python opencv usm锐化

USM锐化，也称为Unsharp Masking锐化，是一种图像处理技术，可以增强图像的细节和锐度。在Python中使用OpenCV库实现USM锐化，可以按照以下步骤进行：

1. 导入必要的库

import cv2
import numpy as np

2. 读取图像

img = cv2.imread('image.jpg')

3. 进行高斯模糊

blur = cv2.GaussianBlur(img, (0, 0), 3)

4. 计算图像的边缘

edge = cv2.subtract(img, blur)

5. 增强图像锐度

usm = cv2.addWeighted(img, 1.5, edge, -0.5, 0)

6. 显示图像

cv2.imshow('USM Sharpening', usm)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

在上述代码中，第4步是通过相减操作来计算图像的边缘，第5步是通过加权相加操作来增强图像的锐度。其中，加权相加操作的参数可以根据需要进行调整，以获得更好的效果。

相关问题

USM锐化python

USM锐化是一种图像处理算法，它可以增强图像的细节和清晰度。在Python中，可以使用OpenCV库来实现USM锐化效果。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* [opencv的全部基础操作，一共109个实例全部都在anaconda3，python3.7，opencv4调试通过。](https://download.csdn.net/download/neu1835/11603487)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v92^chatsearchT3_1"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
- *2* *3* [Python: PS 滤镜--USM 锐化](https://blog.csdn.net/weixin_30512043/article/details/95614840)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v92^chatsearchT3_1"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
[ .reference_list ]

python模糊图像清晰化

Python模糊图像清晰化可以通过一些图像处理技术来实现。其中，最常用的方法是使用图像模糊和锐化技术。

首先，我们可以使用图像模糊方法来减小图像的噪声和细节，使图像更平滑。Python提供了一些库，如OpenCV和PIL，可以方便地对图像进行模糊处理。可以使用模糊滤波器，如高斯模糊、均值模糊或中值模糊等，根据实际情况选择适当的滤波器。滤波器的大小和强度可以根据需要进行调整，以达到清晰化的效果。

然后，我们可以使用图像锐化的方法来增强图像的边缘和细节，使图像更清晰。常用的图像锐化算法有拉普拉斯算子和Sobel算子等。也可以使用Unsharp Masking（USM）方法来增强图像细节，通过模糊原图像并减去模糊图像的差异来实现。

除了这些基本的方法，还可以使用一些先进的算法来进行图像清晰化，如深度学习中的卷积神经网络（CNN）等。通过训练模型，将模糊图像作为输入，清晰图像作为输出，可以实现更高质量的图像清晰化效果。

总之，通过使用Python中的图像处理库和算法，可以实现对模糊图像的清晰化。选择适当的模糊方法和图像锐化算法，并根据实际情况进行参数调整，可以获得清晰化的效果。另外，根据需求，还可以尝试使用更先进的算法来进一步提高图像清晰化的质量。