importcv2importnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotasplt# 1. 读取图像image=cv2.imread('input_image.jpg')# 2. 定义锐化内核sharpen_kernel=np.array([[0,-1,0],[-1,5,-1],[0,-1,0]])# 3. 应用卷积操作sharpened_image=cv2.filter2D(image,-1,sharpen_kernel)# 4. 显示原图和锐化后的图plt.subplo...
python opencv 计算锐化度 opencv图像锐化 图像锐化图像锐化(image sharpening)是补偿图像的轮廓,增强图像的边缘及灰度跳变的部分,使图像变得清晰,分为空间域处理和频域处理两类。图像锐化是为了突出图像上地物的边缘、轮廓,或某些线性目标要素的特征。这种滤波方法提高了地物边缘与周围像元之间的反差,因此也被称为边缘增强。
defline_trans_img(img,coffient):if len(img.shape) == 3: img = cv2.cvtColor(img,cv2.COLOR_BGR2GRAY) out = 2*img#像素截断；；； out[out>255] = 255 out = np.around(out)return out这里 设置为 2 ，变换结果如下，会看到强光处出现失真效果 line.png（这里对排列图片做一下说...
这里factor设置为 2 ,变换结果如下,会看到强光处出现失真效果 (这里对排列图片做一下说明,从左到右依次为 原图灰度图、原图灰度直方图、处理之后的灰度图、处理之后的灰度直方图,以下的图片排列方式相同) 2,伽马变换 伽马变换对像素值做的是幂次方变换,主要是图像的灰度级发生改变,转换的原理公式为: 、定义与前面...
图像增强、锐化,利用 Python-OpenCV 来实现 4 种方法! 简介:图像增强目的使得模糊图片变得更加清晰、图片模糊的原因是因为像素灰度差值变化不大,图片各区域产生视觉效果似乎都是一样的, 没有较为突出的地方,看起来不清晰的感觉解决这个问题的最直接简单办法,放大像素灰度值差值、使图像中的细节更加清晰。
Theory: 图像锐化是突出图像中灰度变化的部分。应用 : 查找图像梯度,边缘,cv.Sobel , cv.Laplacian()。Sobel算子Sobel算子是高斯平滑加微分运算的联合运算,因此它更抗噪声。在使用的过程中可以指定求导的方向…
结果如下,看起来还是不错的!(这里图片失真是因为灯光的原因) equalhist.png 小总结 根据以上几个增强方法来看,针对于本案例选取的图像,线性增强方法相对效果并不太好,可能会适用于其它的种类图像,而 Gamma转换 和直方图均衡化取得相对不错的结果 但图像增强、锐化没有最优方法,每种方法都有自己的特点,需要根据自己...
由于opencv似乎没有直接提供图像锐化的API,我们需要用自定义卷积核来自己实现锐化。 用的就是filter2D函数来自定义卷积核。ddepth是数据深度,我们就照着填-1吧,kernel就是我们的卷积核,如果想各个通道的卷积核不一样,哪那么就先把图像用CV2.split分为三通道,然后每个通道分别用。delta是在输出之前,卷积之后要整体...
# 自定义filter 卷积还可实现锐化 锐化算子 定义要符合原则 增强图像 更有立体感 kernel = np.array([[0, -1, 0], [-1, 5, -1], [0, -1, 0]], np.float32) dst = cv.filter2D(image, ddepth=-1, kernel=kernel) cv.imshow('custom_blur_demo', dst) ...