脚本如何批量调整图片色彩校正

本文目录导读：

1. Python + Pillow（通用方案）
2. OpenCV（更专业的色彩校正）
3. ImageMagick（命令行方案）
4. Photoshop 动作（GUI方案）
5. 专业批量处理工具
6. 视频色彩校正（适用于视频帧）
7. 各方案对比

Python + Pillow（通用方案）

from PIL import Image, ImageEnhance
import os
from pathlib import Path
def batch_color_correction(input_dir, output_dir, 
                          brightness=1.0, contrast=1.0, 
                          saturation=1.0, color_balance=None):
    """
    批量色彩校正
    :param input_dir: 输入文件夹路径
    :param output_dir: 输出文件夹路径
    :param brightness: 亮度(0.0-2.0)
    :param contrast: 对比度(0.0-2.0)
    :param saturation: 饱和度(0.0-2.0)
    :param color_balance: 颜色平衡元组 (R,G,B) (1.2, 1.0, 0.8)
    """
    Path(output_dir).mkdir(parents=True, exist_ok=True)
    for filename in os.listdir(input_dir):
        if filename.lower().endswith(('.png', '.jpg', '.jpeg', '.tiff')):
            img_path = os.path.join(input_dir, filename)
            img = Image.open(img_path)
            # 调整亮度
            enhancer = ImageEnhance.Brightness(img)
            img = enhancer.enhance(brightness)
            # 调整对比度
            enhancer = ImageEnhance.Contrast(img)
            img = enhancer.enhance(contrast)
            # 调整饱和度
            enhancer = ImageEnhance.Color(img)
            img = enhancer.enhance(saturation)
            # 颜色平衡调整
            if color_balance:
                r, g, b = img.split()
                r = r.point(lambda i: i * color_balance[0])
                g = g.point(lambda i: i * color_balance[1])
                b = b.point(lambda i: i * color_balance[2])
                img = Image.merge('RGB', (r, g, b))
            # 保存
            output_path = os.path.join(output_dir, filename)
            img.save(output_path, quality=95)
            print(f"已处理: {filename}")
# 使用示例
batch_color_correction(
    input_dir="./input_images",
    output_dir="./output_images",
    brightness=1.1,
    contrast=1.2,
    saturation=0.9,
    color_balance=(0.8, 1.0, 1.2)  # 减少红色，增加蓝色
)

OpenCV（更专业的色彩校正）

import cv2
import numpy as np
import os
def auto_white_balance(img):
    """自动白平衡"""
    result = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2LAB)
    avg_a = np.mean(result[:, :, 1])
    avg_b = np.mean(result[:, :, 2])
    result[:, :, 1] = result[:, :, 1] - ((avg_a - 128) * (result[:, :, 0] / 255.0) * 1.1)
    result[:, :, 2] = result[:, :, 2] - ((avg_b - 128) * (result[:, :, 0] / 255.0) * 1.1)
    return cv2.cvtColor(result, cv2.COLOR_LAB2BGR)
def adjust_gamma(image, gamma=1.0):
    """Gamma校正"""
    inv_gamma = 1.0 / gamma
    table = np.array([((i / 255.0) ** inv_gamma) * 255 for i in np.arange(0, 256)]).astype("uint8")
    return cv2.LUT(image, table)
def process_images(input_dir, output_dir, 
                   auto_wb=True, gamma=1.0, 
                   clahe_clip_limit=2.0):
    """
    批量处理图像
    """
    os.makedirs(output_dir, exist_ok=True)
    for filename in os.listdir(input_dir):
        if filename.lower().endswith(('.png', '.jpg', '.jpeg', '.tiff')):
            img_path = os.path.join(input_dir, filename)
            img = cv2.imread(img_path)
            # 自动白平衡
            if auto_wb:
                img = auto_white_balance(img)
            # Gamma校正
            if gamma != 1.0:
                img = adjust_gamma(img, gamma)
            # CLAHE对比度增强
            lab = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2LAB)
            l, a, b = cv2.split(lab)
            clahe = cv2.createCLAHE(clipLimit=clahe_clip_limit, tileGridSize=(8,8))
            l = clahe.apply(l)
            lab = cv2.merge((l, a, b))
            img = cv2.cvtColor(lab, cv2.COLOR_LAB2BGR)
            output_path = os.path.join(output_dir, filename)
            cv2.imwrite(output_path, img)
            print(f"已处理: {filename}")
# 使用示例
process_images(
    input_dir="./raw_photos",
    output_dir="./corrected_photos",
    auto_wb=True,
    gamma=1.2,
    clahe_clip_limit=2.0
)

ImageMagick（命令行方案）

基本使用

# 批量调整亮度、对比度、饱和度
for img in *.jpg; do
    convert "$img" -modulate 120,100,100 -brightness-contrast 10x5 "$img_corrected.jpg"
done
# 或使用mogrify直接处理
mogrify -path ./output -modulate 110,105,95 -brightness-contrast 5x3 *.jpg

更复杂的色彩校正

# 色彩平衡：增加红色，减少绿色和蓝色
for f in *.jpg; do
    convert "$f" \
        -channel R -gamma 1.2 \
        -channel G -gamma 0.9 \
        -channel B -gamma 0.8 \
        -channel RGB -sigmoidal-contrast 20,50% \
        "./output/$f"
done

Photoshop 动作（GUI方案）

1. 创建动作：

   • 打开一张图片
   • 窗口 → 动作 → 新建动作
   • 录制：图像 → 调整 → 色彩平衡/曲线/色阶
   • 停止录制

2. 批量处理：

   • 文件 → 自动 → 批处理
   • 选择源文件夹和目标文件夹
   • 选择创建的动作

专业批量处理工具

XnConvert（免费）

<!-- 命令行调用 -->
xnconvert -r -i input_folder -o output_folder 
         -brightness 10 
         -contrast 15 
         -saturation -5 
         -f jpg -q 95

IrfanView（免费）

# 批量处理命令
i_view32.exe /filelist=images.txt /convert=c:\output\*.jpg /resize=(800,600) 
            /brightness=10 /contrast=10 /gamma_value=1.2 /saturation=5

视频色彩校正（适用于视频帧）

# 使用FFmpeg处理视频帧
import subprocess
def video_color_correction(input_video, output_video, 
                          saturation=1.0, contrast=1.0, 
                          brightness=0.0, gamma=1.0):
    cmd = [
        'ffmpeg',
        '-i', input_video,
        '-vf', f'eq=saturation={saturation}:contrast={contrast}:brightness={brightness}:gamma={gamma}',
        '-c:a', 'copy',
        output_video
    ]
    subprocess.run(cmd)

各方案对比

建议：

• 简单调整：用 Pillow 或 ImageMagick
• 专业处理：用 OpenCV 或 Photoshop
• 大批量：用 ImageMagick 或 XnConvert