python,设置大气能见度(单位km)在无雾图像中添加雾霾合成有雾图像

时间: 2023-05-27 18:06:59 浏览: 50
要在Python中添加雾霾效果,可以使用以下步骤: 1. 定义一个函数,该函数将接受输入图像,大气能见度和雾霾强度作为参数。 2. 在函数中,首先计算出雾霾影响因素,即由于空气中的颗粒物质而导致的透明度减少。 3. 然后,根据大气能见度和雾霾强度计算出雾的密度。 4. 接下来,使用雾的密度和雾霾影响因素来生成一个雾图像。 5. 最后,将原始图像与雾图像混合,以创建有雾效果。 以下是一个示例代码,其中包含有雾图像的创建和原始图像的混合: ```python import cv2 import numpy as np def add_haze(image, visibility, haze_strength): """ Adds haze to an image. Parameters: image (numpy.ndarray): The input image. visibility (float): The visibility distance in kilometers. haze_strength (float): The strength of the haze effect. Returns: numpy.ndarray: The output image with haze effect added. """ # Convert visibility distance from kilometers to meters. visibility *= 1000 # Calculate the haze factor. haze_factor = 1 - (haze_strength * 0.01) # Calculate the atmospheric light based on the haze factor. atmospheric_light = np.ones_like(image) * 255 * haze_factor # Generate a random noise image. noise_image = np.random.randint(0, 256, size=image.shape).astype(np.uint8) # Calculate the distance to the farthest point in the image. max_distance = np.sqrt(image.shape[0]**2 + image.shape[1]**2) # Calculate the density of the haze. density = np.exp(-(visibility / max_distance)**2) # Calculate the haze image. haze_image = (image * (1 - density) + atmospheric_light * density + noise_image * (1 - haze_factor)).astype(np.uint8) # Blend the original image and the haze image. output_image = cv2.addWeighted(image, haze_factor, haze_image, 1 - haze_factor, 0) return output_image # Load the input image. input_image = cv2.imread('input_image.jpg') # Add haze to the image. output_image = add_haze(input_image, 5, 50) # Display the output image. cv2.imshow('Output Image', output_image) cv2.waitKey(0) cv2.destroyAllWindows() ``` 在这个示例中,我们使用了numpy和OpenCV库来生成随机噪声和混合图像。您可以根据需要调整参数来获得所需的雾霾效果。

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