cv2图像锐化算法代码python

根据提供的引用内容，没有直接提到cv2图像锐化算法的代码。但是可以通过引用中提到的四个算法之一——高斯滤波来实现图像的锐化。具体实现代码如下：

import cv2
import numpy as np

def sharpen(image):
    # 高斯滤波
    blurred = cv2.GaussianBlur(image, (0, 0), 3)
    # 锐化
    sharpened = cv2.addWeighted(image, 1.5, blurred, -0.5, 0)
    return sharpened

# 调用函数
img = cv2.imread("image.jpg")
sharpened_img = sharpen(img)
cv2.imshow("Sharpened Image", sharpened_img)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

其中，`cv2.GaussianBlur()`函数实现高斯滤波，`cv2.addWeighted()`函数实现图像的加权叠加，从而实现图像的锐化。

相关问题

图像增强算法代码python

以下是几个常用的图像增强算法的Python代码示例：

1. 色彩调整（亮度、对比度、饱和度）：

import cv2

def adjust_brightness(image, value):
    hsv = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2HSV)
    h, s, v = cv2.split(hsv)
    v = cv2.add(v, value)
    v = np.clip(v, 0, 255)
    hsv = cv2.merge((h, s, v))
    adjusted = cv2.cvtColor(hsv, cv2.COLOR_HSV2BGR)
    return adjusted

def adjust_contrast(image, value):
    alpha = float(131 + value) / 131
    adjusted = cv2.addWeighted(image, alpha, image, 0, 0)
    return adjusted

def adjust_saturation(image, value):
    hsv = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2HSV)
    h, s, v = cv2.split(hsv)
    s = cv2.add(s, value)
    s = np.clip(s, 0, 255)
    hsv = cv2.merge((h, s, v))
    adjusted = cv2.cvtColor(hsv, cv2.COLOR_HSV2BGR)
    return adjusted

2. 图像锐化增强（使用卷积核）：

import cv2
import numpy as np

def sharpen_image(image):
    kernel = np.array([[-1,-1,-1], [-1,9,-1], [-1,-1,-1]])
   

图像增强算法代码python翻转 放缩

图像增强算法是指通过对图像进行一系列的处理，使得图像在视觉上更加清晰、鲜明、易于识别。其中包括很多种算法，比如直方图均衡化、对比度增强、锐化等等。这些算法都可以通过Python代码实现。

翻转和放缩是图像增强中的两个常用操作。下面是Python代码实现：

1. 翻转

import cv2

# 读取图像
img = cv2.imread('image.jpg')

# 水平翻转
h_flip = cv2.flip(img, 1)

# 垂直翻转
v_flip = cv2.flip(img, 0)

# 对角线翻转
d_flip = cv2.flip(img, -1)

# 显示结果
cv2.imshow('Original Image', img)
cv2.imshow('Horizontal Flip', h_flip)
cv2.imshow('Vertical Flip', v_flip)
cv2.imshow('Diagonal Flip', d_flip)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

2. 放缩

import cv2

# 读取图像
img = cv2.imread('image.jpg')

# 缩小图像
smaller = cv2.resize(img, (0, 0), fx=0.5, fy=0.5)

# 放大图像
larger = cv2.resize(img, (0, 0), fx=1.5, fy=1.5)

# 显示结果
cv2.imshow('Original Image', img)
cv2.imshow('Smaller Image', smaller)
cv2.imshow('Larger Image', larger)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()