图像去雨代码python
时间: 2023-10-14 17:25:32 浏览: 42
以下是一个简单的 Python 实现,使用卷积神经网络模型来去除图像中的雨滴:
```
import numpy as np cv2
import tensorflow tf
# 加载模
model = tf.keras.load_model('raindrop_removal_model.h5')
# 加载图像
img = cv2.imread('rainy_image.jpg')
# 将图像转换为浮点数类型并缩放到[0,1]范围内
img = img.astype(np.float32) / 255.0
# 调整图像大小
img = cv2.resize(img, (256, 256))
# 将图像转换为模型所需的形状(批处理大小为1)
img = np.expand_dims(img, axis=0)
# 去除雨滴
output = model.predict(img)
# 将输出图像缩放回[0,255]范围内
output = output[0] * 255.0
# 将输出转换为整数类型
output = output.astype(np.uint8)
# 显示输出图像
cv2.imshow('Output', output)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()
```
需要注意的是,上述代码中的 `raindrop_removal_model.h5` 文件是预训练的模型文件,需要先下载并保存到本地。此外,该模型只能去除轻度的雨滴,去除重度的雨滴可能需要更加复杂的模型和算法。
相关问题
利用四叉树实现多图像拼接python代码
四叉树是一种用于分割和管理二维空间的数据结构,可以用来实现多图像拼接。以下是一个简单的示例代码,用于利用四叉树实现多图像拼接的过程:
```python
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
# 定义四叉树节点
class QuadTreeNode:
def __init__(self, x, y, width, height):
self.x = x
self.y = y
self.width = width
self.height = height
self.children = [None, None, None, None] # 左上,右上,左下,右下子节点
self.image = None # 叶子节点存储的图像
# 构建四叉树
def build_quadtree(images, x, y, width, height):
node = QuadTreeNode(x, y, width, height)
# 如果区域内所有像素相同,则将该区域视为叶子节点,存储图像数据
if np.all(images[0] == images):
node.image = images[0]
return node
# 将区域划分为四个子区域
half_width = width // 2
half_height = height // 2
node.children[0] = build_quadtree(images[:, :half_width, :half_height], x, y, half_width, half_height) # 左上子区域
node.children[1] = build_quadtree(images[:, half_width:, :half_height], x + half_width, y, half_width, half_height) # 右上子区域
node.children[2] = build_quadtree(images[:, :half_width, half_height:], x, y + half_height, half_width, half_height) # 左下子区域
node.children[3] = build_quadtree(images[:, half_width:, half_height:], x + half_width, y + half_height, half_width, half_height) # 右下子区域
return node
# 合并四叉树
def merge_quadtree(node):
# 如果是叶子节点,直接返回图像数据
if node.image is not None:
return node.image
# 合并四个子区域的图像数据
merged_image = np.zeros((node.image.shape[0], node.width, node.height))
merged_image[:, :node.width//2, :node.height//2] = merge_quadtree(node.children[0]) # 左上子区域
merged_image[:, node.width//2:, :node.height//2] = merge_quadtree(node.children[1]) # 右上子区域
merged_image[:, :node.width//2, node.height//2:] = merge_quadtree(node.children[2]) # 左下子区域
merged_image[:, node.width//2:, node.height//2:] = merge_quadtree(node.children[3]) # 右下子区域
return merged_image
# 测试代码
# 假设有两张图像,大小相同为256x256
image1 = np.random.randint(low=0, high=255, size=(3, 256, 256))
image2 = np.random.randint(low=0, high=255, size=(3, 256, 256))
images = np.array([image1, image2])
# 构建四叉树
root = build_quadtree(images, 0, 0, 256, 256)
# 合并四叉树
merged_image = merge_quadtree(root)
# 显示合并后的图像
plt.imshow(np.transpose(merged_image.astype(np.uint8), (1, 2, 0)))
plt.axis('off')
plt.show()
```
以上代码演示了利用四叉树将多个图像拼接成一个大图像的过程。注意,这只是一个简单的示例,实际应用中可能需要根据具体需求进行适当的修改和优化。
白平衡算法代码python
以下是三种常见的白平衡算法的Python代码实现:
1. 白补丁算法
```python
import cv2
# 读取图像
img = cv2.imread('image.jpg')
# 获取白色补丁区域
patch = img[10:50, 10:50]
# 计算白平衡系数
b, g, r = cv2.split(patch)
avg_b = cv2.mean(b)[0]
avg_g = cv2.mean(g)[0]
avg_r = cv2.mean(r)[0]
k = (avg_b + avg_g + avg_r) / 3
# 进行白平衡处理
img_wb = cv2.addWeighted(img, 1, cv2.merge([b/k, g/k, r/k]), 0, 0)
# 显示结果
cv2.imshow('Original Image', img)
cv2.imshow('White Balanced Image', img_wb)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()
```
2. 灰色世界算法
```python
import cv2
import numpy as np
# 读取图像
img = cv2.imread('image.jpg')
# 计算白平衡系数
avg_bgr = np.mean(img, axis=(0, 1))
avg_gray = np.mean(avg_bgr)
k = avg_gray / avg_bgr
# 进行白平衡处理
img_wb = cv2.convertScaleAbs(img, alpha=k[0], beta=k[1:])
# 显示结果
cv2.imshow('Original Image', img)
cv2.imshow('White Balanced Image', img_wb)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()
```
3. 真值算法
```python
import cv2
import numpy as np
# 读取图像
img = cv2.imread('image.jpg')
# 将图像转换为 Lab 颜色空间
img_lab = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2LAB)
# 计算白平衡系数
avg_l = np.mean(img_lab[:, :, 0])
k = avg_l / img_lab[:, :, 0]
# 进行白平衡处理
img_wb = cv2.merge([cv2.convertScaleAbs(channel, alpha=k) for channel in cv2.split(img_lab)])
# 将图像转换回 BGR 颜色空间
img_wb = cv2.cvtColor(img_wb, cv2.COLOR_LAB2BGR)
# 显示结果
cv2.imshow('Original Image', img)
cv2.imshow('White Balanced Image', img_wb)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()
```