圖片超解析度

👤 王浩然 📦 v1.0.1 ⭐ 4.4 ⬇️ 138 下載
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📖 技能介紹


name: 圖片超解析度 slug: image-super-res displayName: 圖片超解析度 description: "放大圖片同時保持清晰。當用戶說'圖片放大'、'超解析度'、'提高解析度'、'圖片變清晰'、'放大不模糊'、'super resolution'、或上傳小圖要求放大變清晰時觸發。Lanczos插值+自適應銳化+CLAHE區域性對比度增強,支援2x/3x/4x放大。" version: 1.0.0 license: MIT category: 攝影后期 platforms: - workbuddy - claude-code - cursor - windsurf - codex - gemini-cli agent_created: true


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

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  2. 執行指令碼: bash python <skill_dir>/scripts/super_res.py <input.jpg> -o <output.jpg> [--scale 2|3|4] [--strength 0.5]
  3. present_files 展示結果

引數

引數 預設值 說明
input (必填) 輸入圖片路徑
-o, --output ./super_res.jpg 輸出路徑
--scale 2 放大倍數:2/3/4
--strength 0.5 銳化強度 0.0-1.0

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
  • 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

🤖 AI 評測

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。

📊 多維度評分

適應性4.3
規範性4.2
有效性4.7
可靠性4.2
可信度5

📁 包含檔案 (2 個)

📄 SKILL.md 2.1 KB
📄 scripts/super_res.py 2.4 KB