Wie verwende ich Bildschärfungstechniken in Python?

Bildschärfung ist eine häufig verwendete Bildverarbeitungstechnik, die Bilder klarer und detaillierter machen kann. In Python können wir einige gängige Bildverarbeitungsbibliotheken verwenden, um Bildschärfungsfunktionen zu implementieren. In diesem Artikel wird erläutert, wie Sie die Pillow-Bibliothek, die OpenCV-Bibliothek und die Scikit-Image-Bibliothek in Python zur Bildschärfung verwenden.

1. Pillow-Bibliothek zur Bildschärfung verwenden

Pillow-Bibliothek ist eine häufig verwendete Bildverarbeitungsbibliothek in Python, die eine erweiterte Version von PIL (Python Image Library) bereitstellt. Mit der Pillow-Bibliothek können verschiedene Bildtypen wie JPG, PNG, BMP usw. gelesen und verarbeitet werden. Die Schritte zur Verwendung der Pillow-Bibliothek zur Bildschärfung lauten wie folgt:

1) Installieren Sie die Pillow-Bibliothek

Geben Sie den folgenden Befehl in der Befehlszeile ein, um die Pillow-Bibliothek zu installieren:

pip install Pillow

2) Lesen Sie das Bild

Verwenden Sie die Bildmodul der Pillow-Bibliothek zum Lesen des Bildes. Zum Beispiel können wir ein Bild mit dem Namen „test.jpg“ lesen:

from PIL import Image

image = Image.open('test.jpg')

3) Verbessern Sie die Schärfe des Bildes

Verwenden Sie das Filtermodul der Pillow-Bibliothek, um Schärfungsvorgänge durchzuführen. Sie können Filter wie Unschärfe, Kantenverbesserung und Schärfeverbesserung verwenden. Hier verwenden wir den UnsharpMask-Filter, um die Schärfe des Bildes zu verbessern:

from PIL import ImageFilter

sharpened_image = image.filter(ImageFilter.UnsharpMask(radius=2, percent=150, threshold=3))

Im obigen Code gibt der Radiusparameter den Unschärferadius an, der Prozentparameter gibt den Schärfungsprozentsatz an und der Schwellenwertparameter gibt den Schärfungsschwellenwert an.

4) Speichern Sie das Ergebnis

Verwenden Sie abschließend die Methode save(), um das Ergebnis als neues Bild zu speichern:

sharpened_image.save('sharpened_test.jpg')

2. Verwenden Sie die OpenCV-Bibliothek zur Bildschärfung

Die OpenCV-Bibliothek ist eine Open-Source-Computer-Vision-Bibliothek für verschiedene Bildbearbeitungsaufgaben verfügbar. Die Schritte zur Verwendung der OpenCV-Bibliothek zur Bildschärfung lauten wie folgt:

1) Installieren Sie die OpenCV-Bibliothek

Geben Sie den folgenden Befehl in der Befehlszeile ein, um die OpenCV-Bibliothek zu installieren:

pip install opencv-python

2) Lesen Sie das Bild

Verwenden Sie die imread()-Funktion der OpenCV-Bibliothek zum Lesen von Bildern. Zum Beispiel können wir ein Bild mit dem Namen „test.jpg“ lesen:

import cv2

image = cv2.imread('test.jpg')

3) Verbessern Sie die Schärfe des Bildes

Verwenden Sie die Laplace-Funktion der OpenCV-Bibliothek, um die Schärfe des Bildes zu verbessern. Der Code lautet wie folgt:

import cv2

kernel_size = 3
scale = 1
delta = 0
ddepth = cv2.CV_16S

gray = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
gray = cv2.GaussianBlur(gray, (3, 3), 0)
dst = cv2.Laplacian(gray, ddepth, ksize=kernel_size, scale=scale, delta=delta)
absdst = cv2.convertScaleAbs(dst)

Im obigen Code gibt der Parameter „kernel_size“ die Größe des Operators an, der Parameter „scale“ gibt den Skalierungsfaktor an, der Parameter „delta“ gibt den Offset an und der Parameter „d Depth“ gibt die Ausgabetiefe an.

4) Speichern Sie das Ergebnis.

Verwenden Sie abschließend die Funktion imwrite(), um das Ergebnis als neues Bild zu speichern: Bildverarbeitungsbibliothek, die verschiedene Bildverarbeitungsalgorithmen bereitstellt. Die Schritte zur Verwendung der Scikit-Image-Bibliothek zur Bildschärfung lauten wie folgt:

1) Installieren Sie die Scikit-Image-Bibliothek
3. Geben Sie den folgenden Befehl in die Befehlszeile ein, um die Scikit-Image-Bibliothek zu installieren:

cv2.imwrite('sharpened_test.jpg', absdst)

2) Lesen das Bild

Verwenden Sie Scikit – Das io-Modul der Bildbibliothek liest Bilder. Zum Beispiel können wir ein Bild mit dem Namen „test.jpg“ lesen:

pip install scikit-image

3) Verbessern Sie die Schärfe des Bildes

Verwenden Sie das Transformationsmodul der Scikit-Image-Bibliothek, um den Schärfungsvorgang durchzuführen. Hier verwenden wir die Funktion unsharp_mask(), um die Schärfe des Bildes zu verbessern:

from skimage import io

image = io.imread('test.jpg')

Im obigen Code gibt der Radiusparameter die Größe des Faltungskerns an, der Betragsparameter gibt den Grad der Schärfung an und der Mehrkanalparameter gibt an, ob es ist ein Farbbild.

4) Speichern Sie das Ergebnis

Verwenden Sie abschließend die Funktion imsave() des io-Moduls, um das Ergebnis als neues Bild zu speichern:

from skimage import filters

sharpened_image = filters.unsharp_mask(image, radius=2, amount=1.5, multichannel=True)

Fazit

In diesem Artikel wird die Verwendung der Pillow-Bibliothek, der OpenCV-Bibliothek und von Scikit vorgestellt -Image in der Python-Bibliotheksmethode zur Bildschärfung. Diese Bibliotheken stellen verschiedene Algorithmen und Funktionen zur Verarbeitung von Bildern bereit, die wir je nach Bedarf verwenden können. Die Bildschärfung ist ein wichtiger Bestandteil der Bildverarbeitung. Sie kann die Qualität und Klarheit von Bildern verbessern und bietet breite Anwendungsaussichten in der Praxis.

Das obige ist der detaillierte Inhalt vonWie verwende ich Bildschärfungstechniken in Python?. Für weitere Informationen folgen Sie bitte anderen verwandten Artikeln auf der PHP chinesischen Website!