python识别图片锐度，亮度，对比度，饱和度

在Python中，可以利用各种图像处理库如PIL（Python Imaging Library）、OpenCV、scikit-image等来分析图片的锐度、亮度、对比度和饱和度。这里简单介绍一下如何操作：

1. **锐度** (Sharpness): PIL和OpenCV都提供了模糊滤镜（如`blur()`、`gaussian_blur()`）来检测锐度，但直接测量锐度通常需要计算梯度或边缘检测，比如Sobel算子或Canny算法。

from PIL import Image, ImageFilter

img = Image.open('image.jpg')
sharp_img = img.filter(ImageFilter.SHARPEN)

2. **亮度** (Brightness): 可以通过调整像素值来进行增强或降低亮度，例如使用`ImageEnhance.Brightness`类。

from PIL import ImageEnhance
enhancer = ImageEnhance.Brightness(img)
bright_img = enhancer.enhance(1.5) # 增加亮度

3. **对比度** (Contrast): 同样通过`ImageEnhance.Contrast`类调整。

contrast_enhancer = ImageEnhance.Contrast(img)
contrast_img = contrast_enhancer.enhance(1.2) # 提高对比度

4. **饱和度** (Saturation): `ImageEnhance.Color`用于调整颜色饱和度。

color_enhancer = ImageEnhance.Color(img)
saturated_img = color_enhancer.enhance(0.8) # 减少饱和度

要获取上述属性的量化数值，一般需要进行灰度化处理，然后计算统计特征（如均值、标准差）或对比前后图像的变化。