Python 将模糊图像清晰化

OpenCV 将模糊图像清晰化

在 Python 中要将一个模糊图像清晰化可以使用第三方库OpenCV来实现，使用OpenCV前需确保其已经安装，如果未安装，可通过如下命令安装：

pip install opencv-python

如下是使用OpenCV将模糊图像清晰化的具体步骤：

• 使用 3 行 3 列的卷积核将模糊图片进行均值模糊操作。
• 对模糊图片进行高斯模糊操作，让模糊图片中临近的像素点具有更高的权重。
• 对模糊图片进行归一化方框滤波操作。
• 对模糊图片进行双边滤波操作，以便保留空间信息和灰度差异信息。
• 使用 1 行 3 列的卷积核将模糊图片进行高斯模糊操作，以便去除高斯噪声。
• 展示清晰化后的图片。

如下是代码示例:

import cv2

def blur_demo(image_file):
    # 读取图像
    image = cv2.imread(image_file)
    # 均值模糊
    cv2.blur(image, (3, 3))
    # 高斯模糊
    cv2.GaussianBlur(image, (5, 5), 15)
    # 方框滤波
    cv2.boxFilter(image, -1, (5, 5), normalize=1)
    # 双边滤波
    cv2.bilateralFilter(image, 25, 50, 25 / 2)
    # 中值模糊
    dst = cv2.medianBlur(image, 5)
    cv2.imshow("clear_image", dst)
    cv2.waitKey(0)
    cv2.destroyAllWindows()


image_file= "mohu.jpg"
# 调用模糊化函数
blur_demo(image_file)

上述代码通过blur_demo实现模糊图片清晰化的操作，函数接受一个模糊图像的路径image_file作为参数，在函数内部通过对模糊图像进行均值模糊、高斯模糊、方框滤波、双边滤波、中值模糊等操作实现模糊图像的清晰化，执行代码时你需要将测试图像路径提花那位你自己的图像路径。
请注意，这只是一个简单的示例，对于不同的模糊图像，可能需要尝试不同的方法和参数来获得更好的清晰化效果，如果以上方法对于你的图像不起作用，你可能需要查阅更多资料，并根据具体情况选择适合的方法来处理图像。