def multiScaleRetinex(img, sigma_list): retinex = np.zeros_like(img) for sigma in sigma_list: retinex += singleScaleRetinex(img, sigma) retinex = retinex / len(sigma_list) return retinex

这是一个多尺度Retinex算法的Python代码实现。Retinex算法是一种图像增强算法，它试图在保留图像结构的同时消除光照影响。

这个函数的输入是一张图像和一个sigma值的列表，sigma值表示高斯滤波器的标准差，用于在不同尺度下对图像进行滤波。接着，该函数调用singleScaleRetinex函数对每个sigma值进行处理，并将结果累加到一个输出图像中。最后，将输出图像除以sigma值的个数，得到最终的多尺度Retinex增强图像。

以下是singleScaleRetinex函数的代码实现，用于对单个sigma值对图像进行处理：

def singleScaleRetinex(img, sigma):
    blur = cv2.GaussianBlur(img, (0, 0), sigma)
    retinex = np.log10(img) - np.log10(blur)
    return retinex

该函数首先对图像进行高斯滤波，然后计算原始图像与滤波后的图像的对数差，得到一个Retinex增强图像。