视频锐化和去噪代码，基于openCV，Python

好的，以下是基于 OpenCV 和 Python 实现视频锐化和去噪的代码：

首先需要导入必要的库：

import cv2
import numpy as np

接下来，我们定义一个函数来处理视频中的每一帧：

def process_frame(frame):
    # 高斯模糊去噪
    blurred = cv2.GaussianBlur(frame, (5, 5), 0)
    # 图像增强
    sharpened = cv2.addWeighted(frame, 1.5, blurred, -0.5, 0)
    return sharpened

这个函数中，我们首先对每一帧进行高斯模糊去噪，然后通过图像增强来进行锐化。其中，`cv2.GaussianBlur()` 函数的第二个参数 `(5, 5)` 表示卷积核的大小，越大的卷积核可以去除更多的噪声，但同时也会导致图像模糊。`cv2.addWeighted()` 函数用于图像增强，第一个参数是原始图像，第二个参数是增强系数，第三个参数是模糊后的图像，第四个参数是减弱系数，第五个参数是亮度调整。

接下来，我们要读取视频文件，并对每一帧进行处理：

# 打开视频文件
cap = cv2.VideoCapture('video.mp4')

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

# 创建视频输出对象
fourcc = cv2.VideoWriter_fourcc(*'mp4v')
out = cv2.VideoWriter('output.mp4', fourcc, fps, (width, height))

# 处理视频的每一帧
while True:
    ret, frame = cap.read()
    if not ret:
        break
    processed = process_frame(frame)
    out.write(processed)

# 释放资源
cap.release()
out.release()
cv2.destroyAllWindows()

首先，我们打开视频文件，并获取视频的帧率和尺寸。然后，我们创建一个视频输出对象，并指定输出视频的格式、帧率和尺寸。接着，我们对视频的每一帧进行处理，然后将处理后的帧写入输出视频中。最后，我们释放资源并关闭窗口。

完整的代码如下：

import cv2
import numpy as np

def process_frame(frame):
    # 高斯模糊去噪
    blurred = cv2.GaussianBlur(frame, (5, 5), 0)
    # 图像增强
    sharpened = cv2.addWeighted(frame, 1.5, blurred, -0.5, 0)
    return sharpened

# 打开视频文件
cap = cv2.VideoCapture('video.mp4')

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

# 创建视频输出对象
fourcc = cv2.VideoWriter_fourcc(*'mp4v')
out = cv2.VideoWriter('output.mp4', fourcc, fps, (width, height))

# 处理视频的每一帧
while True:
    ret, frame = cap.read()
    if not ret:
        break
    processed = process_frame(frame)
    out.write(processed)

# 释放资源
cap.release()
out.release()
cv2.destroyAllWindows()

以上就是基于 OpenCV 和 Python 实现视频锐化和去噪的代码。