请给出一段用PCA使图像更清晰的代码

以下是一个用Python实现的基于PCA的图像去噪代码示例：

import numpy as np
import cv2

# 加载图像并转换为灰度图
img = cv2.imread('example.jpg', cv2.IMREAD_GRAYSCALE)

# 将图像转换为一维数组
img_flattened = img.flatten()

# 对图像数据进行中心化处理
img_flattened_centered = img_flattened - np.mean(img_flattened)

# 计算协方差矩阵并进行奇异值分解，获取前k个主成分
covariance_matrix = np.cov(img_flattened_centered)
U, S, V = np.linalg.svd(covariance_matrix)
k = 50
U_k = U[:, :k]

# 计算特征向量的投影并恢复原始图像
img_reconstructed = np.dot(U_k, np.dot(U_k.T, img_flattened_centered))

# 将恢复后的图像转换为二维数组并重新调整大小
img_reconstructed_reshaped = np.reshape(img_reconstructed, img.shape)
img_reconstructed_resized = cv2.resize(img_reconstructed_reshaped, (img.shape[1], img.shape[0]))

# 显示原始图像和去噪后的图像
cv2.imshow('Original Image', img)
cv2.imshow('Denoised Image', img_reconstructed_resized)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

需要注意的是，这只是一个简单的示例代码，实际应用中可能需要进行更多的参数调整和优化才能得到更好的去噪效果。