在python中用opencv和深度学习写一个给视频降噪的代码

下面是使用OpenCV和深度学习进行视频降噪的Python代码示例：

import cv2
import numpy as np
from keras.models import Sequential
from keras.layers import Conv2D

# 创建模型
def create_model():
    model = Sequential()
    model.add(Conv2D(filters=64, kernel_size=(3, 3), activation='relu', padding='same', input_shape=(None, None, 3)))
    model.add(Conv2D(filters=64, kernel_size=(3, 3), activation='relu', padding='same'))
    model.add(Conv2D(filters=32, kernel_size=(3, 3), activation='relu', padding='same'))
    model.add(Conv2D(filters=3, kernel_size=(3, 3), activation='relu', padding='same'))
    return model

# 加载模型权重
def load_weights(model):
    model.load_weights('denoise.h5')

# 视频降噪
def denoise_video(video_path):
    # 加载模型
    model = create_model()
    load_weights(model)

    # 打开视频文件
    cap = cv2.VideoCapture(video_path)

    # 获取视频帧率和尺寸
    fps = cap.get(cv2.CAP_PROP_FPS)
    width = int(cap.get(cv2.CAP_PROP_FRAME_WIDTH))
    height = int(cap.get(cv2.CAP_PROP_FRAME_HEIGHT))

    # 定义VideoWriter对象，用于输出降噪后的视频
    fourcc = cv2.VideoWriter_fourcc(*'mp4v')
    writer = cv2.VideoWriter('output.mp4', fourcc, fps, (width, height))

    # 读取视频帧并进行降噪
    while True:
        ret, frame = cap.read()
        if not ret:
            break

        # 将帧转换为float类型并归一化
        image = np.float32(frame) / 255.0

        # 使用模型进行降噪
        denoised_image = model.predict(np.expand_dims(image, axis=0))[0]

        # 将降噪后的图片还原到0-255范围内
        denoised_image = np.uint8(np.clip(denoised_image * 255.0, 0.0, 255.0))

        # 写入输出视频文件
        writer.write(denoised_image)

    # 释放资源
    cap.release()
    writer.release()

if __name__ == '__main__':
    denoise_video('input.mp4')

上述代码中，我们首先定义了一个四层卷积神经网络模型，用于对视频进行降噪。然后，我们使用该模型对视频进行降噪，并将降噪后的视频输出到文件中。在实际使用中，需要根据具体情况调整模型的参数和结构，以获得更好的降噪效果。