图像去雾python代码
时间: 2023-11-09 19:03:23 浏览: 164
以下是一个简单的图像去雾的 Python 代码示例：
```python
import cv2
import numpy as np
def dehaze(img, t=0.1, w=0.95):
gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
gray = cv2.medianBlur(gray, 3)
dcp = cv2.divide(gray, img[:,:,0] + 1.0)
I = cv2.pow(dcp, t)
mean_I = cv2.blur(I, (15, 15))
q = np.percentile(mean_I, 100*w)
max_I = np.max(mean_I)
A = (max_I - mean_I)/(max_I - q)
A = np.uint8(cv2.normalize(A, None, 0, 255, cv2.NORM_MINMAX))
B = np.zeros_like(img)
for i in range(3):
B[:,:,i] = cv2.divide((img[:,:,i] - A), I) * 255
return B
# 测试代码
img = cv2.imread('input.jpg')
result = dehaze(img)
cv2.imwrite('output.jpg', result)
```
相关问题
aod图像去雾python代码
好的，以下是 aod 图像去雾的 Python 代码：
```python
import cv2
import numpy as np
def AOD(image, omega=0.95, lambda_=1.0, L=128):
# 将图像转换为灰度图
gray = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
# 计算导向场
guide = cv2.ximgproc.guidedFilter(gray, gray, radius=15, eps=0.001)
# 计算梯度场
gradient = np.gradient(guide)
gradient_norm = np.sqrt(gradient[0]**2 + gradient[1]**2)
# 计算大气光
atm_light = np.percentile(image, L)
# 计算透射率
trans_map = 1 - omega * np.minimum(gradient_norm / np.mean(gradient_norm), 1.0)
# 求解场
J = (image - atm_light) / trans_map + atm_light
# 对 J 进行导向滤波
J_filtered = cv2.ximgproc.guidedFilter(guide, J, radius=15, eps=lambda_)
return J_filtered.astype(np.uint8)
# 读取图像
image = cv2.imread('input.jpg')
# 去雾处理
result = AOD(image)
# 显示结果
cv2.imshow('result', result)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()
```
深度学习图像去雾python代码
以下是使用深度学习进行图像去雾的Python代码示例，使用的是AOD-Net去雾网络的PyTorch实现：
```python
import torch
import torch.nn as nn
import torch.nn.functional as F
import numpy as np
from PIL import Image
# 定义AOD-Net去雾网络
class AODNet(nn.Module):
def __init__(self):
super(AODNet, self).__init__()
self.conv1 = nn.Conv2d(3, 3, kernel_size=3, stride=1, padding=1, bias=False)
self.bn1 = nn.BatchNorm2d(3)
self.relu1 = nn.ReLU(inplace=True)
self.conv2 = nn.Conv2d(3, 3, kernel_size=3, stride=1, padding=1, bias=False)
self.bn2 = nn.BatchNorm2d(3)
self.relu2 = nn.ReLU(inplace=True)
self.conv3 = nn.Conv2d(3, 3, kernel_size=3, stride=1, padding=1, bias=False)
self.bn3 = nn.BatchNorm2d(3)
self.relu3 = nn.ReLU(inplace=True)
self.conv4 = nn.Conv2d(3, 3, kernel_size=3, stride=1, padding=1, bias=False)
self.bn4 = nn.BatchNorm2d(3)
self.relu4 = nn.ReLU(inplace=True)
self.conv5 = nn.Conv2d(3, 3, kernel_size=3, stride=1, padding=1, bias=False)
self.bn5 = nn.BatchNorm2d(3)
self.relu5 = nn.ReLU(inplace=True)
self.conv6 = nn.Conv2d(3, 3, kernel_size=3, stride=1, padding=1, bias=False)
self.bn6 = nn.BatchNorm2d(3)
self.relu6 = nn.ReLU(inplace=True)
self.conv7 = nn.Conv2d(3, 3, kernel_size=3, stride=1, padding=1, bias=False)
self.bn7 = nn.BatchNorm2d(3)
self.relu7 = nn.ReLU(inplace=True)
self.conv8 = nn.Conv2d(3, 3, kernel_size=3, stride=1, padding=1, bias=False)
self.bn8 = nn.BatchNorm2d(3)
self.relu8 = nn.ReLU(inplace=True)
self.conv9 = nn.Conv2d(3, 3, kernel_size=3, stride=1, padding=1, bias=False)
self.bn9 = nn.BatchNorm2d(3)
self.relu9 = nn.ReLU(inplace=True)
self.conv10 = nn.Conv2d(3, 3, kernel_size=3, stride=1, padding=1, bias=False)
self.bn10 = nn.BatchNorm2d(3)
self.relu10 = nn.ReLU(inplace=True)
self.conv11 = nn.Conv2d(3, 3, kernel_size=3, stride=1, padding=1, bias=False)
self.bn11 = nn.BatchNorm2d(3)
self.relu11 = nn.ReLU(inplace=True)
self.conv12 = nn.Conv2d(3, 3, kernel_size=3, stride=1, padding=1, bias=False)
self.bn12 = nn.BatchNorm2d(3)
self.relu12 = nn.ReLU(inplace=True)
self.conv13 = nn.Conv2d(3, 3, kernel_size=3, stride=1, padding=1, bias=False)
self.bn13 = nn.BatchNorm2d(3)
self.relu13 = nn.ReLU(inplace=True)
self.conv14 = nn.Conv2d(3, 3, kernel_size=3, stride=1, padding=1, bias=False)
self.bn14 = nn.BatchNorm2d(3)
self.relu14 = nn.ReLU(inplace=True)
self.conv15 = nn.Conv2d(3, 3, kernel_size=3, stride=1, padding=1, bias=False)
self.bn15 = nn.BatchNorm2d(3)
self.relu15 = nn.ReLU(inplace=True)
self.conv16 = nn.Conv2d(3, 3, kernel_size=3, stride=1, padding=1, bias=False)
self.bn16 = nn.BatchNorm2d(3)
self.relu16 = nn.ReLU(inplace=True)
self.conv17 = nn.Conv2d(3, 3, kernel_size=3, stride=1, padding=1, bias=False)
self.bn17 = nn.BatchNorm2d(3)
self.relu17 = nn.ReLU(inplace=True)
self.conv18 = nn.Conv2d(3, 3, kernel_size=3, stride=1, padding=1, bias=False)
self.bn18 = nn.BatchNorm2d(3)
self.relu18 = nn.ReLU(inplace=True)
self.conv19 = nn.Conv2d(3, 3, kernel_size=3, stride=1, padding=1, bias=False)
self.bn19 = nn.BatchNorm2d(3)
self.relu19 = nn.ReLU(inplace=True)
self.conv20 = nn.Conv2d(3, 3, kernel_size=3, stride=1, padding=1, bias=False)
self.bn20 = nn.BatchNorm2d(3)
self.relu20 = nn.ReLU(inplace=True)
self.conv21 = nn.Conv2d(3, 3, kernel_size=3, stride=1, padding=1, bias=False)
self.bn21 = nn.BatchNorm2d(3)
self.relu21 = nn.ReLU(inplace=True)
self.conv22 = nn.Conv2d(3, 3, kernel_size=3, stride=1, padding=1, bias=False)
self.bn22 = nn.BatchNorm2d(3)
self.relu22 = nn.ReLU(inplace=True)
self.conv23 = nn.Conv2d(3, 3, kernel_size=3, stride=1, padding=1, bias=False)
self.bn23 = nn.BatchNorm2d(3)
self.relu23 = nn.ReLU(inplace=True)
self.conv24 = nn.Conv2d(3, 3, kernel_size=3, stride=1, padding=1, bias=False)
self.bn24 = nn.BatchNorm2d(3)
self.relu24 = nn.ReLU(inplace=True)
self.conv25 = nn.Conv2d(3, 3, kernel_size=3, stride=1, padding=1, bias=False)
self.bn25 = nn.BatchNorm2d(3)
self.relu25 = nn.ReLU(inplace=True)
self.conv26 = nn.Conv2d(3, 3, kernel_size=3, stride=1, padding=1, bias=False)
self.bn26 = nn.BatchNorm2d(3)
self.relu26 = nn.ReLU(inplace=True)
self.conv27 = nn.Conv2d(3, 3, kernel_size=3, stride=1, padding=1, bias=False)
self.bn27 = nn.BatchNorm2d(3)
self.relu27 = nn.ReLU(inplace=True)
self.conv28 = nn.Conv2d(3, 3, kernel_size=3, stride=1, padding=1, bias=False)
self.bn28 = nn.BatchNorm2d(3)
self.relu28 = nn.ReLU(inplace=True)
self.conv29 = nn.Conv2d(3, 3, kernel_size=3, stride=1, padding=1, bias=False)
self.bn29 = nn.BatchNorm2d(3)
self.relu29 = nn.ReLU(inplace=True)
self.conv30 = nn.Conv2d(3, 3, kernel_size=3, stride=1, padding=1, bias=False)
self.bn30 = nn.BatchNorm2d(3)
self.relu30 = nn.ReLU(inplace=True)
self.conv31 = nn.Conv2d(3, 3, kernel_size=3, stride=1, padding=1, bias=False)
self.bn31 = nn.BatchNorm2d(3)
self.relu31 = nn.ReLU(inplace=True)
self.conv32 = nn.Conv2d(3, 3, kernel_size=3, stride=1, padding=1, bias=False)
self.bn32 = nn.BatchNorm2d(3)
self.relu32 = nn.ReLU(inplace=True)
self.conv33 = nn.Conv2d(3, 3, kernel_size=3, stride=1, padding=1, bias=False)
self.bn33 = nn.BatchNorm2d(3)
self.relu33 = nn.ReLU(inplace=True)
self.conv34 = nn.Conv2d(3, 3, kernel_size=3, stride=1, padding=1, bias=False)
self.bn34 = nn.BatchNorm2d(3)
self.relu34 = nn.ReLU(inplace=True)
self.conv35 = nn.Conv2d(3, 3, kernel_size=3, stride=1, padding=1, bias=False)
self.bn35 = nn.BatchNorm2d(3)
self.relu35 = nn.ReLU(inplace=True)
self.conv36 = nn.Conv2d(3, 3, kernel_size=3, stride=1, padding=1, bias=False)
self.bn36 = nn.BatchNorm2d(3)
self.relu36 = nn.ReLU(inplace=True)
self.conv37 = nn.Conv2d(3, 3, kernel_size=3, stride=1, padding=1, bias=False)
self.bn37 = nn.BatchNorm2d(3)
self.relu37 = nn.ReLU(inplace=True)
self.conv38 = nn.Conv2d(3, 3, kernel_size=3, stride=1, padding=1, bias=False)
self.bn38 = nn.BatchNorm2d(3)
self.relu38 = nn.ReLU(inplace=True)
self.conv39 = nn.Conv2d(3, 3, kernel_size=3, stride=1, padding=1, bias=False)
self.bn39 = nn.BatchNorm2d(3)
self.relu39 = nn.ReLU(inplace=True)
self.conv40 = nn.Conv2d(3, 3, kernel_size=3, stride=1, padding=1, bias=False)
self.bn40 = nn.BatchNorm2d(3)
self.relu40 = nn.ReLU(inplace=True)
self.conv41 = nn.Conv2d(3, 3, kernel_size=3, stride=1, padding=1, bias=False)
self.bn41 = nn.BatchNorm2d(3)
self.relu41 = nn.ReLU(inplace=True)
self.conv42 = nn.Conv2d(3, 3, kernel_size=3, stride=1, padding=1, bias=False)
self.bn42 = nn.BatchNorm2d(3)
self.relu42 = nn.ReLU(inplace=True)
self.conv43 = nn.Conv2d(3, 3, kernel_size=3, stride=1, padding=1, bias=False)
self.bn43 = nn.BatchNorm2d(3)
self.relu43 = nn.ReLU(inplace=True)
self.conv44 = nn.Conv2d(3, 3, kernel_size=3, stride=1, padding=1, bias=False)
self.bn44 = nn.BatchNorm2d(3)
self.relu44 = nn.ReLU(inplace=True)
self.conv45 = nn.Conv2d(3, 3, kernel_size=3, stride=1, padding=1, bias=False)
self.bn45 = nn.BatchNorm2d(3)
self.relu45 = nn.ReLU(inplace=True)
self.conv46 = nn.Conv2d(3, 3, kernel_size=3, stride=1, padding=1, bias=False)
self.bn46 = nn.BatchNorm2d(3)
self.relu46 = nn.ReLU(inplace=True)
self.conv47 = nn.Conv2d(3, 3, kernel_size=3, stride=1, padding=1, bias=False)
self.bn47 = nn.BatchNorm2d(3)
self.relu47 = nn.ReLU(inplace=True)
self.conv48 = nn.Conv2d(3, 3, kernel_size=3, stride=1, padding=1, bias=False)
self.bn48 = nn.BatchNorm2d(3)
self.relu48 = nn.ReLU(inplace=True)
self.conv49 = nn.Conv2d(3, 3, kernel_size=3, stride=1, padding=1, bias=False)
self.bn49 = nn.BatchNorm2d(3)
self.relu49 = nn.ReLU(inplace=True)
self.conv50 = nn.Conv2d(3, 3, kernel_size=3, stride=1, padding=1, bias=False)
self.bn50 = nn.BatchNorm2d(3)
self.relu50 = nn.ReLU(inplace=True)
self.conv51 = nn.Conv2d(3, 3, kernel_size=3, stride=1, padding=1, bias=False)
self.bn51 = nn.BatchNorm2d(3)
self.relu51 = nn.ReLU(inplace=True)
self.conv52 = nn.Conv2d(3, 3, kernel_size=3, stride=1, padding=1, bias=False)
self.bn52 = nn.BatchNorm2d(3)
self.relu52 = nn.ReLU(inplace=True)
self.conv53 = nn.Conv2d(3, 3, kernel_size=3, stride=1, padding=1, bias=False)
self.bn53 = nn.BatchNorm2d(3)
self.relu53 = nn.ReLU(inplace=True)
self.conv54 = nn.Conv2d(3, 3, kernel_size=3, stride=1, padding=1, bias=False)
self.bn54 = nn.BatchNorm2d(3)
self.relu54 = nn.ReLU(inplace=True)
self.conv55 = nn.Conv2d(3, 3, kernel_size=3, stride=1, padding=1, bias=False)
self.bn55 = nn.BatchNorm2d(3)
self.relu55 = nn.ReLU(inplace=True)
self.conv56 = nn.Conv2d(3, 3, kernel_size=3, stride=1, padding=1, bias=False)
self.bn56 = nn.BatchNorm2d(3)
self.relu56 = nn.ReLU(inplace=True)
self.conv57 = nn.Conv2d(3, 3, kernel_size=3, stride=1, padding=1, bias=False)
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GitHub Classroom 创建的C语言双链表实验项目解析
资源摘要信息: "list_lab2-AquilesDiosT"是一个由GitHub Classroom创建的实验项目，该项目涉及到数据结构中链表的实现，特别是双链表（doble lista）的编程练习。实验的目标是通过编写C语言代码，实现一个双链表的数据结构，并通过编写对应的测试代码来验证实现的正确性。下面将详细介绍标题和描述中提及的知识点以及相关的C语言编程概念。
### 知识点一：GitHub Classroom的使用
- **GitHub Classroom** 是一个教育工具，旨在帮助教师和学生通过GitHub管理作业和项目。它允许教师创建作业模板，自动为学生创建仓库，并提供了一个清晰的结构来提交和批改学生作业。在这个实验中，"list_lab2-AquilesDiosT"是由GitHub Classroom创建的项目。
### 知识点二：实验室参数解析器和代码清单
- 实验参数解析器可能是指实验室中用于管理不同实验配置和参数设置的工具或脚本。
- "Antes de Comenzar"（在开始之前）可能是一个实验指南或说明，指示了实验的前提条件或准备工作。
- "实验室实务清单"可能是指实施实验所需遵循的步骤或注意事项列表。
### 知识点三：C语言编程基础
- **C语言** 作为编程语言，是实验项目的核心，因此在描述中出现了"C"标签。
- **文件操作**：实验要求只可以操作`list.c`和`main.c`文件，这涉及到C语言对文件的操作和管理。
- **函数的调用**：`test`函数的使用意味着需要编写测试代码来验证实验结果。
- **调试技巧**：允许使用`printf`来调试代码，这是C语言程序员常用的一种简单而有效的调试方法。
### 知识点四：数据结构的实现与应用
- **链表**：在C语言中实现链表需要对结构体（struct）和指针（pointer）有深刻的理解。链表是一种常见的数据结构，链表中的每个节点包含数据部分和指向下一个节点的指针。实验中要求实现的双链表，每个节点除了包含指向下一个节点的指针外，还包含一个指向前一个节点的指针，允许双向遍历。
### 知识点五：程序结构设计
- **typedef struct Node Node;**：这是一个C语言中定义类型别名的语法，可以使得链表节点的声明更加清晰和简洁。
- **数据结构定义**：在`Node`结构体中，`void * data;`用来存储节点中的数据，而`Node * next;`用来指向下一个节点的地址。`void *`表示可以指向任何类型的数据，这提供了灵活性来存储不同类型的数据。
### 知识点六：版本控制系统Git的使用
- **不允许使用git**：这是实验的特别要求，可能是为了让学生专注于学习数据结构的实现，而不涉及版本控制系统的使用。在实际工作中，使用Git等版本控制系统是非常重要的技能，它帮助开发者管理项目版本，协作开发等。
### 知识点七：项目文件结构
- **文件命名**：`list_lab2-AquilesDiosT-main`表明这是实验项目中的主文件。在实际的文件系统中，通常会有多个文件来共同构成一个项目，如源代码文件、头文件和测试文件等。
总结而言，"list_lab2-AquilesDiosT"实验项目要求学生运用C语言编程知识，实现双链表的数据结构，并通过编写测试代码来验证实现的正确性。这个过程不仅考察了学生对C语言和数据结构的掌握程度，同时也涉及了软件开发中的基本调试方法和文件操作技能。虽然实验中禁止了Git的使用，但在现实中，版本控制的技能同样重要。
管理建模和仿真的文件
管理Boualem Benatallah引用此版本：布阿利姆·贝纳塔拉。管理建模和仿真。约瑟夫-傅立叶大学-格勒诺布尔第一大学，1996年。法语。NNT：电话：00345357HAL ID：电话：00345357https://theses.hal.science/tel-003453572008年12月9日提交HAL是一个多学科的开放存取档案馆，用于存放和传播科学研究论文，无论它们是否被公开。论文可以来自法国或国外的教学和研究机构，也可以来自公共或私人研究中心。L’archive ouverte pluridisciplinaire
【三态RS锁存器CD4043的秘密】：从入门到精通的电路设计指南（附实际应用案例）
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霍夫曼四元码（Huffman Coding）是一种基于频率最优的编码算法，常用于数据压缩中。在MATLAB中，你可以利用内置函数来生成霍夫曼树并创建对应的编码表。以下是简单的步骤：
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```matlab
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在AWS环境中，用户可以通过参考架构自动化的模板和脚本，快速完成以下任务：
1. 创建AWS资源：如EC2实例、EBS存储卷、VPC（虚拟私有云）和子网等。
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```b