python opencv 图像增强

时间: 2023-04-28 22:00:32 浏览: 100
Python OpenCV 图像增强是指使用Python编程语言和OpenCV图像处理库对图像进行处理,以提高图像的质量和清晰度。常见的图像增强方法包括亮度调整、对比度调整、直方图均衡化、滤波、锐化等。这些方法可以使图像更加清晰、明亮、鲜艳,同时也可以去除噪声和模糊。图像增强在计算机视觉、图像处理、机器学习等领域都有广泛的应用。
相关问题

python opencv图像增强

Python OpenCV是一个用于图像处理和计算机视觉的开源库。它提供了丰富的函数和工具,可以用于图像增强。下面是一些常用的图像增强技术和对应的OpenCV函数: 1. 调整亮度和对比度: - cv2.convertScaleAbs():用于调整图像的亮度和对比度。 - cv2.addWeighted():用于将两个图像按权重相加,实现亮度和对比度的调整。 2. 直方图均衡化: - cv2.equalizeHist():用于对图像进行直方图均衡化,增强图像的对比度。 3. 锐化图像: - cv2.filter2D():用于应用自定义卷积核对图像进行锐化处理。 - cv2.Laplacian():用于应用拉普拉斯算子对图像进行锐化处理。 4. 增强图像细节: - cv2.bilateralFilter():用于应用双边滤波器,保留边缘信息的同时平滑图像。 - cv2.medianBlur():用于应用中值滤波器,去除椒盐噪声。 5. 图像平滑处理: - cv2.GaussianBlur():用于应用高斯滤波器,平滑图像并减少噪声。 6. 图像旋转和缩放: - cv2.getRotationMatrix2D():用于获取图像旋转的变换矩阵。 - cv2.warpAffine():用于应用图像旋转和平移变换。 - cv2.resize():用于调整图像的大小。

python opencv图像增强详细代码

下面是一个简单的 Python OpenCV 图像增强代码示例,包括图像亮度调整、对比度调整、直方图均衡化和自适应直方图均衡化: ```python import cv2 # 图像读取 img = cv2.imread('test.jpg') # 图像亮度调整 brightness = 50 img_bright = cv2.add(img, brightness) # 图像对比度调整 contrast = 1.5 img_contrast = cv2.convertScaleAbs(img, alpha=contrast, beta=0) # 直方图均衡化 img_gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY) img_eq = cv2.equalizeHist(img_gray) # 自适应直方图均衡化 img_adapt = cv2.createCLAHE(clipLimit=2.0, tileGridSize=(8,8)).apply(img_gray) # 显示图像 cv2.imshow('Original', img) cv2.imshow('Brightness', img_bright) cv2.imshow('Contrast', img_contrast) cv2.imshow('Equalization', img_eq) cv2.imshow('Adaptive Equalization', img_adapt) cv2.waitKey(0) cv2.destroyAllWindows() ``` 你可以根据需要调整亮度、对比度等参数,以实现更好的图像增强效果。

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