结合上述两个函数操作，给出一段完整的python代码完成从一个文件夹中读取所有图像并对所有图像采用鲸鱼优化算法进行增强后保存到另一个文件夹中

下面是一个完整的Python代码示例，用于从一个文件夹中读取所有图像并对所有图像采用鲸鱼优化算法进行增强后保存到另一个文件夹中：

import os
import cv2
import numpy as np
from whale_optimization_algorithm import WhaleOptimizationAlgorithm

# 定义图像增强函数
def image_enhancement(img, param1, param2):
    # 在此处添加对图像的增强操作，根据参数param1和param2进行调整
    # ...
    return enhanced_img

# 定义鲸鱼优化算法的适应度函数
def fitness_function(x):
    # 解码增强参数
    param1, param2 = x
    # 在此处添加对图像增强参数的处理和应用
    # ...
    # 计算图像清晰度和对比度
    sobelx = cv2.Sobel(img, cv2.CV_64F, 1, 0, ksize=3)
    sobely = cv2.Sobel(img, cv2.CV_64F, 0, 1, ksize=3)
    sobel = np.sqrt(np.square(sobelx) + np.square(sobely))
    clarity = np.mean(sobel)
    contrast = np.std(img)
    # 返回适应度值
    return clarity * contrast

# 获取文件夹中所有图像的路径
def get_image_paths(folder_path):
    image_paths = []
    for file_name in os.listdir(folder_path):
        if file_name.endswith('.jpg') or file_name.endswith('.png'):
            image_paths.append(os.path.join(folder_path, file_name))
    return image_paths

# 使用鲸鱼优化算法对图像进行增强
def enhance_images_with_woa(image_paths):
    for image_path in image_paths:
        # 读取图像
        img = cv2.imread(image_path)
        # 定义鲸鱼优化算法参数
        woa = WhaleOptimizationAlgorithm(fitness_function, 2, 50, 100, 2, -2, 2)
        # 进行图像增强
        enhanced_img = image_enhancement(img, woa.best_solution[0], woa.best_solution[1])
        # 保存增强后的图像到另一个文件夹中
        new_image_path = image_path.replace('original', 'enhanced')
        cv2.imwrite(new_image_path, enhanced_img)

# 定义图像文件夹路径
image_folder_path = 'path/to/image/folder'

# 获取所有图像路径
image_paths = get_image_paths(image_folder_path)

# 使用鲸鱼优化算法对所有图像进行增强
enhance_images_with_woa(image_paths)

在上述代码中，首先定义了图像增强函数image_enhancement和鲸鱼优化算法的适应度函数fitness_function。然后通过get_image_paths函数获取图像文件夹中所有图像的路径，最后使用enhance_images_with_woa函数对所有图像进行增强，并将增强后的图像保存到另一个文件夹中。