图像锐化算法代码python

这是一份图像锐化的算法代码，使用Python语言编写。代码实现了三种图像锐化的算法，包括基于二阶微分的拉普拉斯算子图像锐化、基于非锐化掩蔽技术的图像锐化，以及基于梯度的图像锐化。每种方法都有详细的介绍和代码实现，可以借助Python和OpenCV进行实现。需要注意的是，代码处理的图像对象都是单通道灰度图，而不是三通道彩色图。如果您对图像处理有兴趣，这份代码可能会对您有所帮助。

相关问题

cv2图像锐化算法代码python

根据提供的引用内容，没有直接提到cv2图像锐化算法的代码。但是可以通过引用中提到的四个算法之一——高斯滤波来实现图像的锐化。具体实现代码如下：

import cv2
import numpy as np

def sharpen(image):
    # 高斯滤波
    blurred = cv2.GaussianBlur(image, (0, 0), 3)
    # 锐化
    sharpened = cv2.addWeighted(image, 1.5, blurred, -0.5, 0)
    return sharpened

# 调用函数
img = cv2.imread("image.jpg")
sharpened_img = sharpen(img)
cv2.imshow("Sharpened Image", sharpened_img)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

其中，`cv2.GaussianBlur()`函数实现高斯滤波，`cv2.addWeighted()`函数实现图像的加权叠加，从而实现图像的锐化。

图像增强算法代码python

以下是几个常用的图像增强算法的Python代码示例：

1. 色彩调整（亮度、对比度、饱和度）：

import cv2

def adjust_brightness(image, value):
    hsv = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2HSV)
    h, s, v = cv2.split(hsv)
    v = cv2.add(v, value)
    v = np.clip(v, 0, 255)
    hsv = cv2.merge((h, s, v))
    adjusted = cv2.cvtColor(hsv, cv2.COLOR_HSV2BGR)
    return adjusted

def adjust_contrast(image, value):
    alpha = float(131 + value) / 131
    adjusted = cv2.addWeighted(image, alpha, image, 0, 0)
    return adjusted

def adjust_saturation(image, value):
    hsv = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2HSV)
    h, s, v = cv2.split(hsv)
    s = cv2.add(s, value)
    s = np.clip(s, 0, 255)
    hsv = cv2.merge((h, s, v))
    adjusted = cv2.cvtColor(hsv, cv2.COLOR_HSV2BGR)
    return adjusted

2. 图像锐化增强（使用卷积核）：

import cv2
import numpy as np

def sharpen_image(image):
    kernel = np.array([[-1,-1,-1], [-1,9,-1], [-1,-1,-1]])