图像锐化算法代码python

时间: 2023-11-09 19:09:46 浏览: 55
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): ```python 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): ```python import cv2 import numpy as np def sharpen_image(image): kernel = np.array([[-1,-1,-1], [-1,9,-1], [-1,-1,-1]])

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下面是实现了题目要求的代码: ```cpp #include<iostream> #include<string.h> #include<fstream> using namespace std; class STRING { private: char str1[100]; char str2[100]; char str3[100]; public: STRING(char ch1[],char ch2[]) { strcpy(str1,ch1); strcpy(str2,ch2); } voi

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