dark = cv2.erode(min_img, kernel)
时间: 2024-05-29 17:16:08 浏览: 7
这段代码使用OpenCV库中的函数erode对min_img进行腐蚀操作,腐蚀操作可以将图像中的小块或细节消除或缩小。函数erode的第一个参数是要进行腐蚀操作的原始图像,第二个参数是腐蚀操作所使用的内核,内核的大小和形状会影响腐蚀效果。函数erode的返回值是腐蚀后的图像。在这段代码中,腐蚀后的图像被赋值给变量dark。
相关问题
python cv2 彩色图像去雾
彩色图像去雾可以通过以下步骤实现:
1. 将彩色图像转换为灰度图像。
2. 对灰度图像进行暗通道先验估计,得到全局大气光值。
3. 估计图像中的透射率。
4. 根据透射率和大气光值,对原始彩色图像进行去雾处理。
下面是一个简单的 Python 代码示例:
```python
import cv2
import numpy as np
def dark_channel(img, size):
# 计算暗通道图像
b, g, r = cv2.split(img)
min_img = cv2.min(cv2.min(r, g), b)
kernel = cv2.getStructuringElement(cv2.MORPH_RECT, (size, size))
dc_img = cv2.erode(min_img, kernel)
return dc_img
def estimate_atmosphere(img, dc_img):
# 估计全局大气光值
h, w = img.shape[:2]
flat_img = img.reshape(h * w, 3)
flat_dc = dc_img.reshape(h * w)
indices = np.argsort(flat_dc)[::-1][:h * w // 100]
atmosphere = np.max(flat_img[indices], axis=0)
return atmosphere
def estimate_transmission(img, atmosphere, size, omega):
# 估计透射率
img_norm = img.astype(np.float32) / atmosphere.astype(np.float32)
dc_img_norm = dark_channel(img_norm, size)
transmission = 1 - omega * dc_img_norm
return transmission
def dehaze(img, size=15, omega=0.95):
# 去雾处理
dc_img = dark_channel(img, size)
atmosphere = estimate_atmosphere(img, dc_img)
transmission = estimate_transmission(img, atmosphere, size, omega)
transmission = cv2.max(transmission, 0.1)
result = np.empty_like(img)
for i in range(3):
result[:, :, i] = (img[:, :, i].astype(np.float32) - atmosphere[i]) / transmission + atmosphere[i]
result = np.clip(result, 0, 255).astype(np.uint8)
return result
```
用python 将100张图像jpg计算暗通道,并显示存入到另一个文件中。
好的,关于您的问题,可以使用Python的OpenCV库来实现。您可以按照以下步骤进行:
1. 安装OpenCV库:
在命令行中输入以下命令进行安装:
```python
pip install opencv-python
```
2. 编写代码:
```python
import cv2
import numpy as np
# 设置参数
omega = 0.95
radius = 7
# 遍历100张图片
for i in range(1, 101):
# 读取图像
img = cv2.imread(f'img_{i}.jpg')
# 计算暗通道
img_gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
img_dark = np.min(img_gray, axis=2)
kernel = cv2.getStructuringElement(cv2.MORPH_RECT, (radius, radius))
img_dark = cv2.erode(img_dark, kernel)
img_dark = cv2.dilate(img_dark, kernel)
img_dark = img_dark.astype(np.float32)
img_dark = img_dark / 255.0
img_dark = 1 - omega * img_dark
# 保存图像
cv2.imwrite(f'img_dark_{i}.jpg', img_dark * 255)
```
这段代码会遍历100张名为img_1.jpg、img_2.jpg、...、img_100.jpg的图像,计算它们的暗通道,并将结果存入名为img_dark_1.jpg、img_dark_2.jpg、...、img_dark_100.jpg的文件中。
3. 运行代码:
将代码保存为一个名为compute_dark_channel.py的文件,并在命令行中运行以下命令:
```python
python compute_dark_channel.py
```
这将会计算暗通道并保存结果。
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