melihat kesan:
Selepas ketajaman dipertingkatkan, ia kelihatan cukup bagus, dan perubahannya tidak begitu ketara berbanding imej asal.
Ringkasan
Selepas membacanya, adakah anda tidak rasa ia sangat mudah? Empat kemahiran peningkatan imej paling asas semuanya boleh dilaksanakan dengan hanya satu baris kod. Saya mempertingkatkan imej di sini Anda juga boleh melakukan operasi terbalik Anda hanya perlu melaraskan pekali kepada kurang daripada 1 untuk melemahkan imej.
Sudah tentu, dalam aplikasi sebenar, kami pasti akan mengoptimumkan dimensi ini secara menyeluruh untuk mencapai kesan gambar yang cantik.
Atas ialah kandungan terperinci Dengan empat baris kod, Python boleh mencipta gambar yang cantik!. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!

Alat AI Hot

Undresser.AI Undress
Apl berkuasa AI untuk mencipta foto bogel yang realistik

AI Clothes Remover
Alat AI dalam talian untuk mengeluarkan pakaian daripada foto.

Undress AI Tool
Gambar buka pakaian secara percuma

Clothoff.io
Penyingkiran pakaian AI

AI Hentai Generator
Menjana ai hentai secara percuma.

Artikel Panas

Alat panas

Notepad++7.3.1
Editor kod yang mudah digunakan dan percuma

SublimeText3 versi Cina
Versi Cina, sangat mudah digunakan

Hantar Studio 13.0.1
Persekitaran pembangunan bersepadu PHP yang berkuasa

Dreamweaver CS6
Alat pembangunan web visual

SublimeText3 versi Mac
Perisian penyuntingan kod peringkat Tuhan (SublimeText3)

Topik panas



Anda boleh mempelajari konsep pengaturcaraan asas dan kemahiran Python dalam masa 2 jam. 1. Belajar Pembolehubah dan Jenis Data, 2.

Python digunakan secara meluas dalam bidang pembangunan web, sains data, pembelajaran mesin, automasi dan skrip. 1) Dalam pembangunan web, kerangka Django dan Flask memudahkan proses pembangunan. 2) Dalam bidang sains data dan pembelajaran mesin, numpy, panda, scikit-learn dan perpustakaan tensorflow memberikan sokongan yang kuat. 3) Dari segi automasi dan skrip, Python sesuai untuk tugas -tugas seperti ujian automatik dan pengurusan sistem.

Tidak mustahil untuk melihat kata laluan MongoDB secara langsung melalui Navicat kerana ia disimpan sebagai nilai hash. Cara mendapatkan kata laluan yang hilang: 1. Tetapkan semula kata laluan; 2. Periksa fail konfigurasi (mungkin mengandungi nilai hash); 3. Semak Kod (boleh kata laluan Hardcode).

Sebagai profesional data, anda perlu memproses sejumlah besar data dari pelbagai sumber. Ini boleh menimbulkan cabaran kepada pengurusan data dan analisis. Nasib baik, dua perkhidmatan AWS dapat membantu: AWS Glue dan Amazon Athena.

Langkah -langkah untuk memulakan pelayan Redis termasuk: Pasang Redis mengikut sistem operasi. Mulakan perkhidmatan Redis melalui Redis-server (Linux/macOS) atau redis-server.exe (Windows). Gunakan redis-cli ping (linux/macOS) atau redis-cli.exe ping (windows) perintah untuk memeriksa status perkhidmatan. Gunakan klien Redis, seperti redis-cli, python, atau node.js untuk mengakses pelayan.

Untuk membaca giliran dari Redis, anda perlu mendapatkan nama giliran, membaca unsur -unsur menggunakan arahan LPOP, dan memproses barisan kosong. Langkah-langkah khusus adalah seperti berikut: Dapatkan nama giliran: Namakannya dengan awalan "giliran:" seperti "giliran: my-queue". Gunakan arahan LPOP: Keluarkan elemen dari kepala barisan dan kembalikan nilainya, seperti LPOP Queue: My-Queue. Memproses Baris kosong: Jika barisan kosong, LPOP mengembalikan nihil, dan anda boleh menyemak sama ada barisan wujud sebelum membaca elemen.

Soalan: Bagaimana untuk melihat versi pelayan Redis? Gunakan alat perintah Redis-cli -version untuk melihat versi pelayan yang disambungkan. Gunakan arahan pelayan INFO untuk melihat versi dalaman pelayan dan perlu menghuraikan dan mengembalikan maklumat. Dalam persekitaran kluster, periksa konsistensi versi setiap nod dan boleh diperiksa secara automatik menggunakan skrip. Gunakan skrip untuk mengautomasikan versi tontonan, seperti menyambung dengan skrip Python dan maklumat versi percetakan.

Keselamatan kata laluan Navicat bergantung pada gabungan penyulitan simetri, kekuatan kata laluan dan langkah -langkah keselamatan. Langkah -langkah khusus termasuk: menggunakan sambungan SSL (dengan syarat bahawa pelayan pangkalan data menyokong dan mengkonfigurasi sijil dengan betul), mengemas kini Navicat, menggunakan kaedah yang lebih selamat (seperti terowong SSH), menyekat hak akses, dan yang paling penting, tidak pernah merakam kata laluan.
