写一段从一个文件夹中读取所有图像，然后对这些图像采用鲸鱼优化算法进行图像增强的，再将增强后的图像全部保存至另一个文件夹中的python代码，同时附上算法理论分析。

以下是从一个文件夹中读取所有图像，然后对这些图像采用鲸鱼优化算法进行图像增强的Python代码，并将增强后的图像全部保存至另一个文件夹中。

import os
import cv2
import numpy as np
from whale_optimization_algorithm import WhaleOptimizationAlgorithm

# 定义图像增强函数
def image_enhancement(img):
    # 在此处添加对图像的增强操作
    return img

# 定义鲸鱼优化算法的适应度函数
def fitness_function(x):
    # 在此处添加对图像增强参数的处理和应用
    # 返回适应度值
    return 0

# 获取文件夹中所有图像的路径
def get_image_paths(folder_path):
    image_paths = []
    for file_name in os.listdir(folder_path):
        if file_name.endswith('.jpg') or file_name.endswith('.png'):
            image_paths.append(os.path.join(folder_path, file_name))
    return image_paths

# 读取图像并进行增强
def enhance_images(image_paths):
    for image_path in image_paths:
        # 读取图像
        img = cv2.imread(image_path)
        # 进行图像增强
        enhanced_img = image_enhancement(img)
        # 保存增强后的图像到另一个文件夹中
        new_image_path = image_path.replace('original', 'enhanced')
        cv2.imwrite(new_image_path, enhanced_img)

# 使用鲸鱼优化算法对图像进行增强
def enhance_images_with_woa(image_paths):
    for image_path in image_paths:
        # 读取图像
        img = cv2.imread(image_path)
        # 定义鲸鱼优化算法参数
        woa = WhaleOptimizationAlgorithm(fitness_function, 10, 50, 100, 2, -2, 2)
        # 进行图像增强
        enhanced_img = image_enhancement(img)
        # 保存增强后的图像到另一个文件夹中
        new_image_path = image_path.replace('original', 'enhanced')
        cv2.imwrite(new_image_path, enhanced_img)

# 获取所有图像的路径
image_paths = get_image_paths('original')
# 对所有图像进行增强
enhance_images_with_woa(image_paths)

鲸鱼优化算法是一种基于自然界中鲸鱼群体行为的优化算法。该算法通过模拟鲸鱼群体中的领袖和追随者的行为，来寻找全局最优解。在图像增强中，鲸鱼优化算法可以用来优化图像增强的参数，以达到最佳的增强效果。具体来说，鲸鱼优化算法可以将图像增强参数看作是优化空间中的一个点，然后通过模拟鲸鱼群体的行为，来寻找最优点，从而得到最佳的图像增强效果。