openmv 图像锐化

要对OpenCV图像进行锐化处理，可以使用不同的滤波器和算法。以下是几种常见的图像锐化方法的代码实现示例：

1. 使用拉普拉斯滤波器进行锐化：

import cv2
import numpy as np

img = cv2.imread('image.jpg')
gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)

# 使用拉普拉斯滤波器进行锐化
laplacian = cv2.Laplacian(gray, cv2.CV_64F)
sharp = cv2.convertScaleAbs(laplacian)

cv2.imshow('img', np.hstack((img, sharp)))
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

引用\[1\]

2. 使用高通滤波器进行锐化：

import cv2
import numpy as np

img = cv2.imread('image.jpg')
gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)

# 创建高通滤波器
kernel = np.array(\[\[0, -1, 0\], \[-1, 5, -1\], \[0, -1, 0\]\])
sharp = cv2.filter2D(gray, -1, kernel)

cv2.imshow('img', np.hstack((img, sharp)))
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

引用\[2\]

3. 使用Unsharp Masking进行锐化：

import cv2
import numpy as np

img = cv2.imread('image.jpg')
gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)

# 使用高斯模糊
blurred = cv2.GaussianBlur(gray, (0, 0), 3)

# 计算原始图像与模糊图像的差值
mask = cv2.subtract(gray, blurred)

# 将差值图像与原始图像相加，得到锐化后的图像
sharp = cv2.add(gray, mask)

cv2.imshow('img', np.hstack((img, sharp)))
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

引用\[3\]

这些是一些常见的图像锐化方法的代码实现示例，你可以根据自己的需求选择适合的方法进行图像锐化处理。
#### 引用[.reference_title]
- *1* *2* *3* [【OpenCV图像处理6】滤波器](https://blog.csdn.net/m0_70885101/article/details/126315309)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^insert_down28v1,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
[ .reference_list ]