图像增强python代码
时间: 2023-10-13 20:18:46 浏览: 39
下面是一个简单的图像增强示例代码,使用Python和OpenCV库:
```python
import cv2
# 读取图像
img = cv2.imread('image.jpg')
# 转换为灰度图像
gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
# 直方图均衡化
equalized = cv2.equalizeHist(gray)
# 高斯滤波
blurred = cv2.GaussianBlur(equalized, (5, 5), 0)
# 显示图像
cv2.imshow('Original', img)
cv2.imshow('Equalized', equalized)
cv2.imshow('Blurred', blurred)
# 等待按键
cv2.waitKey(0)
# 关闭窗口
cv2.destroyAllWindows()
```
这个示例使用了直方图均衡化和高斯滤波两种常见的图像增强方法。可以根据需要修改代码中的参数来实现不同的效果。
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MSR 图像增强python代码
以下是使用 MSR 图像增强算法的 Python 代码:
```python
import cv2
import numpy as np
def MSR(img, scales=[1, 2, 4], weights=[0.5, 0.3, 0.2]):
img = np.float32(img) + 1.0
h, w, c = img.shape
ret = np.zeros((h, w, c))
for i, scale in enumerate(scales):
img_ = cv2.resize(img, (int(w/scale), int(h/scale)), interpolation=cv2.INTER_CUBIC)
img_ = cv2.resize(img_, (w, h), interpolation=cv2.INTER_CUBIC)
ret += weights[i] * np.log10(img) - weights[i] * np.log10(img_)
return cv2.normalize(ret, None, 0, 255, cv2.NORM_MINMAX)
# 使用示例
img = cv2.imread('example.jpg')
img_enhanced = MSR(img)
cv2.imshow('Enhanced Image', img_enhanced)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()
```
其中 `scales` 和 `weights` 分别表示不同尺度下的权重,可以根据需要进行调整。
弱光图像增强python代码
以下是一个简单的弱光图像增强Python代码示例,使用OpenCV库:
``` python
import cv2
# 加载图像
img = cv2.imread('input_image.jpg')
# 转换为灰度图像
gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
# 应用CLAHE(对比度有限自适应直方图均衡化)算法
clahe = cv2.createCLAHE(clipLimit=2.0, tileGridSize=(8,8))
cl_img = clahe.apply(gray)
# 显示原始图像和增强后的图像
cv2.imshow('Original Image', img)
cv2.imshow('Enhanced Image', cl_img)
# 等待按键
cv2.waitKey(0)
```
此代码使用CLAHE算法增强图像。您可以调整 `clipLimit` 和 `tileGridSize` 参数以获得更好的结果。