python opencv 图像锐化

要进行图像锐化，可以使用以下步骤：

1. 读取图像
2. 将图像转换为灰度图像
3. 使用高斯滤波来平滑图像
4. 对平滑后的图像进行拉普拉斯滤波
5. 将原始图像与拉普拉斯滤波后的图像相加
6. 显示结果图像

下面是用Python OpenCV实现图像锐化的代码：

import cv2

# 读取图像
img = cv2.imread('image.jpg')

# 将图像转换为灰度图像
gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)

# 使用高斯滤波平滑图像
blur = cv2.GaussianBlur(gray, (3, 3), 0)

# 对平滑后的图像进行拉普拉斯滤波
laplacian = cv2.Laplacian(blur, cv2.CV_64F)

# 将原始图像与拉普拉斯滤波后的图像相加
sharp = cv2.add(gray, laplacian)

# 显示结果图像
cv2.imshow('Sharpened Image', sharp)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

在这个例子中，我们使用了高斯滤波来平滑图像，以减少噪声和细节。然后，我们使用拉普拉斯滤波来突出图像的边缘和细节，使其看起来更加锐利。最后，我们将原始图像与拉普拉斯滤波后的图像相加，得到最终的锐化图像。

相关问题

python opencv图像锐化

下面是使用Python OpenCV进行图像锐化的示例代码：

import cv2
import numpy as np

# 读取图像
img = cv2.imread('image.jpg')

# 构建锐化卷积核
kernel = np.array([[-1,-1,-1], [-1,9,-1], [-1,-1,-1]])

# 应用卷积核
sharp_img = cv2.filter2D(img, -1, kernel)

# 显示原始图像和锐化后的图像
cv2.imshow('Original Image', img)
cv2.imshow('Sharpened Image', sharp_img)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

在上面的代码中，我们首先使用`cv2.imread()`函数读取图像。然后，我们构建一个锐化卷积核，该卷积核将应用于原始图像。最后，我们使用`cv2.filter2D()`函数将卷积核应用于图像，并显示原始图像和锐化后的图像。

python opencv usm锐化

USM锐化，也称为Unsharp Masking锐化，是一种图像处理技术，可以增强图像的细节和锐度。在Python中使用OpenCV库实现USM锐化，可以按照以下步骤进行：

1. 导入必要的库

import cv2
import numpy as np

2. 读取图像

img = cv2.imread('image.jpg')

3. 进行高斯模糊

blur = cv2.GaussianBlur(img, (0, 0), 3)

4. 计算图像的边缘

edge = cv2.subtract(img, blur)

5. 增强图像锐度

usm = cv2.addWeighted(img, 1.5, edge, -0.5, 0)

6. 显示图像

cv2.imshow('USM Sharpening', usm)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

在上述代码中，第4步是通过相减操作来计算图像的边缘，第5步是通过加权相加操作来增强图像的锐度。其中，加权相加操作的参数可以根据需要进行调整，以获得更好的效果。