图像增强是图像处理中的一项重要技术，它旨在改善图像的质量和视觉效果。在 OpenCV 中，有许多强大的工具和函数可以帮助我们实现图像增强。
常用图像增强方法
亮度调整
- 通过改变图像中每个像素的亮度值来增强图像。
- 示例代码：
cv2.addWeighted(src1, alpha, src2, beta, gamma)
对比度调整
- 通过调整图像的对比度来增强图像的细节。
- 示例代码：
cv2.addWeighted(src1, alpha, src2, beta, gamma)
锐化
- 通过增强图像的边缘和细节来提高图像的清晰度。
- 示例代码：
cv2.filter2D(src, ddepth, kernel)
模糊
- 通过降低图像的细节和噪声来平滑图像。
- 示例代码：
cv2.GaussianBlur(src, ksize, sigmaX)
颜色变换
- 通过改变图像的颜色空间来调整图像的色调、饱和度和亮度。
- 示例代码：
cv2.cvtColor(src, code, dst)
实例分析
下面是一个简单的图像增强实例，我们将对一张图像进行亮度调整和对比度调整。
import cv2
# 读取图像
image = cv2.imread('example.jpg')
# 亮度调整
brighter_image = cv2.addWeighted(image, 1.5, 0, 0, 50)
# 对比度调整
contrast_image = cv2.addWeighted(image, 1.5, 0, 0, 50)
# 显示结果
cv2.imshow('Original Image', image)
cv2.imshow('Brighter Image', brighter_image)
cv2.imshow('Contrast Image', contrast_image)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()
扩展阅读
如果您想了解更多关于 OpenCV 图像增强的知识，可以参考以下链接：