python图片增强曝光度，亮度

import numpy as np
import cv2
import os# 调整最大值
MAX_VALUE = 100def update(input_img_path, output_img_path, lightness, saturation):"""用于修改图片的亮度和饱和度:param input_img_path: 图片路径:param output_img_path: 输出图片路径:param lightness: 亮度:param saturation: 饱和度"""# 加载图片 读取彩色图像归一化且转换为浮点型image = cv2.imread(input_img_path, cv2.IMREAD_COLOR).astype(np.float32) / 255.0# 颜色空间转换 BGR转为HLShlsImg = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2HLS)# 1.调整亮度（线性变换)hlsImg[:, :, 1] = (1.0 + lightness / float(MAX_VALUE)) * hlsImg[:, :, 1]hlsImg[:, :, 1][hlsImg[:, :, 1] > 1] = 1# 饱和度hlsImg[:, :, 2] = (1.0 + saturation / float(MAX_VALUE)) * hlsImg[:, :, 2]hlsImg[:, :, 2][hlsImg[:, :, 2] > 1] = 1# HLS2BGRlsImg = cv2.cvtColor(hlsImg, cv2.COLOR_HLS2BGR) * 255lsImg = lsImg.astype(np.uint8)cv2.imwrite(output_img_path, lsImg)dataset_dir = r'C:\Users\admin\Desktop\re'
output_dir = r'C:\Users\admin\Desktop\re2'# 这里调参！！！
lightness = int(input("lightness(亮度-100~+100):"))  # 亮度
saturation = int(input("saturation(饱和度-100~+100):"))  # 饱和度# 获得需要转化的图片路径并生成目标路径
image_filenames = [(os.path.join(dataset_dir, x), os.path.join(output_dir, x))for x in os.listdir(dataset_dir)]
# 转化所有图片
for path in image_filenames:update(path[0], path[1], lightness, saturation)

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