图像增强是人工智能领域的一个重要分支，它旨在改善图像质量，使其更适合特定应用。以下是一些关于图像增强的教程和资源。

教程列表

  • 基础概念

    • 图像增强的基本原理
    • 常见的图像增强技术

  • 算法实现

    • 均值滤波
    • 高斯滤波
    • 边缘检测算法

  • 实战案例

    • 图像去噪
    • 图像锐化
    • 图像色彩校正

  • 进阶技巧

    • 基于深度学习的图像增强
    • 图像超分辨率

实战案例：图像去噪

图像去噪是图像增强中常见的一个任务，以下是一个简单的去噪流程：

  1. 读取图像：使用cv2.imread()函数读取图像。
  2. 转换为灰度图：使用cv2.cvtColor()函数将图像转换为灰度图。
  3. 应用滤波器：使用cv2.GaussianBlur()函数应用高斯滤波器进行去噪。
  4. 显示结果：使用cv2.imshow()函数显示去噪后的图像。
import cv2

# 读取图像
image = cv2.imread('example.jpg')

# 转换为灰度图
gray_image = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2GRAY)

# 应用高斯滤波器
blurred_image = cv2.GaussianBlur(gray_image, (5, 5), 0)

# 显示结果
cv2.imshow('Blurred Image', blurred_image)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

更多关于图像处理的Python代码示例，请访问本站图像处理教程。

图片示例

图像去噪前后的对比

噪声图像
去噪后的图像