opencv照片提高清晰度代码实现

OpenCV 提供了一些图像处理技术来改善照片的清晰度，通常涉及去噪、锐化和超分辨率等操作。以下是一个简化的例子，展示了如何使用Python和OpenCV的基本步骤来提升照片的清晰度：

import cv2
import numpy as np

# 加载图片
img = cv2.imread('input_image.jpg')

# 对图片进行灰度处理，减少计算复杂度
gray_img = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)

# 使用高斯滤波器去除噪声
blurred_img = cv2.GaussianBlur(gray_img, (5, 5), 0)  # 可调整模糊核大小和标准差

# 对模糊后的图像进行锐化处理，增强边缘
sharpened_img = img + kernel * blurred_img
kernel = np.array([[-1,-1,-1], [-1,9,-1], [-1,-1,-1]]) / 8  # 可自定义锐化核

# 限制像素值范围，防止过度增强导致颜色失真
sharp_img = np.clip(sharpened_img, 0, 255).astype(np.uint8)

# 保存处理后的图像
cv2.imwrite('output_sharpened.jpg', sharp_img)

在这个示例中，我们首先进行了灰度转换，然后应用了高斯滤波器降低噪声。接着通过卷积操作实现了图像锐化，最后对结果进行了剪裁，确保像素值在合法范围内。

请注意，这只是一个基本的示例，实际的图像清晰度提升可能需要更复杂的算法，如反向传播神经网络（Super-Resolution）或者深度学习方法。