python图像手绘里面的图像路径是绝对还是相对

在Python图像手绘中，图像路径可以使用绝对路径或相对路径。如果你使用绝对路径，你需要提供图像的完整路径，例如："C:\Users\UserName\Pictures\image.jpg"。而如果你使用相对路径，你可以使用相对于当前工作目录的路径，例如："images/image.jpg"。无论使用哪种路径，都需要确保路径的正确性，以便程序可以找到并加载图像。

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（B）图像滤波器的设计 准备N张图片文件（图自选），要求对图像进行批量处理，实现细节增强、边缘增强、图像缩放、中值滤波、图像锐化、手绘效果及冷暖色调整等功能，要求设计过程中写出每个功能代码并注释。

以下一个简单的Python程序，用于对目录中的图像文件进行批量处理，实现细节增强、边缘增强、图像缩放、中值滤波、图像锐化、手绘效果及冷暖色调整等功能：

import cv2
import os

# 设置目录路径和输出目录路径
directory = "path/to/images"
output_directory = "path/to/output"

# 遍历目录中的所有文件
for filename in os.listdir(directory):
    if filename.endswith(".jpg") or filename.endswith(".png"):
        # 读取图像文件
        img = cv2.imread(os.path.join(directory, filename))

        # 实现细节增强
        detail_enhanced = cv2.detailEnhance(img)

        # 实现边缘增强
        edge_enhanced = cv2.edgePreservingFilter(img, flags=1, sigma_s=50, sigma_r=0.1)

        # 实现图像缩放
        resized = cv2.resize(img, (0, 0), fx=0.5, fy=0.5, interpolation=cv2.INTER_LINEAR)

        # 实现中值滤波
        median_filtered = cv2.medianBlur(img, ksize=5)

        # 实现图像锐化
        kernel = np.array([[-1,-1,-1],[-1,9,-1],[-1,-1,-1]])
        sharpened = cv2.filter2D(img, -1, kernel)

        # 实现手绘效果
        gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
        sketch = cv2.adaptiveThreshold(gray, 255, cv2.ADAPTIVE_THRESH_MEAN_C, cv2.THRESH_BINARY_INV, blockSize=9, C=7)

        # 实现冷暖色调整
        color_adjusted = cv2.applyColorMap(img, cv2.COLORMAP_COOL)

        # 将处理后的图像保存到输出目录
        cv2.imwrite(os.path.join(output_directory, "detail_enhanced_" + filename), detail_enhanced)
        cv2.imwrite(os.path.join(output_directory, "edge_enhanced_" + filename), edge_enhanced)
        cv2.imwrite(os.path.join(output_directory, "resized_" + filename), resized)
        cv2.imwrite(os.path.join(output_directory, "median_filtered_" + filename), median_filtered)
        cv2.imwrite(os.path.join(output_directory, "sharpened_" + filename), sharpened)
        cv2.imwrite(os.path.join(output_directory, "sketch_" + filename), sketch)
        cv2.imwrite(os.path.join(output_directory, "color_adjusted_" + filename), color_adjusted)

print("图像滤波器的设计完成！")

在上述代码中，使用`cv2.imread()`函数读取指定路径下的图像文件。然后，使用OpenCV提供的不同滤波器函数实现细节增强、边缘增强、图像缩放、中值滤波、图像锐化、手绘效果及冷暖色调整等功能。最后，使用`cv2.imwrite()`函数将处理后的图像保存到输出目录。

需要注意的是，对于一些图像处理函数，例如`cv2.detailEnhance()`和`cv2.edgePreservingFilter()`，需要根据图像的尺寸和特点调整参数，以获得最佳的效果。

最终效果图可以参考以下示例：

原始图像：


细节增强：


边缘增强：


图像缩放：


中值滤波：


图像锐化：


手绘效果：


冷暖色调整：


要求对图像进行批量处理，实现细节增强、边缘增强、图像缩放、中值滤波、图像锐化、手绘效果及冷暖色调整等功能，要求设计过程中写出每个功能代码并注释。遍历指定文件夹的所有jpg格式图片，依次进行上述的图片修改

好的，针对您的需求，我可以为您提供以下思路和代码实现。首先，我们需要导入需要使用的库：PIL、numpy、os。

from PIL import Image, ImageFilter, ImageEnhance
import numpy as np
import os

然后，我们定义一个函数 `batch_process()`，该函数接收一个参数 `folder_path`，表示待处理图片所在的文件夹路径。该函数将遍历指定文件夹内所有 jpg 格式的图片，并依次进行细节增强、边缘增强、图像缩放、中值滤波、图像锐化、手绘效果及冷暖色调整等操作。每个操作的代码及注释如下：

def batch_process(folder_path):
    # 遍历文件夹内所有jpg格式的图片
    for file in os.listdir(folder_path):
        if file.endswith('.jpg'):
            # 打开图片
            img = Image.open(os.path.join(folder_path, file))
            
            # 细节增强
            detail = ImageEnhance.Detail(img)
            img = detail.enhance(1.5)
            
            # 边缘增强
            edge = img.filter(ImageFilter.FIND_EDGES)
            img = Image.blend(img, edge, 0.5)
            
            # 图像缩放
            img = img.resize((int(img.size[0]*0.5), int(img.size[1]*0.5)))
            
            # 中值滤波
            img = img.filter(ImageFilter.MedianFilter(size=3))
            
            # 图像锐化
            sharpness = ImageEnhance.Sharpness(img)
            img = sharpness.enhance(2.0)
            
            # 手绘效果
            img = img.convert('L')
            img = ImageOps.invert(img)
            img = img.filter(ImageFilter.CONTOUR)
            img = img.convert('RGB')
            
            # 冷暖色调整
            img = img.convert('L')
            img = ImageOps.colorize(img, '#0000ff', '#ff0000')
            img = img.convert('RGB')
            
            # 保存图片
            img.save(os.path.join(folder_path, file))

最后，我们调用该函数并传入待处理图片所在的文件夹路径即可。

batch_process('/path/to/folder')

以上就是针对您的需求所提供的代码实现，希望能够帮助到您。