提高图片清晰度模糊人脸修复并保存处理后图片的python脚本程序

这个任务需要使用图像处理库，例如OpenCV和Pillow。以下是一个Python脚本程序，可以将图像的清晰度提高并模糊人脸。

import cv2
import numpy as np
from PIL import Image

# 读取图像
img = cv2.imread('input.jpg')

# 提高图像清晰度
kernel = np.array([[-1,-1,-1], [-1,9,-1], [-1,-1,-1]])
sharp_img = cv2.filter2D(img, -1, kernel)

# 检测人脸并模糊
face_cascade = cv2.CascadeClassifier('haarcascade_frontalface_default.xml')
gray_img = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
faces = face_cascade.detectMultiScale(gray_img, 1.3, 5)
for (x,y,w,h) in faces:
    face_img = img[y:y+h, x:x+w]
    blurred_face = cv2.GaussianBlur(face_img, (23, 23), 30)
    sharp_img[y:y+blurred_face.shape[0], x:x+blurred_face.shape[1]] = blurred_face

# 保存处理后的图像
result_img = Image.fromarray(cv2.cvtColor(sharp_img, cv2.COLOR_BGR2RGB))
result_img.save('output.jpg')

在这个脚本程序中，我们首先读取输入图像，然后使用一个3x3的卷积核来提高图像的清晰度。然后，我们使用OpenCV提供的人脸检测器来检测图像中的人脸，并对每个人脸进行模糊处理。最后，我们将处理后的图像保存为输出图像。

请注意，这个脚本程序需要一个名为“haarcascade_frontalface_default.xml”的人脸检测器文件。如果您没有这个文件，您可以从OpenCV的GitHub存储库中下载它