代码实现图像的批量光照增强

批量光照增强可以通过数据增强来实现。下面是一个使用Python和OpenCV库实现的示例代码：

import cv2
import os

# 设置光照增强的参数
gamma = 1.5

# 定义光照增强函数
def adjust_gamma(image, gamma=1.0):
    invGamma = 1.0 / gamma
    table = []
    for i in range(256):
        table.append(((i / 255.0) ** invGamma) * 255)
    table = np.array(table).astype("uint8")
    return cv2.LUT(image, table)

# 定义图像路径
image_path = 'your_image_folder_path'

# 遍历图像文件夹中的所有图像文件进行光照增强
for filename in os.listdir(image_path):
    image = cv2.imread(os.path.join(image_path, filename))
    # 对图像进行光照增强
    image_gamma = adjust_gamma(image, gamma=gamma)
    # 保存光照增强后的图像
    cv2.imwrite(os.path.join(image_path, 'gamma_' + filename), image_gamma)

在这个示例代码中，我们首先设置了光照增强的参数`gamma`，然后定义了一个`adjust_gamma`函数，该函数使用了OpenCV库中的`cv2.LUT`函数来实现对图像的光照增强。最后，我们遍历了图像文件夹中的所有图像文件，对每一张图像进行光照增强，并保存光照增强后的图像。