


Bagaimana untuk menggunakan teknik mengasah imej dalam Python?
Asah imej ialah teknik pemprosesan imej yang biasa digunakan yang boleh menjadikan gambar lebih jelas dan terperinci. Dalam Python, kita boleh menggunakan beberapa perpustakaan pemprosesan imej biasa untuk melaksanakan fungsi mengasah imej. Artikel ini akan memperkenalkan cara menggunakan perpustakaan Bantal, perpustakaan OpenCV dan perpustakaan Scikit-Image dalam Python untuk mengasah imej.
- Gunakan perpustakaan Bantal untuk mengasah imej
Pustaka bantal ialah perpustakaan pemprosesan imej yang biasa digunakan dalam Python, yang menyediakan versi PIL (Python Image Library) yang dipertingkatkan. Pustaka Bantal boleh digunakan untuk membaca dan memproses pelbagai jenis imej, seperti JPG, PNG, BMP, dsb. Langkah-langkah untuk menggunakan perpustakaan Bantal untuk mengasah imej adalah seperti berikut:
1) Pasang perpustakaan Bantal
Masukkan arahan berikut pada baris arahan untuk memasang perpustakaan Bantal:
pip install Pillow
2) Baca Gambar
menggunakan modul Imej perpustakaan Bantal untuk membaca gambar. Sebagai contoh, kita boleh membaca gambar bernama "test.jpg":
from PIL import Image image = Image.open('test.jpg')
3) Tingkatkan ketajaman gambar
Gunakan modul Penapis perpustakaan Bantal untuk melakukan operasi mengasah. Anda boleh menggunakan penapis seperti kabur, peningkatan tepi dan peningkatan ketajaman. Di sini kami menggunakan penapis UnsharpMask untuk meningkatkan ketajaman imej:
from PIL import ImageFilter sharpened_image = image.filter(ImageFilter.UnsharpMask(radius=2, percent=150, threshold=3))
Dalam kod di atas, parameter jejari menentukan jejari kabur, parameter peratus menentukan peratusan mengasah dan parameter ambang menentukan ambang mengasah .
4) Simpan hasilnya
Akhir sekali, gunakan kaedah save() untuk menyimpan hasil sebagai gambar baharu:
sharpened_image.save('sharpened_test.jpg')
- Gunakan perpustakaan OpenCV untuk imej mengasah
Pustaka OpenCV ialah perpustakaan penglihatan komputer sumber terbuka yang boleh digunakan untuk pelbagai tugas pemprosesan imej. Langkah-langkah untuk menggunakan perpustakaan OpenCV untuk mengasah imej adalah seperti berikut:
1) Pasang perpustakaan OpenCV
Masukkan arahan berikut dalam baris arahan untuk memasang perpustakaan OpenCV:
pip install opencv-python
2) Baca Gambar
menggunakan fungsi imread() perpustakaan OpenCV untuk membaca gambar. Sebagai contoh, kita boleh membaca gambar bernama "test.jpg":
import cv2 image = cv2.imread('test.jpg')
3) Tingkatkan ketajaman gambar
Gunakan fungsi Laplacian perpustakaan OpenCV untuk meningkatkan ketajaman gambar. Kodnya adalah seperti berikut:
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)
Dalam kod di atas, parameter kernel_size menentukan saiz operator, parameter skala menentukan faktor penskalaan, parameter delta menentukan offset, dan parameter ddepth menentukan output kedalaman.
4) Simpan hasil
Akhir sekali, gunakan fungsi imwrite() untuk menyimpan hasil sebagai imej baharu:
cv2.imwrite('sharpened_test.jpg', absdst)
- Gunakan perpustakaan Scikit-Image untuk Penajaman imej
Pustaka Scikit-Image ialah perpustakaan pemprosesan imej Python yang menyediakan pelbagai algoritma pemprosesan imej. Langkah-langkah untuk menggunakan perpustakaan Scikit-Image untuk mengasah imej adalah seperti berikut:
1) Pasang perpustakaan Scikit-Image
Masukkan arahan berikut pada baris arahan untuk memasang Scikit-Image perpustakaan:
pip install scikit-image
2) Baca imej
Gunakan modul io perpustakaan Scikit-Image untuk membaca imej. Sebagai contoh, kita boleh membaca imej bernama "test.jpg":
from skimage import io image = io.imread('test.jpg')
3) Tingkatkan ketajaman imej
Gunakan modul transformasi pustaka Scikit-Image untuk melakukan operasi penajaman . Di sini kami menggunakan fungsi unsharp_mask() untuk meningkatkan ketajaman imej:
from skimage import filters sharpened_image = filters.unsharp_mask(image, radius=2, amount=1.5, multichannel=True)
Dalam kod di atas, parameter jejari menentukan saiz kernel lilitan, parameter jumlah menentukan tahap ketajaman dan parameter berbilang saluran menentukan sama ada ia adalah imej berwarna.
4) Simpan hasilnya
Akhir sekali, gunakan fungsi imsave() modul io untuk menyimpan hasil sebagai gambar baharu:
io.imsave('sharpened_test.jpg', sharpened_image)
Kesimpulan
Artikel ini memperkenalkan kaedah mengasah imej menggunakan perpustakaan Bantal, perpustakaan OpenCV dan perpustakaan Scikit-Image dalam Python. Perpustakaan ini menyediakan pelbagai algoritma dan fungsi untuk memproses imej, yang boleh kita pilih untuk digunakan mengikut keperluan kita. Penajaman imej adalah bahagian penting dalam pemprosesan imej Ia boleh meningkatkan kualiti dan kejelasan imej dan mempunyai prospek aplikasi yang luas dalam aplikasi praktikal.
Atas ialah kandungan terperinci Bagaimana untuk menggunakan teknik mengasah imej dalam Python?. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!

Alat AI Hot

Undresser.AI Undress
Apl berkuasa AI untuk mencipta foto bogel yang realistik

AI Clothes Remover
Alat AI dalam talian untuk mengeluarkan pakaian daripada foto.

Undress AI Tool
Gambar buka pakaian secara percuma

Clothoff.io
Penyingkiran pakaian AI

AI Hentai Generator
Menjana ai hentai secara percuma.

Artikel Panas

Alat panas

Notepad++7.3.1
Editor kod yang mudah digunakan dan percuma

SublimeText3 versi Cina
Versi Cina, sangat mudah digunakan

Hantar Studio 13.0.1
Persekitaran pembangunan bersepadu PHP yang berkuasa

Dreamweaver CS6
Alat pembangunan web visual

SublimeText3 versi Mac
Perisian penyuntingan kod peringkat Tuhan (SublimeText3)

Topik panas



Dalam kod VS, anda boleh menjalankan program di terminal melalui langkah -langkah berikut: Sediakan kod dan buka terminal bersepadu untuk memastikan bahawa direktori kod selaras dengan direktori kerja terminal. Pilih arahan Run mengikut bahasa pengaturcaraan (seperti python python your_file_name.py) untuk memeriksa sama ada ia berjalan dengan jayanya dan menyelesaikan kesilapan. Gunakan debugger untuk meningkatkan kecekapan debug.

Kod VS boleh digunakan untuk menulis Python dan menyediakan banyak ciri yang menjadikannya alat yang ideal untuk membangunkan aplikasi python. Ia membolehkan pengguna untuk: memasang sambungan python untuk mendapatkan fungsi seperti penyempurnaan kod, penonjolan sintaks, dan debugging. Gunakan debugger untuk mengesan kod langkah demi langkah, cari dan selesaikan kesilapan. Mengintegrasikan Git untuk Kawalan Versi. Gunakan alat pemformatan kod untuk mengekalkan konsistensi kod. Gunakan alat linting untuk melihat masalah yang berpotensi lebih awal.

Sambungan kod VS menimbulkan risiko yang berniat jahat, seperti menyembunyikan kod jahat, mengeksploitasi kelemahan, dan melancap sebagai sambungan yang sah. Kaedah untuk mengenal pasti sambungan yang berniat jahat termasuk: memeriksa penerbit, membaca komen, memeriksa kod, dan memasang dengan berhati -hati. Langkah -langkah keselamatan juga termasuk: kesedaran keselamatan, tabiat yang baik, kemas kini tetap dan perisian antivirus.

Kod VS boleh dijalankan pada Windows 8, tetapi pengalaman mungkin tidak hebat. Mula -mula pastikan sistem telah dikemas kini ke patch terkini, kemudian muat turun pakej pemasangan kod VS yang sepadan dengan seni bina sistem dan pasangnya seperti yang diminta. Selepas pemasangan, sedar bahawa beberapa sambungan mungkin tidak sesuai dengan Windows 8 dan perlu mencari sambungan alternatif atau menggunakan sistem Windows yang lebih baru dalam mesin maya. Pasang sambungan yang diperlukan untuk memeriksa sama ada ia berfungsi dengan betul. Walaupun kod VS boleh dilaksanakan pada Windows 8, disyorkan untuk menaik taraf ke sistem Windows yang lebih baru untuk pengalaman dan keselamatan pembangunan yang lebih baik.

Python cemerlang dalam automasi, skrip, dan pengurusan tugas. 1) Automasi: Sandaran fail direalisasikan melalui perpustakaan standard seperti OS dan Shutil. 2) Penulisan Skrip: Gunakan Perpustakaan Psutil untuk memantau sumber sistem. 3) Pengurusan Tugas: Gunakan perpustakaan jadual untuk menjadualkan tugas. Kemudahan penggunaan Python dan sokongan perpustakaan yang kaya menjadikannya alat pilihan di kawasan ini.

VS Kod adalah nama penuh Visual Studio Code, yang merupakan editor kod dan persekitaran pembangunan yang dibangunkan oleh Microsoft. Ia menyokong pelbagai bahasa pengaturcaraan dan menyediakan penonjolan sintaks, penyiapan automatik kod, coretan kod dan arahan pintar untuk meningkatkan kecekapan pembangunan. Melalui ekosistem lanjutan yang kaya, pengguna boleh menambah sambungan kepada keperluan dan bahasa tertentu, seperti debuggers, alat pemformatan kod, dan integrasi Git. VS Kod juga termasuk debugger intuitif yang membantu dengan cepat mencari dan menyelesaikan pepijat dalam kod anda.

VS Kod bukan sahaja boleh menjalankan Python, tetapi juga menyediakan fungsi yang kuat, termasuk: mengenal pasti fail python secara automatik selepas memasang sambungan python, menyediakan penyelesaian kod, penonjolan sintaks, debugging dan fungsi lain. Bergantung pada persekitaran python yang dipasang, sambungan bertindak sebagai penyuntingan sambungan jambatan dan persekitaran python. Fungsi debugging termasuk menetapkan titik putus, debugging langkah demi langkah, melihat nilai berubah, dan meningkatkan kecekapan debugging. Terminal bersepadu menyokong arahan kompleks seperti ujian unit dan pengurusan pakej. Menyokong konfigurasi lanjutan dan meningkatkan ciri -ciri seperti pemformatan kod, analisis dan kawalan versi.

Ya, kod vs boleh menjalankan kod python. Untuk menjalankan Python dengan cekap dalam kod VS, lengkapkan langkah -langkah berikut: Pasang penterjemah Python dan konfigurasikan pembolehubah persekitaran. Pasang pelanjutan python dalam kod vs. Jalankan kod Python dalam terminal Vs Code melalui baris arahan. Gunakan keupayaan debugging VS dan pemformatan kod untuk meningkatkan kecekapan pembangunan. Mengamalkan tabiat pengaturcaraan yang baik dan gunakan alat analisis prestasi untuk mengoptimumkan prestasi kod.
