专业学习|2021-09-09 OpenCV (python)学习笔记（四）
OpenCV 边缘检测之图像增强
【专业学习|2021-09-09 OpenCV (python)学习笔记（四）】图像增强代码示例：
import cv2
#读取图片
filename = C:\Users\username\Desktop\opencv
img = cv2.imread(filname + 'picture.jpg',0) #读取图像的灰度图
row, column = img.shape
img_f = np.copy(img)
gradient = np.zeros((row,column)) #初始化gradient# 2. 计算图像梯度。首先要对读取的图像进行数据变换，因为使用了numpy对梯度进行数值计算，所以要使用img.astype('float')进行数据格式变换
img = img.astype('float')
for x in range(row - 1): #之前没循环
for y in range(column - 1):
#对img使用图像梯度公式,计算得到的梯度把可以将明暗边界提出来
gx = abs(img[x + 1, y] - img[x, y])
gy = abs(img[x, y + 1] - img[x, y])
gradient[x, y] = gx + gy#对img的hi度图像进行增强
share = img_f + gradientsharp = np.where(sharp > 255, 255, sharp)
sharp = np.where(sharp < 0, 0, sharp)# 数据类型变换
gradient = gradient.astype('uint8')
sharp = sharp.astype('uint8')# 保存图像
filepath = C:\Users\username\Desktop\opencv
cv2.imwrite(filepath + 'out/gradient.png', gradient)
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