python,设置大气能见度(单位km)在无雾图像中添加均匀雾霾合成有雾图像
时间: 2023-05-27 15:06:56 浏览: 58
这个问题需要用到图像处理中的一些知识和技巧,以下是一个简单的实现过程:
1. 加载无雾图像
2. 生成一张与原图像大小相同的随机噪声图像
3. 根据指定的大气能见度,计算出雾霾浓度(透射率)
4. 将随机噪声图像与雾霾浓度相乘,得到一张表示雾霾效果的图像
5. 将原图像和雾霾效果图像按照一定比例混合,生成有雾图像
以下是代码示例:
```python
import cv2
import numpy as np
# 加载无雾图像
img = cv2.imread("no_fog_image.jpg")
# 生成随机噪声图像
noise = np.random.randint(0, 256, img.shape, dtype=np.uint8)
# 设置大气能见度(单位km)
visibility = 2.5
# 计算透射率
beta = 0.001 / visibility
# 计算雾霾效果图像
haze_effect = np.zeros_like(img)
for channel in range(3):
haze_effect[:, :, channel] = img[:, :, channel] * beta + noise * (1 - beta)
# 混合原图像和雾霾效果图像
alpha = 0.8
foggy_img = cv2.addWeighted(img, alpha, haze_effect, 1 - alpha, 0)
# 显示结果
cv2.imshow("Original Image", img)
cv2.imshow("Foggy Image", foggy_img)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()
```
这段代码中,我们使用了cv2.imread()函数加载了一张无雾图像,然后使用numpy.random.randint()函数生成了一张随机噪声图像。接着,我们根据指定的大气能见度计算出了透射率,然后将原图像和噪声图像按照一定比例混合,生成了一张有雾图像。最后,我们使用cv2.imshow()函数显示了原图像和有雾图像。注意,在混合原图像和雾霾效果图像时,我们使用了cv2.addWeighted()函数,该函数可以实现两张图像的加权混合。具体来说,我们使用了一个alpha参数来指定原图像的权重,使用1-alpha参数来指定雾霾效果图像的权重。在这个例子中,我们将alpha设置为0.8,即原图像的权重为0.8,雾霾效果图像的权重为0.2。