opencv 实现图像锐化

图像锐化是一种图像增强技术，可以使图像细节更加清晰，轮廓更加明显。OpenCV提供了多种图像锐化的方法，以下是一个简单的实现示例：

import cv2
import numpy as np

# 读取图像
img = cv2.imread('image.jpg')

# 构建锐化核
kernel = np.array([[-1,-1,-1],[-1,9,-1],[-1,-1,-1]])

# 使用cv2.filter2D()函数进行卷积操作
sharp_img = cv2.filter2D(img, -1, kernel)

# 显示原图和锐化后的图像
cv2.imshow('Original', img)
cv2.imshow('Sharpened', sharp_img)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

在上述代码中，我们先读取一张图像，然后构建了一个3x3的锐化核。接下来，使用`cv2.filter2D()`函数将该锐化核应用于原图像，并得到锐化后的图像。最后，将原图和锐化后的图像同时显示出来。

相关问题

opencv 灰度图像锐化

在C++中使用OpenCV库对灰度图像进行锐化可以通过以下步骤实现：

1. 导入OpenCV库：

#include <opencv2/opencv.hpp>

2. 读取灰度图像：

cv::Mat image = cv::imread("image.jpg", cv::IMREAD_GRAYSCALE);

这里假设你的灰度图像文件名为"image.jpg"，并且图像已经保存在当前工作目录下。

3. 定义锐化核：

cv::Mat kernel = (cv::Mat_<float>(3, 3) << 0, -1, 0, -1, 5, -1, 0, -1, 0);

这里使用了一个3x3的锐化核，可以根据需要调整锐化效果。

4. 进行图像锐化：

cv::Mat sharpened;
cv::filter2D(image, sharpened, -1, kernel);

这里使用了OpenCV的filter2D函数，将锐化核应用于灰度图像。

5. 显示结果：

cv::imshow("Sharpened Image", sharpened);
cv::waitKey(0);

这里使用了OpenCV的imshow函数来显示锐化后的图像，并使用waitKey函数等待用户按下任意键关闭窗口。

以上是一个简单的灰度图像锐化的示例，你可以根据需要进行调整和扩展。如果你有其他问题，请继续提问。

opencv灰度图像锐化

要对灰度图像进行锐化，可以使用OpenCV中的Sobel算子。以下是实现灰度图像锐化的代码示例：

#include <opencv2/opencv.hpp>
#include <iostream>

using namespace cv;
using namespace std;

int main(int argc, char** argv) {
Mat image = imread("C:/Users/YY/Pictures/Saved Pictures/frose.jpg", 0); // 以灰度模式读取图像
Mat sharpened;

Mat grad_x, grad_y;
Mat abs_grad_x, abs_grad_y;

Sobel(image, grad_x, CV_16S, 1, 0); // 计算x方向梯度
convertScaleAbs(grad_x, abs_grad_x); // 将x方向梯度转换为绝对值

Sobel(image, grad_y, CV_16S, 0, 1); // 计算y方向梯度
convertScaleAbs(grad_y, abs_grad_y); // 将y方向梯度转换为绝对值

addWeighted(abs_grad_x, 0.5, abs_grad_y, 0.5, 0, sharpened); // 两个方向梯度加权叠加

imshow("原图", image);
imshow("锐化图像", sharpened);
waitKey(0);

destroyAllWindows();

return 0;
}