chaeh-锐化-双边处理

最新推荐文章于 2025-04-11 22:48:05 发布

ye1256

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文章标签：计算机视觉 opencv python

本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/ye1256/article/details/129612006

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该代码示例使用OpenCV库对图像进行处理，包括CLAHE（局部对比度自适应直方图均衡化）以增强图像对比度，接着进行锐化操作以突出边缘信息，最后应用双边滤波进行去噪。处理后的图像被保存到指定路径。

摘要生成于 C知道，由 DeepSeek-R1 满血版支持，前往体验 >

import os
import cv2
import numpy as np
from tqdm import tqdm
# 读取图片
# img = cv2.imread(r'D:\YWJ\6_jiaoben_set\huang_file1025\10_21_10.jpg')
img_path = r'C:\Users\yewenjing\Desktop\PF\new_64PF_img - 副本'
out_path1 = r'C:\Users\yewenjing\Desktop\PF\11'
# out_path2 = r'C:\Users\yewenjing\Desktop\PF\111'
# out_path3 = r'C:\Users\yewenjing\Desktop\1\3'
for fliename in tqdm(os.listdir(img_path)):
    if fliename.endswith('.jpg'):
        img = cv2.imread(os.path.join(img_path,fliename))
        # CLAHE 处理
        # clahe = cv2.createCLAHE(clipLimit=1, tileGridSize=(2,1)) # 设置 CLAHE 参数
        clahe = cv2.createCLAHE(clipLimit=1, tileGridSize=(2,1)) # 设置 CLAHE 参数
        img_clahe = clahe.apply(cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)) # 转换为灰度图并应用 CLAHE


        # 保存 CLAHE 处理后的图片
        # cv2.imwrite('image_clahe.jpg', img_clahe)
        cv2.imwrite(os.path.join(out_path1, fliename), img_clahe)
        # 显示 CLAHE 处理后的图片
        # cv2.imshow('CLAHE', img_clahe)
        # cv2.waitKey(0)

        # 锐化处理
        # laplacian_kernel = np.array([[0, -1, 0],
        #                             [-1, 5.5, -1],
        #                             [0, -1, 0]])
        # kernel = np.array([[-1,-1,-1], [-1,9,-1], [-1,-1,-1]]) # 设置卷积核
        # img_sharp = cv2.filter2D(img_clahe, -1, laplacian_kernel)

        # 保存锐化处理后的图片
        # cv2.imwrite('image_sharp.jpg', img_sharp)
        # cv2.imwrite(os.path.join(out_path2, fliename), img_sharp)
        # 显示锐化处理后的图片
        # cv2.imshow('Sharpen', img_sharp)
        # cv2.waitKey(0)
        #
        # # 双边滤波处理
        # img_bf = cv2.bilateralFilter(img_sharp, 40, 15, 30) # 设置双边滤波参数
        #
        # # 保存双边滤波处理后的图片
        # # cv2.imwrite('image_bf.jpg', img_bf)
        # cv2.imwrite(os.path.join(out_path3, fliename), img_bf)
    else:
        continue
print('done')

claeh局部直方图均衡化---锐化加强边缘信息---双边去噪