在代码中加入图片数据集的图片预处理相关内容包括：图像去噪、图像增强、图像平滑、图像缩放

以下是一个加入了图片数据集的图片预处理相关内容的代码示例，包括图像去噪、图像增强、图像平滑和图像缩放：

import cv2
import numpy as np
import os

# 读取图像数据库并进行预处理
database = {}
for filename in os.listdir('database'):
    img = cv2.imread(os.path.join('database', filename))

    # 图像去噪
    img = cv2.fastNlMeansDenoisingColored(img, None, 10, 10, 7, 21)

    # 图像增强
    clahe = cv2.createCLAHE(clipLimit=2.0, tileGridSize=(8,8))
    img = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
    img = clahe.apply(img)

    # 图像平滑
    img = cv2.GaussianBlur(img, (3,3), 0)

    # 图像缩放
    img = cv2.resize(img, (256, 256))

    # 提取颜色特征
    hsv = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2HSV)
    hist = cv2.calcHist([hsv], [0,1], None, [180, 256], [0, 180, 0, 256])
    hist = cv2.normalize(hist, hist).flatten()

    database[filename] = hist

# 读取查询图像并进行预处理
query = cv2.imread('query.jpg')

# 图像去噪
query = cv2.fastNlMeansDenoisingColored(query, None, 10, 10, 7, 21)

# 图像增强
clahe = cv2.createCLAHE(clipLimit=2.0, tileGridSize=(8,8))
query = cv2.cvtColor(query, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
query = clahe.apply(query)

# 图像平滑
query = cv2.GaussianBlur(query, (3,3), 0)

# 图像缩放
query = cv2.resize(query, (256, 256))

# 提取颜色特征
hsv = cv2.cvtColor(query, cv2.COLOR_BGR2HSV)
hist = cv2.calcHist([hsv], [0,1], None, [180, 256], [0, 180, 0, 256])
hist = cv2.normalize(hist, hist).flatten()

# 计算查询图像与数据库中所有图像的相似度
results = {}
for filename, hist_db in database.items():
    score = cv2.compareHist(hist, hist_db, cv2.HISTCMP_CORREL)
    results[filename] = score

# 按相似度从高到低排序输出结果
sorted_results = sorted(results.items(), key=lambda x: x[1], reverse=True)
for filename, score in sorted_results:
    print(filename, score)

在这个示例中，我们对每个图像进行了以下预处理：

1. 图像去噪：使用快速非局部均值去噪算法 `cv2.fastNlMeansDenoisingColored()`；
2. 图像增强：使用对比度受限自适应直方图均衡化 (CLAHE) `cv2.createCLAHE()`；
3. 图像平滑：使用高斯滤波器 `cv2.GaussianBlur()`；
4. 图像缩放：使用 `cv2.resize()` 将图像缩放为固定大小。

然后，我们提取了每个图像的颜色特征，并计算查询图像与数据库中所有图像的相似度。最后，我们按相似度从高到低排序并输出结果。