python，设置大气能见度（单位km）将无雾图像合成为有雾图像

要将无雾图像合成为有雾图像，需要先了解大气能见度对图像的影响。大气能见度是指在大气中，能够清晰看到远处物体的能力。当大气能见度较低时，空气中的水汽、尘埃等物质会散射光线，使得图像变得模糊不清。因此，我们可以通过模拟大气散射现象，将无雾图像合成为有雾图像。

具体实现方法如下：

1. 读取无雾图像。

2. 计算大气散射系数：将大气散射系数设置为0.02。该系数值可以根据实际情况进行调整，通常在0.01-0.1之间。

3. 计算大气透射率：根据大气散射模型，可以得到大气透射率公式：

T = exp(-beta * d)

其中，beta为大气散射系数，d为物体与相机之间的距离。

在本例中，我们可以将物体与相机之间的距离设置为1km。根据该公式，可以计算出大气透射率。

4. 计算有雾图像：将无雾图像中的每个像素的RGB值乘以大气透射率，并加上一个偏移量。偏移量可以根据实际情况进行调整，通常在0-1之间。

5. 保存有雾图像。

下面是Python代码实现：

import cv2
import numpy as np

# 读取无雾图像
img = cv2.imread('no_haze.png')

# 设置大气散射系数
beta = 0.02

# 计算大气透射率
d = 1  # 物体与相机之间的距离，单位km
T = np.exp(-beta * d)

# 计算有雾图像
hazy_img = img * T + (1 - T)

# 保存有雾图像
cv2.imwrite('hazy.png', hazy_img)

运行该代码，即可将无雾图像合成为有雾图像。需要注意的是，该方法只适用于静态场景，对于动态场景需要进行更复杂的处理。