python pyqt5 实现retinex图像增强,并且通过滑块控制参数调整图像增强程度,代码注释要详细
时间: 2024-02-13 20:00:02 浏览: 63
以下是使用 Python 和 PyQt5 实现 Retinex 图像增强的代码,同时通过滑块控制参数调整图像增强程度。注释较为详细,希望对你有所帮助。
```python
import sys
import cv2
import numpy as np
from PyQt5 import QtWidgets, QtGui, QtCore
class RetinexWidget(QtWidgets.QWidget):
def __init__(self, parent=None):
super(RetinexWidget, self).__init__(parent)
# 初始化参数
self.sigma_list = [15, 80, 250] # 高斯核的标准差列表
self.gain = 128 # 增益
self.offset = 128 # 偏移量
# 创建 UI
self.create_ui()
def create_ui(self):
self.image_label = QtWidgets.QLabel()
self.image_label.setAlignment(QtCore.Qt.AlignCenter)
# 创建三个滑动条,用于调整参数
self.slider1 = QtWidgets.QSlider(QtCore.Qt.Horizontal)
self.slider1.setRange(0, 100)
self.slider1.setValue(50)
self.slider1.valueChanged.connect(self.update_image)
self.slider2 = QtWidgets.QSlider(QtCore.Qt.Horizontal)
self.slider2.setRange(0, 100)
self.slider2.setValue(50)
self.slider2.valueChanged.connect(self.update_image)
self.slider3 = QtWidgets.QSlider(QtCore.Qt.Horizontal)
self.slider3.setRange(0, 100)
self.slider3.setValue(50)
self.slider3.valueChanged.connect(self.update_image)
# 创建布局
layout = QtWidgets.QVBoxLayout()
layout.addWidget(self.image_label)
layout.addWidget(QtWidgets.QLabel("Sigma 1"))
layout.addWidget(self.slider1)
layout.addWidget(QtWidgets.QLabel("Sigma 2"))
layout.addWidget(self.slider2)
layout.addWidget(QtWidgets.QLabel("Sigma 3"))
layout.addWidget(self.slider3)
self.setLayout(layout)
def update_image(self):
# 获取滑动条的值
s1 = self.slider1.value()
s2 = self.slider2.value()
s3 = self.slider3.value()
# 更新参数
self.sigma_list = [s1 * 10, s2 * 10, s3 * 10]
# 加载图像
image = cv2.imread("lena.png")
# 转换为浮点数类型,并归一化到 [0, 1] 范围内
image = image.astype(np.float32) / 255.0
# 计算 Retinex 算法的三个分量
for sigma in self.sigma_list:
# 计算高斯核
kernel = cv2.getGaussianKernel(ksize=0, sigma=sigma)
kernel = kernel.dot(kernel.T)
# 对图像进行卷积
image = cv2.filter2D(image, -1, kernel)
# 反归一化
image = (image * 255).clip(0, 255).astype(np.uint8)
# 进行增益和偏移量调整
image = cv2.addWeighted(image, self.gain / 128.0, image, 0, self.offset - self.gain)
# 显示图像
qimage = QtGui.QImage(image.data, image.shape[1], image.shape[0], image.shape[1] * 3, QtGui.QImage.Format_RGB888)
self.image_label.setPixmap(QtGui.QPixmap(qimage))
if __name__ == "__main__":
app = QtWidgets.QApplication(sys.argv)
widget = RetinexWidget()
widget.show()
sys.exit(app.exec_())
```
在这个程序中,我们通过创建 `RetinexWidget` 类来实现图像增强,并通过滑动条来调整参数。程序的主要逻辑是:
1. 加载图像,并将其转换为浮点数类型,归一化到 [0, 1] 范围内。
2. 对图像进行 Retinex 算法的三个分量计算,分别使用不同的高斯核。
3. 反归一化,将图像的像素值缩放回 [0, 255] 范围内。
4. 进行增益和偏移量调整,以控制图像的对比度和亮度。
5. 在 UI 上显示图像,使用 `QLabel` 和 `QPixmap` 来显示图像。
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