使用Python编写水下图像增强的代码

下面是一个简单的Python代码片段，实现了对水下图像的简单增强：

import cv2
import numpy as np

# 读取图像
img = cv2.imread("underwater_image.jpg")

# 通过对色调的修改来增强图像
img_hls = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2HLS)
img_hls[:,:,1] = np.where(img_hls[:,:,1] <= 150, img_hls[:,:,1] * 1.5, img_hls[:,:,1])
img = cv2.cvtColor(img_hls, cv2.COLOR_HLS2BGR)

# 保存增强后的图像
cv2.imwrite("enhanced_underwater_image.jpg", img)

代码中使用了OpenCV库来读取图像和进行颜色空间转换，并使用NumPy库来修改图像的色调通道。代码实现了将图像从BGR颜色空间转换为HLS颜色空间，然后对其中的亮度通道进行简单的修改，最后再将图像转换回BGR颜色空间并保存。

相关问题

使用python编写对图像加噪的代码

可以使用Python的OpenCV库来实现对图像加噪，具体的代码如下：

import cv2
import numpy as np

# 加载图像
img = cv2.imread('image.jpg')

# 添加高斯噪声
noise = np.zeros(img.shape, np.uint8)
cv2.randn(noise, 0, 50)  # 均值为0，方差为50的高斯分布
img_noise = cv2.add(img, noise)

# 添加椒盐噪声
noise = np.zeros(img.shape, np.uint8)
cv2.randu(noise, 0, 255)  # 生成0到255的随机数
img_noise[np.where(noise < 10)] = 0  # 10以下的随机数变为黑色
img_noise[np.where(noise > 245)] = 255  # 245以上的随机数变为白色

# 显示图像
cv2.imshow('Original', img)
cv2.imshow('Gaussian Noise', img_noise)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

这段代码会加载一张名为`image.jpg`的图像，并分别添加高斯噪声和椒盐噪声，最后显示原图和加噪后的图像。可以根据需要调整噪声的参数和生成方式。

python水下图像增强

水下图像增强是通过一系列的算法和技术来改善水下环境下的图像质量。在Python中，可以使用OpenCV库来实现水下图像增强。

首先，需要将水下图像从RGB色彩空间转换为HSV色彩空间，可以使用OpenCV的`cv2.cvtColor`函数实现此转换。然后，可以对色度（H）和饱和度（S）进行标准化处理，可以使用`np.std`和`np.mean`函数计算色度和饱和度的标准差和平均值。接下来，根据所需的像素数和图像的尺寸，可以计算出最大值和最小值，并通过对比度公式计算出对比度值。最后，可以使用计算得到的对比度值和其他属性来评估水下图像增强效果。