给我编写一个python的图像去雾代码

好的，以下是一个简单的 Python 图像去雾代码，使用了暗通道先验方法：

import cv2
import numpy as np

def dark_channel(img, patch_size):
    """
    计算暗通道图像
    """
    b, g, r = cv2.split(img)
    min_img = cv2.min(cv2.min(r, g), b)
    kernel = cv2.getStructuringElement(cv2.MORPH_RECT, (patch_size, patch_size))
    dark_img = cv2.erode(min_img, kernel)
    return dark_img

def atm_light(img, dark_img):
    """
    估计大气光
    """
    img_size = img.shape[0] * img.shape[1]
    flat_dark = dark_img.reshape(img_size)
    flat_img = img.reshape(img_size, 3)
    sorted_indices = np.argsort(-flat_dark)
    top_pixel_num = int(img_size * 0.001)
    top_pixels = flat_img[sorted_indices[:top_pixel_num]]
    return np.max(top_pixels, axis=0)

def transmission(dark_img, atm_light, omega, patch_size):
    """
    计算透射率
    """
    return 1 - omega * dark_img / atm_light

def recover(img, t, atm_light):
    """
    图像恢复
    """
    t = cv2.max(t, 0.1)  # 避免除数为零
    t = cv2.merge([t, t, t])
    return (img - atm_light) / t + atm_light

def dehaze(img, omega=0.95, patch_size=15):
    """
    去雾处理
    """
    dark_img = dark_channel(img, patch_size)
    atm_light = atm_light(img, dark_img)
    t = transmission(dark_img, atm_light, omega, patch_size)
    result = recover(img, t, atm_light)
    return result

# 测试代码
img = cv2.imread("test.jpg")
result = dehaze(img)
cv2.imshow("result", result)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

在代码中，我们先定义了三个主要函数：`dark_channel`、`atm_light`、`transmission` 和 `recover`，分别用于计算暗通道图像、估计大气光、计算透射率以及图像恢复。然后我们在 `dehaze` 函数中将这些函数串起来，实现了完整的图像去雾处理。最后，我们使用 OpenCV 读取一张测试图像，对其进行去雾处理，并显示处理结果。