基于深度学习的水下图像增强代码

基于深度学习的水下图像增强是一种利用神经网络模型来提高水下图像质量的方法。下面是一个简单的基于深度学习的水下图像增强代码示例：

import cv2
import numpy as np
import tensorflow as tf

# 加载预训练的深度学习模型
model = tf.keras.models.load_model('underwater_enhancement_model.h5')

# 加载水下图像
image = cv2.imread('underwater_image.jpg')

# 对图像进行预处理
image = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2RGB)
image = image / 255.0
image = np.expand_dims(image, axis=0)

# 使用深度学习模型进行图像增强
enhanced_image = model.predict(image)

# 将增强后的图像转换为RGB格式
enhanced_image = enhanced_image.squeeze()
enhanced_image = np.clip(enhanced_image, 0, 1) * 255
enhanced_image = enhanced_image.astype(np.uint8)

# 显示增强后的图像
cv2.imshow('Enhanced Image', enhanced_image)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

在这个示例中，我们首先加载了一个预训练的深度学习模型（`underwater_enhancement_model.h5`），然后加载了一张水下图像（`underwater_image.jpg`）。接下来，我们对图像进行了预处理，将其转换为RGB格式并进行归一化处理。然后，我们使用深度学习模型对图像进行增强，得到增强后的图像。最后，我们将增强后的图像显示出来。

请注意，这只是一个简单的示例代码，实际的水下图像增强方法可能会更加复杂，并且需要更多的数据和训练来获得更好的效果。