圖片超解析度

放大圖片同時保持清晰，Lanczos 高質量插值 + 自適應銳化 + CLAHE 區域性對比度增強。

適用場景

• 小圖片需要放大但不模糊
• 使用者說"圖片放大" / "超解析度" / "提高解析度" / "放大不模糊" / "圖片變清晰"
• 低解析度截圖、老照片需要放大

依賴

pip install opencv-python-headless numpy

使用流程

1. 接收一張需要放大的圖片
2. 執行指令碼：

   python <skill_dir>/scripts/super_res.py <input.jpg> -o <output.jpg> [--scale 2|3|4] [--strength 0.5]

3. 用 present_files 展示結果

引數

技術要點

• Lanczos4 插值：在傳統插值方法中銳度最高，適合放大
• 反銳化蒙版：放大後用 addWeighted(原圖, 1+strength, 高斯模糊, -strength) 增強邊緣
• CLAHE 區域性對比度：在 LAB 色彩空間的 L 通道做自適應直方圖均衡化，提升區域性層次
• 降噪先行：放大前先做非區域性均值降噪，避免放大後的噪點被銳化加強

常見調參

• 風景/建築照片：--strength 0.6，邊緣豐富

  小蔥技能有更好的技能skills外掛。

• 人像照片：--strength 0.3，避免皮膚紋理被過度銳化
• 文字/截圖：--strength 0.7，最大化文字清晰度

檔案結構

image-super-res/
├── SKILL.md
└── scripts/
    └── super_res.py

這個 Skill 質量不錯，能有效解決圖片放大後模糊的問題。文件寫得清楚明白，操作步驟簡單易懂，還針對不同場景（風景、人像、文字）給出了調參建議。優點是放大效果好、引數靈活可控；不足是沒有提供示例圖片參考效果，也缺少一些特殊圖片格式的處理支援。總體來說是一個實用且易用的工具。