锐化算法高斯公式代码

锐化算法可以使用高斯滤波来实现。具体的公式如下：

锐化后的像素值 = 原始像素值 + 锐化系数 * (原始像素值 - 高斯滤波后的像素值)

其中，锐化系数是一个常数，通常取值为1或2；高斯滤波后的像素值可以使用以下的高斯公式计算：

G(x,y) = (1/2πσ²) * e^(-((x-μ)² + (y-ν)²)/(2σ²))

其中，x和y是像素在图像中的坐标；σ是高斯分布的标准差；μ和ν是高斯分布的均值，通常取值为0。

使用代码实现锐化算法高斯公式可以参考以下示例：

import cv2
import numpy as np

# 定义锐化系数
alpha = 1.5

# 定义高斯核大小和标准差
kernel_size = 5
sigma = 1.5

# 构建高斯核
kernel = cv2.getGaussianKernel(kernel_size, sigma)

# 对高斯核进行归一化
kernel = (kernel / np.sum(kernel))[:, np.newaxis]

# 读取原始图像
img = cv2.imread('input.jpg')

# 对图像进行高斯滤波
blur = cv2.filter2D(img, -1, kernel)

# 计算锐化后的图像
sharp = cv2.addWeighted(img, alpha, blur, -alpha, 0)

# 显示结果
cv2.imshow('sharp', sharp)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

其中，cv2.getGaussianKernel()函数用于构建高斯核，cv2.filter2D()函数用于对图像进行高斯滤波，cv2.addWeighted()函数用于计算锐化后的图像。