图像去雾毕设项目：基于暗通道先验算法的PyQt5实现

资源摘要信息:"本资源是一个关于图像去雾的毕业设计项目，它基于PyQt5、计算机视觉（CV）和numpy库实现了一个使用暗通道先验方法的图像去雾算法。暗通道先验是一种常用于图像去雾的算法，它基于自然图像的一个重要统计特性，即非天空区域的局部区域至少有一个颜色通道的强度较低。使用这个特性，可以估算大气光和透射率，从而恢复出无雾图像。 项目源码是个人的毕业设计作品，作者声称所有代码都经过测试，并在成功运行后上传资源。项目的答辩评审平均分达到了96分，证明了项目的质量和实用性。此外，作者还提供了文档说明，这对于理解和运行代码非常重要。 该项目的潜在用户包括但不限于计算机相关专业的在校学生、老师或企业员工，也适合对图像处理感兴趣的初学者。由于源码是开放的，有基础的用户甚至可以在现有代码基础上进行修改和扩展，以实现更多功能。 请下载后的用户首先阅读README.md文件，该文件通常包含项目的安装指南、使用说明和作者的联系方式等重要信息。需要注意的是，根据资源提供者的说明，本代码仅供学习和参考使用，不得用于商业目的。 在技术方面，本项目涉及的技术栈包括： 1. PyQt5：PyQt是一个跨平台的应用程序和用户界面框架，用于Python编程语言。它允许开发者创建复杂的图形用户界面，并具有丰富的窗口组件。 2. 计算机视觉（CV）：在本项目中指的是使用Python进行图像处理和分析的技术。这通常涉及到使用OpenCV库，它是一个开源的计算机视觉和机器学习软件库。 3. numpy：这是一个开源的数学库，用于Python编程语言，支持大型、多维数组和矩阵运算，它还包含了一个庞大的数学函数库来处理这些数组。 文件的名称列表中只有一个“hazeremoval-main”，这表明这是项目的主文件夹，用户可以在这个文件夹中找到所有的代码文件、资源文件以及可能的文档说明文件。 最后，资源提供者还提供了远程教学和问题解答服务，这为遇到运行或理解问题的用户提供了一个额外的学习途径。"