cv2展示t图像代码
时间: 2024-06-11 22:02:18 浏览: 15
展示图像的代码可以使用OpenCV库中的cv2.imshow()函数,以下是一个简单的展示图像的示例代码:
```
import cv2
# 读取图像
img = cv2.imread('test.jpg')
# 展示图像
cv2.imshow('image', img)
# 等待键盘输入,按下任意键后关闭窗口
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()
```
在这个示例中,我们首先使用cv2.imread()函数读取了一张名为'test.jpg'的图像,然后使用cv2.imshow()函数展示了这张图像。函数的第一个参数是展示窗口的名称,第二个参数是要展示的图像。最后,我们使用cv2.waitKey()函数等待键盘输入,按下任意键后使用cv2.destroyAllWindows()函数关闭展示窗口。
相关问题
图像去雾pycharm代码
当涉及图像去雾时,Pycharm是一个常用的Python集成开发环境,可以用于编写和运行图像去雾的代码。以下是一个简单的图像去雾代码示例:
```python
import cv2
import numpy as np
def dehaze(image, t=0.1, w=0.95):
# 估计大气光
dark_channel = get_dark_channel(image)
A = estimate_atmospheric_light(image, dark_channel)
# 估计透射率
transmission = estimate_transmission(image, A, t)
# 优化透射率
refined_transmission = refine_transmission(image, transmission, w)
# 恢复原始图像
recovered_image = recover_image(image, refined_transmission, A)
return recovered_image
def get_dark_channel(image, patch_size=15):
min_channel = np.min(image, axis=2)
dark_channel = cv2.erode(min_channel, np.ones((patch_size, patch_size)))
return dark_channel
def estimate_atmospheric_light(image, dark_channel, top_percentage=0.001):
flat_dark_channel = dark_channel.flatten()
num_pixels = flat_dark_channel.size
num_top_pixels = int(num_pixels * top_percentage)
indices = np.argpartition(flat_dark_channel, -num_top_pixels)[-num_top_pixels:]
top_pixels = image.reshape(-1, 3)[indices]
A = np.max(top_pixels, axis=0)
return A
def estimate_transmission(image, A, t):
transmission = 1 - t * get_dark_channel(image / A)
return transmission
def refine_transmission(image, transmission, w):
guided_filter = cv2.ximgproc.createGuidedFilter(image.astype(np.float32), w, 1e-3)
refined_transmission = guided_filter.filter(transmission)
return refined_transmission
def recover_image(image, transmission, A, t0=0.1):
transmission_clipped = np.clip(transmission, t0, 1)
recovered_image = (image - A) / transmission_clipped + A
recovered_image = np.clip(recovered_image, 0, 255).astype(np.uint8)
return recovered_image
# 读取图像
image = cv2.imread('input.jpg')
# 图像去雾
recovered_image = dehaze(image)
# 显示结果
cv2.imshow('Input', image)
cv2.imshow('Dehazed', recovered_image)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()
```
这段代码使用了暗通道先验原理进行图像去雾。它包括以下几个步骤:
1. 估计大气光:通过计算图像的暗通道来估计图像中的大气光。
2. 估计透射率:根据估计的大气光和暗通道,计算图像的透射率。
3. 优化透射率:使用引导滤波器对透射率进行优化,以减少估计误差。
4. 恢复原始图像:根据优化后的透射率和估计的大气光,恢复原始图像。
你可以将需要去雾的图像保存为`input.jpg`,然后运行上述代码即可得到去雾后的图像。
图像去雾python代码
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)
```
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