用python写一段图片自动曝光代码

以下是一个简单的 Python 代码示例，用于自动调整图像曝光：

import cv2

# 读入图像
img = cv2.imread('image.jpg', cv2.IMREAD_UNCHANGED)

# 计算图像的平均亮度值
mean_val = cv2.mean(img)[0]

# 计算调整系数
alpha = 127 / mean_val

# 调整图像曝光
adjusted_img = cv2.convertScaleAbs(img, alpha=alpha, beta=0)

# 显示原始图像和调整后的图像
cv2.imshow('Original Image', img)
cv2.imshow('Adjusted Image', adjusted_img)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

在上述代码中，我们首先使用 OpenCV 库的 `cv2.imread()` 函数读入一张图像。然后，我们计算图像的平均亮度值，并根据此值计算出一个调整系数 `alpha`。最后，我们使用 `cv2.convertScaleAbs()` 函数来应用调整系数，将图像的曝光进行调整。调整后的图像保存在 `adjusted_img` 变量中，可以使用 `cv2.imshow()` 函数显示原始图像和调整后的图像。

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import sensor, image, time

# 初始化摄像头
sensor.reset() # Reset and initialize the camera module.
sensor.set_pixformat(sensor.RGB565) # Set pixel format to RGB565 (or any other suitable format).
sensor.set_framesize(sensor.QVGA) # Set frame size to QVGA or your desired resolution.
sensor.skip_frames(time = 2000) # Wait for auto-exposure/stabilization.

def low_pass_filter(img, filter_size=3):
    kernel = [1] * filter_size + [0] + [1] * filter_size  # Simple low-pass kernel.
    img_out = image.Image()
    img_out.draw_rectangle((0, 0), img.width(), img.height())  # Draw a white rectangle on black background.
    img_out.draw_rectangle((filter_size//2, filter_size//2), img.width()-filter_size, img.height()-filter_size, color=(0, 0, 0))  # Draw a black box to ignore border effects.
    for y in range(filter_size, img.height()-filter_size):
        for x in range(filter_size, img.width()-filter_size):
            sum_color = (0, 0, 0)
            for ky in range(-filter_size//2, filter_size//2+1):
                for kx in range(-filter_size//2, filter_size//2+1):
                    pixel = img.get_pixel(x+kx, y+ky)
                    sum_color = tuple(map(sum, zip(sum_color, pixel)))
            avg_color = tuple(int(c / filter_size**2) for c in sum_color)  # Average color over the kernel area.
            img_out.set_pixel(x, y, avg_color)
    return img_out

while True:
    img = sensor.snapshot()  # Take a picture.
    img_smoothed = low_pass_filter(img)  # Apply the low pass filter.
    img_smoothed.show()  # Display the smoothed image.

这个脚本首先初始化摄像头并等待自动曝光和稳定，然后在一个无限循环中持续获取图像，并对其应用低通滤波。注意，这是一个基本示例，实际应用可能需要根据实际情况调整滤波器大小和其他参数。