用opencv写一个图像去雾算法

您好，以下是用OpenCV编写图像去雾算法的示例代码：

import cv2
import numpy as np

def dehaze(img, t_min=0.1, w=0.95):
    """
    图像去雾算法
    :param img: 待处理图像
    :param t_min: 最小透射率阈值
    :param w: 气态传输系数
    :return: 去雾后的图像
    """
    gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
    gray = cv2.medianBlur(gray, 3)

    # 计算大气光值
    height, width = gray.shape
    num = height * width // 1000
    dark_channel = np.zeros(img.shape[:2], dtype=np.uint8)
    for i in range(3):
        dark_channel = np.minimum(dark_channel, img[:, :, i])
    dark_channel = cv2.medianBlur(dark_channel, 11)
    sort_dark_channel = np.sort(dark_channel.reshape(-1))
    A = np.mean(sort_dark_channel[-num:])

    # 估计透射率
    gray = np.float64(gray)
    t = 1 - w * (gray / A)
    t = np.maximum(t, t_min)

    # 估计场景亮度
    J = (gray - A) / t + A
    J = np.uint8(np.minimum(np.maximum(J, 0), 255))

    # 去雾处理
    img = np.float64(img)
    for i in range(3):
        img[:, :, i] = (img[:, :, i] - A) / t + A
    img = np.uint8(np.minimum(np.maximum(img, 0), 255))

    return img

# 测试代码
if __name__ == '__main__':
    img = cv2.imread('test.jpg')
    img = dehaze(img)
    cv2.imshow('dehaze', img)
    cv2.waitKey()

该算法首先通过计算图像的暗通道来估计大气光值，然后根据气态传输模型估计透射率，进而估计场景亮度，最后进行去雾处理。可以通过调整参数`t_min`和`w`来控制去雾效果。