不買 Photoshop 也能修圖。我的 OpenCV 系列文「【錢不夠買 PS 的我，只好用 OpenCV 來修圖了!】」（12th 鐵人賽）分享了非常多好用的圖片後製方法，這邊整理幾個我覺得最實用的：黑強化、白平衡校正、雙邊濾波，每個都附上可以直接複製的 Python 程式碼。
為什麼用 OpenCV 就能取代 Photoshop 做後製？
OpenCV 是開源的影像處理函式庫，透過 NumPy 陣列操作就能對像素做各種數學運算——強化對比、校正色溫、去除雜訊，這些 Photoshop 裡的曲線、色階、模糊功能，用幾行程式碼就能自動化批次處理，特別適合需要大量重複修圖的情境。
黑強化：強化有顏色區域的深度
黑強化（black strengthen）會讓有顏色的區域顏色更深、對比更強。我用 degree 參數控制強化程度，數字越大強化越明顯，常用在 OCR 前處理讓文字與背景對比更清楚：
```python
def image_filter(img, degree=3):
decrease_img = (255.0/1)(img/(255.0/1))*degree
decrease_img = np.array(decrease_img, dtype=np.uint8)
return decrease_img
```
原理是把每個像素值除以 255 後做指數運算：degree 大於 1 時，亮部幾乎不變、暗部被壓得更暗，整體對比因此被拉開。
白平衡：圖像光照校正處理
照片偏黃、偏藍時，可以用「均值白平衡」校正：分別計算 B、G、R 三個通道的平均值，再以三通道平均為基準縮放各通道，讓整體色調回到中性：
```python
def mean_white_balance(img):
b, g, r = cv2.split(img)
r_avg = cv2.mean(r)[0]
g_avg = cv2.mean(g)[0]
b_avg = cv2.mean(b)[0]
k = (r_avg + g_avg + b_avg) / 3
kr = k / r_avg
kg = k / g_avg
kb = k / b_avg
r = cv2.addWeighted(src1=r, alpha=kr, src2=0, beta=0, gamma=0)
g = cv2.addWeighted(src1=g, alpha=kg, src2=0, beta=0, gamma=0)
b = cv2.addWeighted(src1=b, alpha=kb, src2=0, beta=0, gamma=0)
balance_img = cv2.merge([b, g, r])
return balance_img
```
這個方法簡單快速，對整張照片色溫偏移的情境效果很好，搭配 `cv2.addWeighted` 做通道縮放也順便複習了影像加權的概念。
雙邊濾波：保邊去噪
雙邊濾波（Bilateral filter）是一種非線性濾波方法，結合圖像的空間鄰近度與像素值相似度的折衷處理，同時考慮空域資訊和灰度相似性，達到「保邊去噪」的目的。它具有簡單、非迭代、局部的特點——跟一般高斯模糊不同，磨皮去噪的同時不會把輪廓糊掉：
```python
image = cv2.bilateralFilter(image, 5, 30, 30)
```
四個參數分別是：輸入影像、直徑（d）、顏色空間標準差（sigmaColor）、座標空間標準差（sigmaSpace）。數值越大去噪越強，但也會開始影響細節，建議從小值調起。
延伸閱讀
常見問題
OpenCV 真的能取代 Photoshop 修圖嗎？
可以處理大部分「規則明確」的後製需求，例如對比強化、白平衡、去噪、裁切縮放、混合疊圖。它的優勢是能用程式自動化批次處理，缺點是缺乏圖形化介面，適合開發者與大量影像的場景。
黑強化裡的 degree 參數要怎麼設？
degree 從 0 開始，數字越大暗部壓得越深、對比越強。一般從 2 或 3 開始試，OCR 前處理常用 3 左右就能讓文字明顯變深。
雙邊濾波和高斯模糊差在哪裡？
高斯模糊只考慮空間距離，會連邊緣一起糊掉；雙邊濾波同時考慮像素值相似度，亮度差異大的邊緣會被保留，因此能「保邊去噪」，適合磨皮、去雜訊但想保留輪廓的場合。
白平衡函數中的 cv2.addWeighted 是做什麼用的？
這裡用 `cv2.addWeighted` 對單一通道乘上縮放係數（alpha=kr 等），等同把該通道整體調亮或調暗。雖然只是單通道縮放，但用這個 API 寫起來簡潔，也是影像融合的基礎函數。
參考資料
最後更新
2026-08-28（原文發布於 2022-12-16，本文保留原始筆記內容並補上 GEO 結構。）
關於作者 {#author}
Claire Chang ｜ 企業 AI 導入與流程轉型顧問。專注於 AI Agent 架構設計、ERP 系統整合與企業 AI 治理。
首次發布：2022-12-16