在Python中用Retinex写一份暗视觉图像增强的

代码示例：

import cv2
import numpy as np

def retinex(img, sigma_list):
    retinex_img = np.zeros_like(img)
    for sigma in sigma_list:
        img_blur = cv2.GaussianBlur(img, (0, 0), sigma)
        img_blur = np.where(img_blur == 0, 0.1, img_blur)
        retinex = np.log10(img) - np.log10(img_blur)
        retinex_img += retinex
    retinex_img = retinex_img / len(sigma_list)
    retinex_img = np.exp(retinex_img)
    return retinex_img.astype(np.uint8)

# 读取图片
img = cv2.imread('test.jpg', cv2.IMREAD_GRAYSCALE)

# 调用Retinex函数并输出结果
result = retinex(img, [15, 80, 250])
cv2.imwrite('result.jpg', result)

代码解释：

1. 导入必要的库：cv2、numpy。
2. 定义Retinex函数，参数为原始图像和sigma_list，sigma_list为高斯滤波器的标准差列表。
3. 循环sigma_list中的每个sigma，对原始图像进行高斯模糊并计算Retinex值。
4. 将Retinex值累加到retinex_img中。
5. 计算retinex_img的平均值并取指数，得到最终的Retinex图像。
6. 将Retinex图像转换为uint8类型并返回。
7. 读取待处理的图像，调用Retinex函数并保存结果。

注意事项：

1. Retinex算法是一种暗视觉图像增强方法，可以提高图像的对比度和亮度。
2. 在调用Retinex函数时，需要根据实际情况选择合适的sigma_list值，以达到最佳的增强效果。
3. 由于Retinex算法是基于对数变换的，因此在计算时需要注意避免出现0值，可以将0值替换为0.1或其他较小的非零值。