主要涉及Brightness/Contrast/Color
调用流程为创建图像增强对象之后，调用对应的enhance函数

from PIL import Image, ImageEnhance
img = Image.open("test.jpg")
bright_enhancer = ImageEnhance.Brightness(img)
# 传入调整系数1.2
bright_img      = bright_enhancer.enhance(1.2)
contrast_enhancer = ImageEnhance.Contrast(img)
# 传入调整系数1.2
contrast_img      = contrast_enhancer.enhance(1.2)
color_enhancer = ImageEnhance.Color(img)
# 传入调整系数1.2
color_img      = color_enhancer.enhance(1.2)
                    主要涉及Brightness/Contrast/Color调用流程为创建图像增强对象之后，调用对应的enhance函数from PIL import Image, ImageEnhanceimg = Image.open("test.jpg")bright_enhancer = ImageEnhance.Brightness(img)# 传入调整系数1.2bright_img      = bright_enhancer.enhance(1.2)contrast_enhancer = I
 图像过滤器的Python实现
使用Python调整亮度和对比度，添加模糊并检测边缘！ 遵循教程：  : 
 为了下载此代码，请单击右上角的绿色按钮并以ZIP git clone https://github.com/kying18/pyphotoshop.git下载，或使用git clone https://github.com/kying18/pyphotoshop.git 。 您将需要pip install -r requirements.txt （如果遇到找不到模块的错误，请使用pip3 ）。
 在该文件夹中，您将找到以下文件：
 image.py：包含Image类，该类将使用PNG Writer和Reader读取和写入图像
png.py：来自Johann C. Rocholl的纯Python PNG Reader和Writer类
transform.py：
				
python中PIL模块中有一个叫做ImageEnhance的类，该类专门用于图像的增强处理，可以实现图像的亮度、对比度、色度和锐度四种方式的增强（或减弱）处理。
具体见下面的例子：
# -*- coding: UTF-8 -*-
import os
from PIL import Image
from PIL import ImageEnhance
# 原始图像
def ImageAugument():
    path = r'E:/PycharmProjects/image_cluster-mast
1、对比度：白色画面(最亮时)下的亮度除以黑色画面(最暗时)下的亮度；
2、色彩饱和度：：彩度除以明度，指色彩的鲜艳程度，也称色彩的纯度；
3、色调：向负方向调节会显现红色，正方向调节则增加黄色。适合对肤色对象进行微调；
4、锐度：是反映图像平面清晰度和图像边缘锐利程度的一个指标。
代码如下：
import os...
void AdjustSatuation(cv::Mat &image, float percent) {
    int width = image.cols, height = image.rows;
    for (int i = 0; i < height; ++i) {
        auto data = image.ptr<cv::Vec3b>(i);
        for (int j = 0; j < width; +
				
简介：Pillow是Python Imaging Library的简称，是Python语言中最为常用的图像处理库。Pillow库提供了对Python3的支持，为Python3解释器提供了图像处理的功能。通过使用Pillow库，可以方便地使用Python程序对图片进行处理，例如常见的尺寸、格式、色彩、旋转等处理。
1.Image打开显示模块
在Image模块中使用函数open()打开一幅图片，执行后返回Image类的实例。当文件不存在时，会引发IOError错误。使用函数open()语法格式如下所示：
				
首先将原图转为灰度图，求出灰度图的灰度的算数平均值。根据原图的尺寸和灰度平均值，新建一张与原图尺寸相同，通道数相同，每个像素的每个通道数值均为灰度平均值的图。根据以下公式，使用恒定的alpha在两个输入图像之间进行插值来创建新图像。
out = image1 * (1.0 - alpha) + image2 * alpha
from PIL import Image, ImageStat
img = Image.open('./org_0.jpg')
# img1 = img.conv
enhancer.enhance(factor) ⇒ image
该方法返回一个增强过的图像。变量factor是一个浮点数，控制图像的增强程度。变量factor为1将返回原始图像的拷贝；factor值越小，颜色越少（亮度，对比度等），更多的价值。对变量facotr没有限制。
二、ImageEnhance模块的Color类
颜色增强类用于调整图像的颜色均衡，在某种程度上类似控制彩色电视机。该类实现的增强接口如下：
ImageEnhance.Co
				
本代码实现的是，在旋转10度的基础上，再进行增加对比度的操作。
1 代码:
代码注释中的代码都是可以运行的.  但是不怎么靠谱,因为文件名被逐个编辑,有可能与原标签不对应,,更好的做法参考代码2
# -*- coding: UTF-8 -*-
from PIL import Image
from PIL import ImageEnhance
import PIL.Image as img
from PIL import ImageEnhance
import os
def rotationImage(filepath,destpath):
 count = 0
 filelist=os.l
       PIL(Python Imaging Library)是Pythonn中最常用的图像处理库，PIL支持图像存储、显示和处理，它能够处理几乎所有图片格式，可以完成对图像的缩放、裁剪、叠加以及图像添加线条、图像和文字等操作。根据功能的不同，PIL库共包括21个与图片相关的类，这些类可以被看做是子库或PIL库中的模块，Image是最常用的类（其他的类就不在此一一列出）。
安装 Pillow 库：在终端/命令行中运行 pip install Pillow。
导入库中的相关模块：from PIL import ImageEnhance。
打开图像：image = Image.open("image.jpg")。
创建一个照度增强器：enhancer = ImageEnhan...