Add test_enhancements_2 with new variations

test_enhancements_2.py

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+import os
+import cv2
+import numpy as np
+from PIL import Image, ImageEnhance, ImageOps
+
+BASE_DIR = os.path.dirname(os.path.abspath(__file__))
+INPUT_FILE = os.path.join(BASE_DIR, 'media', 'Schnappix', 'HochzeitNeleTill_2026-09-19_21-10-30_Raw.jpg')
+TEST_DIR = os.path.join(BASE_DIR, 'media', 'Schnappix_Test')
+
+if not os.path.exists(TEST_DIR):
+    os.makedirs(TEST_DIR)
+
+def test_option_4_brillanz(input_path, output_path):
+    """Option 4: Brillanz - Sanfte Aufhellung, Kontrast und Sättigung (PIL)"""
+    try:
+        with Image.open(input_path) as img:
+            # Etwas aufhellen
+            img = ImageEnhance.Brightness(img).enhance(1.15)
+            # Etwas Kontrast
+            img = ImageEnhance.Contrast(img).enhance(1.05)
+            # Etwas Sättigung (ähnlich wie bei Option 1)
+            img = ImageEnhance.Color(img).enhance(1.2)
+            
+            img.save(output_path, quality=95)
+    except Exception as e:
+        print(f"Fehler Option 4: {e}")
+
+def test_option_5_weissabgleich(input_path, output_path):
+    """Option 5: Automatischer Weißabgleich (Grayworld) - fixt Farbstiche bei schlechtem Licht"""
+    try:
+        img = cv2.imread(input_path)
+        # Grayworld Assumption: Durchschnitt der Farben angleichen
+        b, g, r = cv2.split(img.astype(np.float32))
+        m_b = np.mean(b)
+        m_g = np.mean(g)
+        m_r = np.mean(r)
+        
+        # Durchschnitt über alles
+        m = (m_b + m_g + m_r) / 3.0
+        
+        # Anpassen der Kanäle, um Farbstich (z.B. gelbes Raumlicht) zu entfernen
+        b = np.clip(b * (m / m_b), 0, 255)
+        g = np.clip(g * (m / m_g), 0, 255)
+        r = np.clip(r * (m / m_r), 0, 255)
+        
+        balanced = cv2.merge((b, g, r)).astype(np.uint8)
+        
+        # Anschließend noch leicht Sättigung anheben (da Option 1 gut ankam)
+        hsv = cv2.cvtColor(balanced, cv2.COLOR_BGR2HSV).astype(np.float32)
+        h, s, v = cv2.split(hsv)
+        s = np.clip(s * 1.15, 0, 255)
+        hsv = cv2.merge((h, s, v)).astype(np.uint8)
+        final = cv2.cvtColor(hsv, cv2.COLOR_HSV2BGR)
+        
+        cv2.imwrite(output_path, final, [cv2.IMWRITE_JPEG_QUALITY, 95])
+    except Exception as e:
+        print(f"Fehler Option 5: {e}")
+
+def test_option_6_gamma_korrekt(input_path, output_path):
+    """Option 6: Echte Schatten-Aufhellung durch korrektes Gamma > 1"""
+    try:
+        img = cv2.imread(input_path)
+        # Gamma > 1 hellt auf (mein vorheriger Fehler, sry!)
+        gamma = 1.4
+        invGamma = 1.0 / gamma
+        table = np.array([((i / 255.0) ** invGamma) * 255
+                          for i in np.arange(0, 256)]).astype("uint8")
+        
+        gamma_img = cv2.LUT(img, table)
+        
+        # Leichte Sättigung
+        hsv = cv2.cvtColor(gamma_img, cv2.COLOR_BGR2HSV).astype(np.float32)
+        h, s, v = cv2.split(hsv)
+        s = np.clip(s * 1.15, 0, 255)
+        hsv = cv2.merge((h, s, v)).astype(np.uint8)
+        final_img = cv2.cvtColor(hsv, cv2.COLOR_HSV2BGR)
+        
+        cv2.imwrite(output_path, final_img, [cv2.IMWRITE_JPEG_QUALITY, 95])
+    except Exception as e:
+        print(f"Fehler Option 6: {e}")
+
+if __name__ == '__main__':
+    if os.path.exists(INPUT_FILE):
+        print("Erstelle Test-Varianten 4 bis 6...")
+        test_option_4_brillanz(INPUT_FILE, os.path.join(TEST_DIR, 'Option_4_Brillanz.jpg'))
+        test_option_5_weissabgleich(INPUT_FILE, os.path.join(TEST_DIR, 'Option_5_Weissabgleich.jpg'))
+        test_option_6_gamma_korrekt(INPUT_FILE, os.path.join(TEST_DIR, 'Option_6_Aufgehellt_Gamma.jpg'))
+        print("Neue Varianten erstellt!")
+    else:
+        print(f"Datei nicht gefunden: {INPUT_FILE}")