opencv/image_enhancement

OpenCV 是一个强大的计算机视觉库，用于图像和视频分析。在图像增强方面，OpenCV 提供了一系列实用的函数和算法来改善图像质量。以下是一些 OpenCV 中常用的图像增强方法。

图像增强方法

1. 对比度增强

   • 使用 cv2.addWeighted() 函数来调整图像的亮度和对比度。
   • 例子：OpenCV 对比度增强示例

2. 亮度调整

   • 通过乘以一个系数来增加或减少图像的亮度。
   • 代码示例：cv2.addWeighted(image, 1.5, np.zeros(image.shape, image.dtype), 0, 0)

3. 直方图均衡化

   • cv2.equalizeHist() 函数可以改善图像的亮度和对比度，特别是在图像的明亮区域。
   • 相关链接：直方图均衡化详细介绍

4. 滤波和锐化

   • 使用 cv2.GaussianBlur() 进行高斯模糊，或者 cv2.Sobel() 进行边缘检测，来改善图像的清晰度。
   • 示例代码：cv2.GaussianBlur(image, (5, 5), 0)

5. 颜色变换

   • 使用 cv2.cvtColor() 函数将图像从一个颜色空间转换为另一个颜色空间，如灰度或 HSV。
   • 示例：cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2GRAY)

实例图片

这里有一张示例图片，展示了一些图像增强技术：

通过以上方法，你可以显著提高图像的质量，使其更适合进一步处理或展示。

更多关于 OpenCV 的信息，请访问我们的 OpenCV 教程页面。