cv2在图像上的应用

起初是有图纸线条比较淡，打印的效果不理想，无疑美能达一体机的驱动完善，是可以调色深的，但总得打印出来才看到，adobe和windows带的pdf打印机是没色深设置的，就不能通过打印成pdf来实现调整。网上有说把pdf另存为图片，用office带的picture manager批量调色，再合成pdf，试了可行，用win11自带的照片来调对比度和清晰度，效果赞，而picture manager就不乐意去找了，python想当然可以做到这一点，那就动手做了。

首选了PIL导入Image和ImageEnhance，对亮度，颜色，对比度，清晰度加上参数就可以运行，简单易用，就是对参数值的选择不适应，毕竟不如照片工具现成的易用。

接下来就是测试cv2，使用imread方法，报错：

error: (-215:Assertion failed) size.width>0 && size.height>0 in function 'cv::imshow'

开始以为是opencv版本问题，折腾良久才发现是不支持中文路径，换成imdecode读取和imencode写入就可以了，其论是imdecode把文件路径转换成队列云云，实找不到imread为什么不能读取中文路径的原因及有效规避方法，对路径转换编码（utf-8和GB2312互转）的尝试没效。

image=cv2.imdecode(np.fromfile(file,dtype=np.uint8),cv2.IMREAD_COLOR)

cv2下两个方法都有效：

adj=cv2.convertScaleAbs(image,alpha=1,beta=1)
adj=cv2.addWeighted(image,1,image,0,0.5)

进一步网搜，发现园里superme声明原创的“OpenCV图像增强（python）”一文，颇有收获，就照着验证：
第一个例子是线性变换，方法是对像素点的灰度乘以浮点数2，值超过255白点的，就设置为255，就是通过增加像素点的灰度差来达到增加对比度，代码能运行，就是理解不了O[0>255]=255这一句，img读取出来是1*n维数组，着实理解不了这句是如何实现对255的剃头效应的，只是验证运行前后的值并未发现改变，故而注释掉了。对像素灰度处理过后，在通过转换uint8的np阵列，进而显示和保存到文件。其中的插曲是np阵列有一个resize方法，但其缩小图片失真，需用cv2的resize方法：

adj=cv2.resize(ad就，(math.ceil(image.shape[1]0.5),math.ceil(image.shape[0]0.5)))

若就此打住也可，就是效果一般，接着折腾了。需进一步锐化线条和文字，过滤扫描带来的黑点和多余的水印，思路就是回字法，如果中心的像素是黑色，则小口外大口内的像素点是需要判定的，如其内有黑色像素存在，那这个黑像素就是有效的，反之变白点，代码截图，试一试，半笑：