python加雾算法

以下是一个使用Python编写的加雾算法的示例代码：

import cv2
import numpy as np

def add_fog(image, fog_density):
    # 创建与原始图像相同大小的雾图像
    fog_image = np.zeros_like(image)

    # 生成雾的噪声
    noise = np.random.randint(low=0, high=256, size=image.shape, dtype=np.uint8)

    # 根据雾的密度添加雾效果
    fog_image = cv2.addWeighted(image, 1 - fog_density, noise, fog_density, 0)

    return fog_image

# 读取原始图像
image = cv2.imread('original_image.jpg')

# 设置雾的密度（0-1之间的值，值越大雾越浓）
fog_density = 0.5

# 添加雾效果
foggy_image = add_fog(image, fog_density)

# 保存加雾后的图像
cv2.imwrite('foggy_image.jpg', foggy_image)

这段代码使用OpenCV库来处理图像。它首先读取原始图像，然后根据给定的雾密度添加雾效果。最后，它将加雾后的图像保存到文件中。

相关问题

Python实现XOR算法

Python中可以使用位运算符^来实现XOR算法。下面是一个简单的Python代码示例：

def xor_encrypt_decrypt(plaintext, key):
    ciphertext = ""
    for i in range(len(plaintext)):
        ciphertext += chr(ord(plaintext[i]) ^ ord(key[i % len(key)]))
    return ciphertext

# 测试
plaintext = "Hello, world!"
key = "secret_key"
ciphertext = xor_encrypt_decrypt(plaintext, key)
decrypted_text = xor_encrypt_decrypt(ciphertext, key)

print("加密后的密文：", ciphertext)
print("解密后的明文：", decrypted_text)

python去雾算法

Python中有几种常用的去雾算法，可以用于提升图像的清晰度和对比度。以下是一些常见的去雾算法：

1. 单尺度暗通道先验去雾算法（Single-Scale Dark Channel Prior）：该算法利用图像中低亮度通道中的最小值来估计场景中的雾浓度，然后通过去除估计的雾浓度来恢复图像。

2. 多尺度暗通道先验去雾算法（Multi-Scale Dark Channel Prior）：该算法在单尺度暗通道先验算法的基础上，引入了多尺度分析，提高了对不同深度雾的估计准确性。

3. 色彩恢复去雾算法（Color Restoration）：该算法通过学习图像中的颜色分布来估计雾浓度，并使用颜色修复模型来去除雾霾并恢复图像的真实色彩。

4. 暗通道先验和颜色恢复结合去雾算法（Dark Channel Prior with Color Restoration）：该算法综合利用了暗通道先验和颜色恢复两种方法，提高了去雾效果。

这些算法都可以在Python中实现，你可以使用OpenCV、PIL或者其他图像处理库来处理图像并实现这些算法。