python opencv批量图像增强代码

以下是一个简单的Python OpenCV批量图像增强代码示例，它使用了OpenCV的图像处理功能和Python的文件处理功能：

import cv2
import os

# 设置增强参数
brightness = 50
contrast = 1.5

# 遍历指定目录下的所有jpg文件
for file_name in os.listdir('path/to/images'):
    if file_name.endswith('.jpg'):
        # 读取图像
        img = cv2.imread(os.path.join('path/to/images', file_name))

        # 增强图像
        img = cv2.addWeighted(img, contrast, img, 0, brightness)

        # 保存增强后的图像
        cv2.imwrite(os.path.join('path/to/save', file_name), img)

这个代码示例使用了`cv2.addWeighted()`函数来增强图像的亮度和对比度。`brightness`参数用于控制亮度增强的程度，`contrast`参数用于控制对比度增强的程度。代码还使用了Python的`os`模块来遍历指定目录下的所有jpg文件，并保存增强后的图像到指定目录中。

相关问题

python opencv 批量处理图片代码

很高兴回答你的问题，以下是一段 Python OpenCV 批量处理图片的代码示例：

import cv2
import glob

# 获取文件夹内所有图片文件的路径
img_paths = glob.glob('images/*.jpg')

for img_path in img_paths:
    # 读取图片
    img = cv2.imread(img_path)

    # 处理图片，例如调整亮度、裁剪等操作
    # ...

    # 保存处理后的图片
    cv2.imwrite('processed_images/' + img_path.split('/')[-1], img)

希望对你有所帮助！

python OpenCV 批量读取图像

您可以使用以下代码批量读取图像：

import cv2
import os

def batch_read_images(folder_path):
    images = []
    for filename in os.listdir(folder_path):
        file_path = os.path.join(folder_path, filename)
        if os.path.isfile(file_path):
            image = cv2.imread(file_path)
            if image is not None:
                images.append(image)
    return images

# 指定图像文件夹的路径
folder_path = 'path/to/your/images/folder'

# 调用函数批量读取图像
images = batch_read_images(folder_path)

# 遍历显示读取的图像
for image in images:
    cv2.imshow('Image', image)
    cv2.waitKey(0)
    cv2.destroyAllWindows()

您需要将 `folder_path` 替换为实际存放图像文件的文件夹路径。上述代码会遍历指定文件夹中的所有文件，读取图像文件并将其存储在一个列表中。然后，您可以使用 OpenCV 的 `imshow` 函数显示每个图像。请确保在显示完图像后使用 `destroyAllWindows` 函数关闭窗口。

希望能对您有所帮助！如果有任何疑问，请随时提问。