python 读取文件夹所有图像进行伽马增强并批量保存

以下是一个Python程序，可以读取指定文件夹中的所有图像文件，对它们进行伽马增强，并批量保存到指定目录中：

import os
import cv2

def gamma_correction(img, gamma=1.0):
    inv_gamma = 1.0 / gamma
    table = (255 * (img / 255) ** inv_gamma).astype('uint8')
    return table

def batch_gamma_correction(src_folder, dst_folder, gamma=1.0):
    if not os.path.exists(dst_folder):
        os.makedirs(dst_folder)

    for file_name in os.listdir(src_folder):
        if file_name.endswith('.jpg') or file_name.endswith('.jpeg') or file_name.endswith('.png'):
            src_path = os.path.join(src_folder, file_name)
            dst_path = os.path.join(dst_folder, file_name)
            print(f"Processing {src_path}...")
            img = cv2.imread(src_path)
            img_gamma = gamma_correction(img, gamma)
            cv2.imwrite(dst_path, img_gamma)

if __name__ == '__main__':
    src_folder = '/path/to/src/folder'
    dst_folder = '/path/to/dst/folder'
    gamma = 2.0
    batch_gamma_correction(src_folder, dst_folder, gamma)

在上面的程序中，我们定义了一个`gamma_correction`函数来进行伽马增强。此函数接受一个图像和一个伽马值作为参数，并返回一个增强后的图像。然后，我们定义了一个`batch_gamma_correction`函数，它接受源文件夹路径、目标文件夹路径和伽马值作为参数。此函数遍历源文件夹中的所有图像文件，并使用`gamma_correction`函数对它们进行伽马增强，并将增强后的图像保存到目标文件夹中。最后，我们在主函数中调用`batch_gamma_correction`函数，并传入源文件夹路径、目标文件夹路径和伽马值。