Python机器视觉实践课程：图像增强及qt界面实现

资源摘要信息:"本实践课程作业的核心内容是利用Python语言实现基于机器视觉的图像增强技术，特别是针对图像去雾、低光照和不均匀光照的改善。为了完成这一目标，编写了两个主要的Python脚本文件：main.py 和 visual.py。此外，为了提供一个直观的用户操作界面，采用了pyqt5框架开发了一个图像处理的交互式界面。该界面不仅支持对单张离线图片进行增强处理，也能够对整个视频文件进行增强，同时还预留了实时增强功能的开发空间。 主要知识点解析如下： 1. 图像增强概念：图像增强技术是机器视觉领域中的一个重要应用，它旨在提高图像的质量，让图像中的细节更加清晰，对比度更明显，从而为后续的图像分析和处理提供更好的数据基础。本作业涉及的图像增强主要包括去雾、低光照和不均匀光照的增强。 2. 图像去雾技术：图像去雾是处理因雾或类似散射介质导致图像能见度降低的问题。在本作业中，提供了一个去雾算法的选择，用以改善这种类型的图像。同时，实验中还尝试了Retinex系列算法，这类算法通过模拟人眼的色彩感知过程来恢复图像的色彩信息，但在实测中发现运算时间长，效率较低，因此并未用于离线视频增强。 3. 低光照与不均匀光照增强：低光照环境下获取的图像往往噪声较多，对比度低，而图像增强技术可以提高这些图像的质量。不均匀光照的情况则是指图像各部分由于光照不均导致亮度差异大，需要进行亮度调整以达到均衡。作业中提供了相应的增强功能来应对这两种情形。 4. PyQt5界面开发：为了使用户能够方便地使用图像增强功能，通过PyQt5框架开发了友好的交互式界面。该界面支持用户上传图片或视频，并选择合适的算法进行增强处理。界面左侧展示原始图像，右侧显示处理后的结果，以便用户直观比较增强效果。 5. 实时感知增强的实现方案：由于实验条件的限制，本作业中的实时增强功能暂时无法使用实验室内硬件设备进行验证。因此，采用了一种创新的替代方案，即利用个人手机作为外部摄像设备，通过安装特定的IP摄像机软件，将手机变为一台局域网内的网络摄像机，从而实现对实时视频流的增强处理。 6. 软件包名称与文件结构：本实践作业所涉及的软件资源被压缩在名为'dehaze-enhance-qt-main'的压缩包文件中，该压缩包内应包含必要的源代码文件以及可能的依赖文件或文档说明。 在了解以上知识点的基础上，学生或开发者可以进一步扩展和优化这一实践作业，例如，改进算法效率、增加新的图像增强算法、完善实时增强功能等。"