你给的代码有错，读取图片的时候应该加一个im2double

非常抱歉给您带来困扰，确实在读取图片时需要使用`im2double`函数将图像转换为双精度格式。以下是修改后的代码示例：

% 读取原始图像
originalImage = im2double(imread('input_image.jpg'));
imshow(originalImage);
title('原始图像');

% 定义离焦点扩散函数（PSF）
psf = fspecial('motion', 21, 11); % 这里使用了motion模糊函数作为示例

% 对原始图像进行离焦卷积
blurredImage = imfilter(originalImage, psf, 'conv', 'circular');
figure;
imshow(blurredImage);
title('离焦后的图像');

% 对离焦图像进行反卷积恢复
restoredImage = deconvwnr(blurredImage, psf);
figure;
imshow(restoredImage);
title('恢复后的图像');

% 可视化点扩散函数（PSF）
figure;
mesh(psf);
title('点扩散函数（PSF）可视化');

在这个示例中，我们在读取图像时使用了`im2double`函数将图像转换为双精度格式，以便进行后续的计算和处理。

非常抱歉之前的错误造成了困扰，希望这个修改后的代码能够解决问题。如果还有其他疑问，请随时提问。

相关问题

给我一个输入图片读取它通道数的python代码

可以使用Python中的OpenCV库来读取输入图片并获取其通道数。以下是示例代码：

import cv2

# 读取输入图片
img = cv2.imread('input_image.jpg')

# 获取图片通道数
channels = img.shape[2]

print('输入图片的通道数为：', channels)

在示例代码中，首先使用`cv2.imread`函数读取输入图片，然后使用`shape`属性获取图片的形状信息，其中第三个元素即为图片的通道数。最后将通道数打印出来。

上面代码帮我曾加一个图片报存路径

当然，你可以在 `augment_data` 函数中添加一个参数 `save_path`，用于指定增强后的图片保存路径。

修改后的代码如下所示：

import cv2
import numpy as np
import os

# 定义数据增强方法
def augment_data(image, save_path=None):
    # 随机水平翻转
    if np.random.random() < 0.5:
        image = cv2.flip(image, 1)

    # 随机旋转
    angle = np.random.randint(-10, 10)
    M = cv2.getRotationMatrix2D((image.shape[1] / 2, image.shape[0] / 2), angle, 1)
    image = cv2.warpAffine(image, M, (image.shape[1], image.shape[0]))

    # 随机缩放
    scale = np.random.uniform(0.8, 1.2)
    image = cv2.resize(image, None, fx=scale, fy=scale)

    # 随机裁剪
    x = np.random.randint(0, image.shape[1] - 224)
    y = np.random.randint(0, image.shape[0] - 224)
    image = image[y:y+224, x:x+224]

    # 保存增强后的图片
    if save_path is not None:
        cv2.imwrite(save_path, image)

    return image

# 定义数据集路径和保存路径
data_dir = 'data'
save_dir = 'augmented_data'

# 遍历数据集中的每张图片
for root, dirs, files in os.walk(data_dir):
    for file in files:
        # 读取图片
        image = cv2.imread(os.path.join(root, file))

        # 进行数据增强
        augmented_image = augment_data(image, os.path.join(save_dir, 'augmented_' + file))

在上述代码中，我们添加了一个参数 `save_path`，如果该参数不为空，则在函数中保存增强后的图片到指定路径。在遍历数据集的循环中，我们也修改了保存路径，将增强后的图片保存到指定目录下。

需要注意的是，保存路径需要提前创建好对应的目录。