图片超分辨率

放大图片同时保持清晰，Lanczos 高质量插值 + 自适应锐化 + CLAHE 局部对比度增强。

适用场景

• 小图片需要放大但不模糊
• 用户说"图片放大" / "超分辨率" / "提高分辨率" / "放大不模糊" / "图片变清晰"
• 低分辨率截图、老照片需要放大

依赖

pip install opencv-python-headless numpy

使用流程

1. 接收一张需要放大的图片
2. 运行脚本：

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

3. 用 present_files 展示结果

参数

技术要点

• Lanczos4 插值：在传统插值方法中锐度最高，适合放大
• 反锐化蒙版：放大后用 addWeighted(原图, 1+strength, 高斯模糊, -strength) 增强边缘

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• CLAHE 局部对比度：在 LAB 色彩空间的 L 通道做自适应直方图均衡化，提升局部层次
• 降噪先行：放大前先做非局部均值降噪，避免放大后的噪点被锐化加强

常见调参

• 风景/建筑照片：--strength 0.6，边缘丰富
• 人像照片：--strength 0.3，避免皮肤纹理被过度锐化
• 文字/截图：--strength 0.7，最大化文字清晰度

文件结构

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

这个 Skill 质量不错，能有效解决图片放大后模糊的问题。文档写得清楚明白，操作步骤简单易懂，还针对不同场景（风景、人像、文字）给出了调参建议。优点是放大效果好、参数灵活可控；不足是没有提供示例图片参考效果，也缺少一些特殊图片格式的处理支持。总体来说是一个实用且易用的工具。