深度学习图像去雾python

您可以使用深度学习模型来进行图像去雾。其中，常用的模型有基于卷积神经网络的DehazeNet和基于生成对抗网络的CycleGAN等。以下是一个使用DehazeNet进行图像去雾的Python示例代码：

import cv2
import numpy as np
import tensorflow as tf

# 加载模型
model = tf.keras.models.load_model('dehaze_model.h5')

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

# 预处理图像
img = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2RGB)
img = img.astype(np.float32) / 255.0
img = np.expand_dims(img, axis=0)

# 进行去雾
dehazed_img = model.predict(img)

# 后处理图像
dehazed_img = dehazed_img[0] * 255.0
dehazed_img = np.clip(dehazed_img, 0, 255).astype(np.uint8)
dehazed_img = cv2.cvtColor(dehazed_img, cv2.COLOR_RGB2BGR)

# 显示结果
cv2.imshow('Dehazed Image', dehazed_img)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

其中，`dehaze_model.h5`是预训练好的DehazeNet模型文件，`hazy_image.jpg`是待去雾的图像文件。