需求

昨天孩子找我打印卷子，是别的同学拍的，直接打印 黑呼呼的。
ps调整，要点好几次，1张 2张还行，那也麻烦啊。
找了一个全能扫描王，新用户可以用图片去底的功能。
但是以后要钱了，就麻烦了。我就用这一个功能。
用ai写了一个代码，因为的第5版，所以是clear5，前4版效果都不好，打包用的pyinstaller
我打包是win64版本，因为我自己是win11 64位。

使用方法

将clear5.exe 和 照片放在一个目录，双击clear5.exe 会自动扫描当前目录图片，生成图片放在ok目录

下载地址

下载地址：https://gitee.com/pengchenggang/python-clear-paper/releases/tag/v1.0.1-clear5

程序大于100M，所以切割成了两个文件下载，一个opencv库就100M了

代码

import cv2
import numpy as np
import os
import glob

print("=========================================")
print("   试卷白底高清化工具 - 批量版 (离线)    ")
print("=========================================")

# 1. 自动在当前目录下创建名为 'ok' 的输出目录
output_dir = 'ok'
if not os.path.exists(output_dir):
    os.makedirs(output_dir)
    print(f"📁 已自动创建输出文件夹: {output_dir}")

# 2. 定义要扫描的文件类型
# image_extensions = ['*.jpg', '*.jpeg', '*.png', '*.JPG', '*.JPEG', '*.PNG']
found_files = []

# 2. 定义要扫描的文件类型（只需要写小写即可，后面会用 set 去重）
image_extensions = ['*.jpg', '*.jpeg', '*.png']
found_files_raw = []

# 3. 仅获取当前目录下的文件（不递归子目录）
for ext in image_extensions:
    found_files_raw.extend(glob.glob(ext))

# 【核心修复】使用 set() 去除由于大小写不区分导致的重复路径，再转回列表
found_files = list(set(found_files_raw))

if not found_files:
    print("\n❌ 错误：当前文件夹下没有找到任何 jpg 或 png 图片！")
    print("💡 使用方法：请把要处理的图片和本程序放在【同一个文件夹】里。")
    input("\n按回车键退出程序...")
    exit()

print(f"\n🚀 共发现 {len(found_files)} 张图片，开始批量处理...\n")

# 4. 循环处理每一张图片
success_count = 0
for file_path in found_files:
    # 获取纯文件名（例如 '01.jpg'）
    base_name = os.path.basename(file_path)
    
    # 构造输出路径（例如 'ok/ok-01.jpg'）
    # 保持原扩展名不变，方便查看
    output_path = os.path.join(output_dir, f"ok-{base_name}")
    
    print(f"⏳ 正在处理: {base_name} ...", end="", flush=True)
    
    # 读取图片（灰度模式）
    img = cv2.imread(file_path, cv2.IMREAD_GRAYSCALE)
    if img is None:
        print(" ❌ 读取失败，跳过。")
        continue

    # --- 核心图像算法（保持你优秀的去背透参数不变） ---
    bg = cv2.medianBlur(img, 31)
    img_float = img.astype(float)
    bg_float = bg.astype(float) + 1.0
    normalized = (img_float / bg_float * 255.0).clip(0, 255).astype(np.uint8)

    lut = np.arange(256, dtype=np.uint8)
    for i in range(256):
        if i > 225:
            lut[i] = 255  
        elif i < 100:
            lut[i] = int(pow(i / 100.0, 1.5) * 50)
        else:
            lut[i] = int(50 + (i - 100) * (255 - 50) / (225 - 100))

    result = cv2.LUT(normalized, lut)

    gaussian = cv2.GaussianBlur(result, (0, 0), 2)
    sharpened = cv2.addWeighted(result, 1.5, gaussian, -0.5, 0)

    # --- 保存输出到 ok 目录下 ---
    cv2.imwrite(output_path, sharpened)
    print("  ✅ 完成！")
    success_count += 1

print("\n=========================================")
print(f"🎉 批量任务结束！成功处理 {success_count}/{len(found_files)} 张图片。")
print(f"📂 所有导出的高清图片已存放在当前目录的 【{output_dir}】 文件夹中。")
print("=========================================")
input("\n按回车键退出...")