dehazenet去雾算法python

DehazeNet是一种基于深度学习的去雾算法，它可以通过输入有雾的图像，输出去雾后的图像。以下是使用Python实现DehazeNet去雾算法的简单示例代码：

import cv2
import numpy as np
import tensorflow as tf

# 加载DehazeNet模型
model = tf.keras.models.load_model('dehazenet.h5')

# 读取有雾图像
img = cv2.imread('hazy_image.jpg')

# 调整图像大小为DehazeNet模型的输入大小
img = cv2.resize(img, (512, 512))

# 归一化图像
img = np.expand_dims(img.astype(np.float32) / 255.0, axis=0)

# 使用DehazeNet模型去雾
dehazed_img = model.predict(img)

# 将输出的图像还原到0-255的像素值范围
dehazed_img = (dehazed_img[0, :, :, :] * 255.0).astype(np.uint8)

# 显示去雾后的图像
cv2.imshow('Dehazed Image', dehazed_img)
cv2.waitKey(0)

需要注意的是，这只是一个简单的示例代码，实际应用中需要根据具体情况进行调整和优化。另外，由于DehazeNet模型需要较大的计算资源和时间，建议在GPU环境下运行。