Add test_enhancements_3 focusing on noise reduction

test_enhancements_3.py

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+import os
+import cv2
+import numpy as np
+from PIL import Image, ImageOps, ImageEnhance
+
+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 apply_denoising(input_path, h_val=12):
+    """Liest das Bild und wendet den OpenCV Denoising-Algorithmus an"""
+    img = cv2.imread(input_path)
+    # fastNlMeansDenoisingColored ist hervorragend gegen ISO-Rauschen (Körnung)
+    # h_val bestimmt die Stärke der Entrauschung
+    denoised = cv2.fastNlMeansDenoisingColored(img, None, h=h_val, hColor=h_val, templateWindowSize=7, searchWindowSize=21)
+    
+    # Zurück zu PIL Format für weitere Bearbeitung
+    denoised_rgb = cv2.cvtColor(denoised, cv2.COLOR_BGR2RGB)
+    return Image.fromarray(denoised_rgb)
+
+def test_option_7_nur_entrauscht(input_path, output_path):
+    """Option 7: Nur stark entrauscht, um den Effekt zu zeigen + minimale Aufhellung"""
+    try:
+        pil_img = apply_denoising(input_path, h_val=15)
+        # Nur minimal aufhellen, damit es nicht zu dunkel wirkt
+        img = ImageEnhance.Brightness(pil_img).enhance(1.1)
+        img.save(output_path, quality=95)
+    except Exception as e:
+        print(f"Fehler Option 7: {e}")
+
+def test_option_8_entrauscht_plus_opt1(input_path, output_path):
+    """Option 8: Entrauscht (mittlere Stärke) + Option 1 (AutoKontrast & Farbe)"""
+    try:
+        pil_img = apply_denoising(input_path, h_val=12)
+        # Auto-Kontrast (wie Option 1)
+        img_auto = ImageOps.autocontrast(pil_img, cutoff=1)
+        # Farbe anheben (wie Option 1)
+        img_final = ImageEnhance.Color(img_auto).enhance(1.2)
+        
+        img_final.save(output_path, quality=95)
+    except Exception as e:
+        print(f"Fehler Option 8: {e}")
+
+def test_option_9_entrauscht_scharf(input_path, output_path):
+    """Option 9: Entrauscht + Option 1 + nachgeschärft (da Entrauschen etwas weich macht)"""
+    try:
+        pil_img = apply_denoising(input_path, h_val=12)
+        img_auto = ImageOps.autocontrast(pil_img, cutoff=1)
+        img_color = ImageEnhance.Color(img_auto).enhance(1.2)
+        
+        # Schärfen
+        img_final = ImageEnhance.Sharpness(img_color).enhance(1.5)
+        
+        img_final.save(output_path, quality=95)
+    except Exception as e:
+        print(f"Fehler Option 9: {e}")
+
+if __name__ == '__main__':
+    if os.path.exists(INPUT_FILE):
+        print("Erstelle Test-Varianten 7 bis 9 (Entrauschung)...")
+        print("Hinweis: Denoising ist rechenintensiv, das kann ein paar Sekunden dauern.")
+        test_option_7_nur_entrauscht(INPUT_FILE, os.path.join(TEST_DIR, 'Option_7_Nur_Entrauscht.jpg'))
+        test_option_8_entrauscht_plus_opt1(INPUT_FILE, os.path.join(TEST_DIR, 'Option_8_Entrauscht_und_Opt1.jpg'))
+        test_option_9_entrauscht_scharf(INPUT_FILE, os.path.join(TEST_DIR, 'Option_9_Entrauscht_Opt1_Scharf.jpg'))
+        print("Neue Varianten (Anti-Rauschen) erstellt!")
+    else:
+        print(f"Datei nicht gefunden: {INPUT_FILE}")