output_path = os.path.join(enhanced_dir, os.path.basename(src_img_path))什么意思
时间: 2024-06-18 09:01:29 浏览: 11
输出路径(output_path)是一个字符串,它使用了Python中的os.path.join()函数来组合多个路径部分。这里的意思是:
- `enhanced_dir` 是一个预定义的目录路径,表示增强后的图片存储的基路径。
- `os.path.basename(src_img_path)` 是获取`src_img_path`(源图片路径)的文件名部分,不包括路径。
结合起来,`os.path.join(enhanced_dir, os.path.basename(src_img_path))` 就是将`enhanced_dir`目录与源图片的文件名拼接起来,形成一个新的完整路径,用于保存从`src_img_path`处理后得到的增强图片。这样做的目的是在保持源图片原有结构的同时,明确指出增强后的图片文件相对于`enhanced_dir`的位置。
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import cv2 import numpy as np def retinex(img, sigma_list): retinex = np.zeros_like(img) for sigma in sigma_list: img_blur = cv2.GaussianBlur(img, (0, 0), sigma) img_blur = np.where(img_blur == 0, 0.1, img_blur) retinex += np.log10(img) - np.log10(img_blur) retinex = retinex / len(sigma_list) retinex = np.where(retinex < 0, 0, retinex) retinex = np.where(retinex > 1, 1, retinex) return retinex def enhance_image(img): hsi = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2HSV) h, s, i = cv2.split(hsi) i_enhanced = retinex(i.astype(np.float64), [15, 80, 250]) i_enhanced = (i_enhanced * 255).astype(np.uint8) s_enhanced = cv2.equalizeHist(s) hsi_enhanced = cv2.merge([h, s_enhanced, i_enhanced]) enhanced_img = cv2.cvtColor(hsi_enhanced, cv2.COLOR_HSV2BGR) return enhanced_img img = cv2.imread('low_illumination_1.png') enhanced_img = enhance_image(img) cv2.imshow('Enhanced Image', enhanced_img) cv2.waitKey(0) cv2.destroyAllWindows()
这是一段基于Retinex算法对图像进行增强的Python代码。Retinex算法是一种用于图像增强的经典算法,它可以增强图像的对比度和颜色鲜艳度,同时可以保留图像的细节信息。该算法的基本思想是将图像分解为多个尺度的高斯模糊图像,然后通过计算不同尺度的高斯模糊图像与原始图像之间的差异来获得图像的反射性和色彩性信息。在这段代码中,首先将输入图像转换为HSI颜色空间,然后对亮度通道进行Retinex增强处理,对饱和度通道进行直方图均衡化处理,最后将三个通道重新组合成BGR颜色空间的图像输出。
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)在image_enhancement函数中添加适合的函数,在fitness_function中添加合适的函数
根据代码的结构,image_enhancement函数应该是对输入的图像进行增强操作的函数,而fitness_function则是对鲸鱼优化算法的适应度函数,应该是对图像增强参数进行处理和应用的函数。
对于image_enhancement函数,可以根据具体的需求添加一些常见的图像增强操作,例如:
```python
def image_enhancement(img):
# 转换为灰度图
gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
# 均衡化直方图
equalized = cv2.equalizeHist(gray)
# 进行高斯模糊
blurred = cv2.GaussianBlur(equalized, (5, 5), 0)
# 边缘增强
sharpened = cv2.Laplacian(blurred, cv2.CV_8U, ksize=3)
# 提高对比度
enhanced = cv2.convertScaleAbs(sharpened, alpha=2, beta=0)
return enhanced
```
上述代码中,首先将彩色图像转换为灰度图,然后对灰度图进行直方图均衡化、高斯模糊、边缘增强和对比度增强等操作,最后返回增强后的图像。
对于fitness_function函数,应该根据具体的图像增强操作来确定适应度函数,例如可以计算图像的清晰度和对比度等指标,具体实现可以参考以下代码:
```python
def fitness_function(x):
# 解码增强参数(假设有两个参数)
param1, param2 = x
# 在此处添加对图像增强参数的处理和应用
# ...
# 计算图像清晰度和对比度
sobelx = cv2.Sobel(img, cv2.CV_64F, 1, 0, ksize=3)
sobely = cv2.Sobel(img, cv2.CV_64F, 0, 1, ksize=3)
sobel = np.sqrt(np.square(sobelx) + np.square(sobely))
clarity = np.mean(sobel)
contrast = np.std(img)
# 返回适应度值
return clarity * contrast
```
上述代码中,首先将输入的增强参数进行解码,然后根据解码后的参数对图像进行增强,最后计算图像的清晰度和对比度指标,并将二者的乘积作为适应度值返回。