def retinex_enhancement(image, sigma): # 高斯滤波 blurred = cv2.GaussianBlur(image, (0, 0), sigma) # 多尺度Retinex算法 log_image = np.log1p(image.astype(np.float32)) log_blurred = np.log1p(blurred.astype(np.float32)) enhanced = log...-Go服务器开发

以下是对代码的注释说明：

import cv2
import numpy as np

def retinex_enhancement(image, sigma):
    # 高斯滤波，模糊图像
    blurred = cv2.GaussianBlur(image, (0, 0), sigma)

    # 多尺度Retinex算法
    log_image = np.log1p(image.astype(np.float32))  # 对原始图像进行log处理
    log_blurred = np.log1p(blurred.astype(np.float32))  # 对模糊后的图像进行log处理
    enhanced = log_image - log_blurred  # 计算增强后的图像

    return enhanced


# 读取原始图像
image = cv2.imread('image.jpeg', cv2.IMREAD_COLOR)

# 图像增强
enhanced = retinex_enhancement(image, 10.0)

# 显示原始图像和增强后的图像
cv2.imshow('Original Image', image)
cv2.imshow('Enhanced Image', enhanced)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

这段代码实现了基于多尺度Retinex算法的图像增强。具体步骤如下：

retinex_enhancement函数：该函数接收一个输入图像和一个高斯滤波的参数sigma，首先对输入图像和通过高斯滤波得到的模糊图像进行log变换，然后计算增强后的图像。
主程序部分：首先使用cv2.imread读取指定路径下的原始图像；接着调用retinex_enhancement函数对原始图像进行增强，指定高斯滤波的sigma值为10.0；最后使用cv2.imshow显示原始图像和增强后的图像，并通过cv2.waitKey(0)等待用户按下任意键关闭窗口。

这段代码需要先安装OpenCV库（cv2）来实现图像处理功能。

内容由零声教学AI助手提供，问题来源于学员提问

def retinex_enhancement(image, sigma): # 高斯滤波 blurred = cv2.GaussianBlur(image, (0, 0), sigma) # 多尺度Retinex算法 log_image = np.log1p(image.astype(np.float32)) log_blurred = np.log1p(blurred.astype(np.float32)) enhanced = log...

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