图像去雾python代码
时间: 2023-11-09 08:03:23 浏览: 61
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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```python
import turtle
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已知n个人（以编号0，1，2，3...n-1分别表示）围坐在一张圆桌周围。从编号为0的人开始报数1，数到m的那个人出列；他的下一个人又从1开始报数，数到m+1的那个人又出列(每次报数值加1)；依此规律重复下去，直到圆桌周围的人全部出列。用递归方法解决
这个问题可以使用递归方法解决。下面是一个思路：
1. 定义一个函数，接收三个参数：n、m、i，表示还剩下n个人，每次数到m时出列，当前报数的人是i；
2. 如果n=1，返回i，即最后留下的那个人的编号；
3. 否则，计算出下一个出列的人的编号j，通过递归调用函数解决n-1个人的问题，其结果为k；
4. 如果k < j，即当前i之后出列的人的编号为k，需要将k转换为在i之前出列的编号，返回值为 k+(n-1)；
5. 如果k>=j，即当前i之后出列的人的编号为k，返回值为 k-(j-1)；
下面是对应的Python代码：
```python
def josephus(n, m, i):
c++校园超市商品信息管理系统课程设计说明书(含源代码) (2).pdf
校园超市商品信息管理系统课程设计旨在帮助学生深入理解程序设计的基础知识，同时锻炼他们的实际操作能力。通过设计和实现一个校园超市商品信息管理系统，学生掌握了如何利用计算机科学与技术知识解决实际问题的能力。在课程设计过程中，学生需要对超市商品和销售员的关系进行有效管理，使系统功能更全面、实用，从而提高用户体验和便利性。
学生在课程设计过程中展现了积极的学习态度和纪律，没有缺勤情况，演示过程流畅且作品具有很强的使用价值。设计报告完整详细，展现了对问题的深入思考和解决能力。在答辩环节中，学生能够自信地回答问题，展示出扎实的专业知识和逻辑思维能力。教师对学生的表现予以肯定，认为学生在课程设计中表现出色，值得称赞。
整个课程设计过程包括平时成绩、报告成绩和演示与答辩成绩三个部分，其中平时表现占比20%，报告成绩占比40%，演示与答辩成绩占比40%。通过这三个部分的综合评定，最终为学生总成绩提供参考。总评分以百分制计算，全面评估学生在课程设计中的各项表现，最终为学生提供综合评价和反馈意见。
通过校园超市商品信息管理系统课程设计，学生不仅提升了对程序设计基础知识的理解与应用能力，同时也增强了团队协作和沟通能力。这一过程旨在培养学生综合运用技术解决问题的能力，为其未来的专业发展打下坚实基础。学生在进行校园超市商品信息管理系统课程设计过程中，不仅获得了理论知识的提升，同时也锻炼了实践能力和创新思维，为其未来的职业发展奠定了坚实基础。
校园超市商品信息管理系统课程设计的目的在于促进学生对程序设计基础知识的深入理解与掌握，同时培养学生解决实际问题的能力。通过对系统功能和用户需求的全面考量，学生设计了一个实用、高效的校园超市商品信息管理系统，为用户提供了更便捷、更高效的管理和使用体验。
综上所述，校园超市商品信息管理系统课程设计是一项旨在提升学生综合能力和实践技能的重要教学活动。通过此次设计，学生不仅深化了对程序设计基础知识的理解，还培养了解决实际问题的能力和团队合作精神。这一过程将为学生未来的专业发展提供坚实基础，使其在实际工作中能够胜任更多挑战。