魔杖 unsharp_mask()函数- Python

简介

在数字图像处理中，unsharp mask是一种常用的锐化图像的方法。它通过首先制作一个模糊版本的图像，然后用原始图像减去这个模糊版本的图像，最后将结果与原始图像相加以增强图像细节。在Python中，我们可以使用unsharp_mask()函数来实现这种方法，在这篇文章中，我们将详细介绍该函数。

unsharp_mask()函数的参数

unsharp_mask(image, radius, amount, threshold)

参数说明：

• image：要处理的图像
• radius：控制模糊半径的大小
• amount：控制锐化程度
• threshold：控制锐化的阈值

unsharp_mask()函数的实现

下面是unsharp_mask()函数的代码实现

import numpy as np
from scipy.ndimage.filters import gaussian_filter

def unsharp_mask(image, radius, amount, threshold):
    blurred = gaussian_filter(image, radius)
    sharpened = float(amount + 1) * image - float(amount) * blurred
    sharpened = np.maximum(sharpened, np.zeros(sharpened.shape))
    sharpened = np.minimum(sharpened, 255 * np.ones(sharpened.shape))
    mask = image - blurred
    mask = np.absolute(mask)
    mask = np.maximum(mask, threshold * np.ones(mask.shape))
    mask = mask / np.max(mask)
    sharpened = image + mask * sharpened
    sharpened = np.maximum(sharpened, np.zeros(sharpened.shape))
    sharpened = np.minimum(sharpened, 255 * np.ones(sharpened.shape))
    sharpened = sharpened.astype(np.uint8)
    return sharpened

unsharp_mask()函数的应用示例

图像处理是unsharp_mask()函数最常见的应用场景之一。让我们看一个简单的示例，使用unsharp_mask()函数加强一张模糊的图片。

import cv2
from matplotlib import pyplot as plt

def load_image(image_path):
    img = cv2.imread(image_path, cv2.IMREAD_COLOR)
    img = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2RGB)
    return img

def plot_image(image):
    plt.imshow(image)
    plt.axis('off')
    plt.show()

def unsharp_mask_example():
    # 加载图片
    img = load_image('test.jpg')
    plot_image(img)

    # 使用unsharp_mask函数处理图片
    sharpened = unsharp_mask(img, 5, 10, 2)

    # 展示处理后的图片
    plot_image(sharpened)

if __name__ == '__main__':
    unsharp_mask_example()

结论

在本篇文章中，我们介绍了Python中unsharp_mask()函数的详细信息。这是一种常用的图像处理方法，能有效地增强图像细节。我们还提供了unsharp_mask()函数的代码实现和应用示例，希望它能帮助您更好地理解和使用该函数。