使用python对img文件夹中的图片提升亮度,将新的图片保存在image文件夹中

时间: 2024-04-14 17:26:46 浏览: 19
要使用Python处理图像文件夹中的图像,可以使用图像处理库PIL(Python Imaging Library)来完成亮度的提升。以下是一个示例代码,用于将图像文件夹中的所有图像亮度提升后保存到另一个文件夹中: ```python from PIL import Image import os # 图像文件夹路径 image_folder = 'img' # 新图像保存路径 output_folder = 'image' # 创建保存路径文件夹 os.makedirs(output_folder, exist_ok=True) # 获取图像文件夹中的所有图像文件 image_files = os.listdir(image_folder) # 循环处理每个图像文件 for image_file in image_files: # 构建图像文件的完整路径 image_path = os.path.join(image_folder, image_file) # 打开图像文件 image = Image.open(image_path) # 提升亮度(可以根据需要调整亮度增量) enhanced_image = image.point(lambda p: p * 1.2) # 构建保存图像的完整路径 output_path = os.path.join(output_folder, image_file) # 保存亮度提升后的图像 enhanced_image.save(output_path) print("亮度提升完成!") ``` 在上述代码中,首先指定了图像文件夹路径和新图像保存路径。然后,创建了保存路径文件夹(如果不存在)。接下来,获取图像文件夹中的所有图像文件,并循环处理每个图像文件。在循环中,打开图像文件,使用 `point` 方法提升图像的亮度(这里的亮度增量为 1.2,您可以根据需要调整)。最后,保存亮度提升后的图像到指定的保存路径。 请确保您已经安装了PIL库(可以使用 `pip install pillow` 进行安装),并将代码中的 `img` 和 `image` 替换为您实际的图像文件夹和保存路径。

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coding=UTF-8 from flask import Flask, render_template, request, send_from_directory from werkzeug.utils import secure_filename from iconflow.model.colorizer import ReferenceBasedColorizer from skimage.feature import canny as get_canny_feature from torchvision import transforms from PIL import Image import os import datetime import torchvision import cv2 import numpy as np import torch import einops transform_Normalize = torchvision.transforms.Compose([ transforms.Normalize(0.5, 1.0)]) ALLOWED_EXTENSIONS = set([‘png’, ‘jpg’, ‘jpeg’]) app = Flask(name) train_model = ReferenceBasedColorizer() basepath = os.path.join( os.path.dirname(file), ‘images’) # 当前文件所在路径 def allowed_file(filename): return ‘.’ in filename and filename.rsplit(‘.’, 1)[1] in ALLOWED_EXTENSIONS def load_model(log_path=‘/mnt/4T/lzq/IconFlowPaper/checkpoints/normal_model.pt’): global train_model state = torch.load(log_path) train_model.load_state_dict(state[‘net’]) @app.route(“/”, methods=[“GET”, “POST”]) def hello(): if request.method == ‘GET’: return render_template(‘upload.html’) @app.route(‘/upload’, methods=[“GET”, “POST”]) def upload_lnk(): if request.method == ‘GET’: return render_template(‘upload.html’) if request.method == ‘POST’: try: file = request.files['uploadimg'] except Exception: return None if file and allowed_file(file.filename): format = "%Y-%m-%dT%H:%M:%S" now = datetime.datetime.utcnow().strftime(format) filename = now + '_' + file.filename filename = secure_filename(filename) basepath = os.path.join( os.path.dirname(file), ‘images’) # 当前文件所在路径 # upload_path = os.path.join(basepath,secure_filename(f.filename)) file.save(os.path.join(basepath, filename)) else: filename = None return filename @app.route(‘/download/string:filename’, methods=[‘GET’]) def download(filename): if request.method == “GET”: if os.path.isfile(os.path.join(basepath, filename)): return send_from_directory(basepath, filename, as_attachment=True) pass def get_contour(img): x = np.array(img) canny = 0 for layer in np.rollaxis(x, -1): canny |= get_canny_feature(layer, 0) canny = canny.astype(np.uint8) * 255 kernel = np.array([ [0, 1, 1, 1, 0], [1, 1, 1, 1, 1], [1, 1, 1, 1, 1], [1, 1, 1, 1, 1], [0, 1, 1, 1, 0], ], dtype=np.uint8) canny = cv2.dilate(canny, kernel) # canny = Image.fromarray(canny) return canny @app.route(‘/embedding//’, methods=[“GET”, “POST”]) def icontran(img, reference): global train_model if request.method == ‘POST’: imgPath = os.path.join(basepath, img) referencePath = os.path.join(basepath, reference) img = cv2.imread(imgPath) if img is None or img.size <= 0: return None contour = get_contour(img).astype(np.float32).copy() contour = 255 - contour reference = cv2.imread(referencePath).astype(np.float32) reference = cv2.cvtColor(reference, cv2.COLOR_BGR2RGB) reference = transform_Normalize(torch.from_numpy(reference).permute(2, 0, 1).unsqueeze(0).float()/ 255.0) contour = transform_Normalize(torch.from_numpy(contour).unsqueeze(0).unsqueeze(0).float()/ 255.0) train_model.eval() transfer = train_model(contour, reference) transfer = transfer.squeeze(0) transfer = (transfer + 0.5).clamp(0, 1).mul_(255).permute(1, 2, 0).type(torch.uint8).numpy() transfer = transfer.numpy() cv2.imwrite(imgPath, transfer) return basepath # success if name == “main”: load_model() app.run(host=‘10.21.16.144’, port=9999, debug=True) 用puthon写一个调用这个服务器的gui

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