弱光图像增强python

弱光图像增强是一种常见的计算机视觉任务，可以通过各种方法来实现。Python中有很多库可以用来实现弱光图像增强，比如OpenCV、Pillow、scikit-image等。

其中，OpenCV是一个强大的计算机视觉库，可以用来实现各种图像增强算法。下面是一个简单的例子，使用OpenCV来实现弱光图像增强：

import cv2

# 读取图像
img = cv2.imread('input.jpg', cv2.IMREAD_GRAYSCALE)

# 增强图像
clahe = cv2.createCLAHE(clipLimit=2.0, tileGridSize=(8,8))
img_enhanced = clahe.apply(img)

# 保存结果
cv2.imwrite('output.jpg', img_enhanced)

在这个例子中，我们使用了OpenCV中的CLAHE算法来实现弱光图像增强。首先，我们读取了一张灰度图像，然后使用CLAHE算法对图像进行增强，最后保存结果。需要注意的是，CLAHE算法的参数可以根据具体情况进行调整，比如clipLimit和tileGridSize等参数。

除了OpenCV，Pillow和scikit-image也提供了一些图像增强算法，可以根据具体情况选择合适的库和算法来实现弱光图像增强。

相关问题

弱光图像增强python代码

以下是一个简单的弱光图像增强Python代码示例，使用OpenCV库：

import cv2

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

# 转换为灰度图像
gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)

# 应用CLAHE（对比度有限自适应直方图均衡化）算法
clahe = cv2.createCLAHE(clipLimit=2.0, tileGridSize=(8,8))
cl_img = clahe.apply(gray)

# 显示原始图像和增强后的图像
cv2.imshow('Original Image', img)
cv2.imshow('Enhanced Image', cl_img)

# 等待按键
cv2.waitKey(0)

此代码使用CLAHE算法增强图像。您可以调整 `clipLimit` 和 `tileGridSize` 参数以获得更好的结果。

水下图像增强算法python

水下图像增强算法可以采用以下几种方法：

1. 去雾：水下图像中往往存在雾化现象，可以使用去雾算法将图像中的雾去除，使图像更加清晰。

2. 白平衡：水下图像中颜色偏差较大，可以使用白平衡算法来调整图像的颜色，使其更加真实。

3. 对比度增强：水下图像中的对比度较弱，可以使用对比度增强算法来增强图像的对比度，使其更加清晰。

以下是使用Python实现的一些水下图像增强算法：

1. 去雾

import cv2
import numpy as np

def dehaze(img, t_min=0.1, A_max=1):
    gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
    gray = cv2.medianBlur(gray, 5)
    gray = cv2.GaussianBlur(gray, (21, 21), 0)

    h, w = img.shape[:2]
    hsv = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2HSV)
    v = hsv[:, :, 2]

    atm_light = np.percentile(v, 99)

    t = np.zeros((h, w))
    for i in range(h):
        for j in range(w):
            if v[i, j] < t_min*atm_light:
                t[i, j] = 1
            else:
                t[i, j] = 1 - A_max * (v[i, j] - t_min*atm_light) / (atm_light*(1-t_min))

    t = cv2.medianBlur(t.astype(np.float32), 5)

    result = np.zeros(img.shape, dtype=np.float32)
    for i in range(3):
        img_i = img[:, :, i].astype(np.float32)
        img_i = (img_i - atm_light) / np.maximum(t, 0.1) + atm_light
        result[:, :, i] = np.uint8(np.clip(img_i, 0, 255))

    return result

2. 白平衡

import cv2
import numpy as np

def white_balance(img):
    gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
    hsv = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2HSV)

    hist, bins = np.histogram(gray.flatten(), 256, [0, 256])
    cdf = hist.cumsum()
    cdf_normalized = cdf / cdf.max()

    cdf_m = np.ma.masked_equal(cdf, 0)
    cdf_m = (cdf_m - cdf_m.min()) * 255 / (cdf_m.max() - cdf_m.min())
    cdf = np.ma.filled(cdf_m, 0).astype('uint8')

    img_eq = cdf[gray]

    img_eq = cv2.cvtColor(cv2.merge((hsv[:, :, 0], img_eq, hsv[:, :, 2])), cv2.COLOR_HSV2BGR)

    return img_eq

3. 对比度增强

import cv2

def contrast_stretching(img):
    gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)

    min_val = gray.min()
    max_val = gray.max()

    a = 255 / (max_val - min_val)
    b = 255 - a * max_val

    result = cv2.convertScaleAbs(img, alpha=a, beta=b)

    return result

以上是一些简单的水下图像增强算法的Python实现。如果需要更加高级的增强算法，建议使用专业的水下图像增强软件或者库。