Topaz Sharpen AI for Mac是一款AI图片清晰度增强软件，可以一键提高图片的清晰度，适用于一些分辨率不是很高、图像细节差的图片处理。...Sharpen Al使用机器学习来稳定图像中的运动模糊，从而获得清晰明确的结果。焦点从理论上讲，无法恢复照片中的镜头模糊，Sharpen Al会记住图像中的图案，并可以在十个像素内挽救模糊。...当您的图像稍微失焦时，Sharpen A会提供解决方案。风景摄影在拍摄具有大量细节的景观时，您的镜头会导致不同景深的物体失去焦点。 Sharpen Al可在消除噪音的同时将细节带回图像的所有部分。
/test.png") cv.namedWindow("input", cv.WINDOW_AUTOSIZE) cv.imshow("input", src) # sharpen_op = np.array...([[-1, -1, -1], [-1, 9, -1], [-1, -1, -1]], dtype=np.float32) sharpen_op = np.array([[0, -1, 0], [-1,...5, -1], [0, -1, 0]], dtype=np.float32) sharpen_image = cv.filter2D(src, cv.CV_32F, sharpen_op) sharpen_image...= cv.convertScaleAbs(sharpen_image) cv.imshow("sharpen_image", sharpen_image) h, w = src.shape[:2]...image", (w+10, 30), cv.FONT_ITALIC, 1.0, (0, 0, 255), 2) cv.imshow("sharpen_image", result) cv.imwrite
/data/lena.jpg') #自定义卷积核 kernel_sharpen_1 = np.array([ [-1,-1,-1], [-1,9,-1],...[-1,-1,-1]]) kernel_sharpen_2 = np.array([ [1,1,1], [1,-7,1], [1,1,1]]) kernel_sharpen..._1) output_2 = cv2.filter2D(image,-1,kernel_sharpen_2) output_3 = cv2.filter2D(image,-1,kernel_sharpen..._3) #显示锐化效果 cv2.imshow('Original Image',image) cv2.imshow('sharpen_1 Image',output_1) cv2.imshow('sharpen..._2 Image',output_2) cv2.imshow('sharpen_3 Image',output_3) #停顿 if cv2.waitKey(0) & 0xFF == 27: cv2
；示例： def test_sharpen(self): self.sharpen = self.img.filter(ImageFilter.SHARPEN) self.sharpen.save...("image15_sharpen.jpg")显示效果：图片3 完整源码# -*- coding:utf-8 -*-# 作者：虫无涯# 日期：2023/11/20 # 文件名称：test_pil.py#...self.img.filter(ImageFilter.SMOOTH_MORE) self.smooth_m.save("image14_smooth_m.jpg") # 锐化处理 def test_sharpen...(self): self.sharpen = self.img.filter(ImageFilter.SHARPEN) self.sharpen.save("image15_...sharpen.jpg")if __name__ == "__main__": image = TestImage() # image.test_contur() # image.test_emboss
图像锐化增强 sharpen = im.filter(ImageFilter.SHARPEN) sharpen.save('D:/sharpen.png') ?
scipy.signal import convolve2d img=cv2.imread('C:/Users/xpp/Desktop/Lena.png') img=color.rgb2gray(img) sharpen_kernel...=np.array([[0,-1,0], [-1,5,-1], [0,-1,0]]) image_sharpen...=convolve2d(img, sharpen_kernel,mode='valid') edge_kernel=np.array([[-1,-1,-1],...[-1,8,-1], [-1,-1,-1]]) edges=convolve2d(image_sharpen, edge_kernel,mode = 'valid
平移锐化包 要对图像进行平移锐化，可将分辨率较低的多光谱波段和分辨率较高的全色波段分成两幅图像，并将其传递给 geeSharp.sharpen 函数。...例如 代码 var sharp = geeSharp.sharpen(img.select(["B4", "B3", "B2"]), img.select("B8"); Map.addLayer(sharp...您可以在调用 sharpen 时在方法名称后添加这些参数。...IHS geeSharp.sharpen(input, pan, "IHS") 强度-色调-饱和度（IHS）锐化将红绿蓝图像分成强度、色调和饱和度三个部分。...简单平均值 geeSharp.sharpen(input, pan, "simpleMean") 简单平均值锐化将每个波段计算为未锐化波段和平移波段的平均值，从而生成高分辨率的多波段图像。
2.1 锐化之拉普拉斯算子 参考代码： Laplace=[0 1 0;1 -4 1;0 1 0]; I=imread('cameraman.tif'); I1=fy_Sharpen_filter(I,Laplace...原图'); subplot(1,3,2); imshow(I1); title('拉普拉斯锐化输出'); subplot(1,3,3); imshow(I2); title('与原图叠加'); fy_Sharpen_filter...函数参考代码： %image_in为输入图像，Operator是算子，image_out为输出图像 function image_out=fy_Sharpen_filter(image_in,Operator...(I3,Sobel_x,2); I5=fy_Sharpen_filter(I3,Sobel_y,2); figure; subplot(1,3,1); imshow(I3); title('原图');...(I6,Laplace3x3,3); I8=fy_Sharpen_filter(I6,Laplace5x5,3); figure; subplot(1,3,1); imshow(I6); title('
, -1 }; Convolution2D(imgData, imgWidth, imgHeight, imgChannels, edges2filter, 3, 1, 0); //锐化1 int sharpen1filter..., 3, 1, 0); //锐化2 int sharpen2filter[25] = { -1, -1, -1, -1, -1, -1, 2, 2, 2, -1, -1, 2, 8, 2, -1, -...1, 2, 2, 2, -1, -1, -1, -1, -1, -1, }; Convolution2D(imgData, imgWidth, imgHeight, imgChannels, sharpen2filter..., 5, 8, 0); //锐化3 int sharpen3filter[9] = { 1, 1, 1, 1, -7, 1, 1, 1, 1 }; Convolution2D(imgData, imgWidth..., imgHeight, imgChannels, sharpen3filter, 3, 1, 0); // 浮雕1 int Embossfilter[9] = { -1, -1, 0, -1,
cv.putText(result, "original image", (10, 30), cv.FONT_ITALIC, 1.0, (0, 0, 255), 2) cv.putText(result, "sharpen...image", (w+10, 30), cv.FONT_ITALIC, 1.0, (0, 0, 255), 2) cv.imshow("sharpen_image", result) cv.imwrite
np.array([[0, 0, 0], [0, iden, 0], [0, 0, 0]]) 3.2 锐化 def sharpen_kernel...4.2 锐化 img_sharpen = apply_img_kernel(img, sharpen_kernel(inner=1.7, edge=-0.08)) show2imgs(img, img_sharpen
x-oss-process=image/resize,m_fill,h_192,w_192/sharpen,120" alt="" src="https://img.xiaohuli.vip/wp-content...x-oss-process=image/resize,m_fill,h_192,w_192/sharpen,120" class="lazy"> sharpen,120" alt="" src="https://xiaohuli.vip/wp-content...x-oss-process=image/resize,m_fill,h_192,w_192/sharpen,120" class="lazy"> sharpen,120" class="lazy"> <div class="i-content"
image_filter_sharpen 语法: image_filter_sharpen percent; 默认值: image_filter_sharpen 0; 上下文: http...image_filter_sharpen 100; #增加了最终图像的清晰度。锐度百分比可以超过100。零值将禁用锐化。参数值可以包含变量。
举例，Reborts一阶锐化 function new_img = reborts_first_sharpen(img_path,dire)%FIRST_SHARPEN 此处显示有关此函数的摘要%
is-loaded{ // fix ios 缺少重绘的问题，添加无意义的transform强制触发重绘 transform: scale(1); filter:blur(20px); animation: sharpen...0.8s both;}@keyframes sharpen { 0% { filter: blur(20px); } 100% { filter: blur(0px); }} 需要注意的是
for j in range(width-2): ans[i,j]=np.sum(im_arr[i:i+3,j:j+3]*mat) return ans def sharpen...prewitt(np.array(im,'int64')),'Prewitt') show(isotropic(np.array(im,'int64')),'Isotropic') show(sharpen...(np.array(im,'int64')),'sharpen') show(gauss(np.array(im,'int64')),'gauss-laplace') 最后用他来处理一下
这种卷积操作在图像处理领域中有诸多应用， Sharpen(锐化操作) ?
如下是当第二个参数为0.5和1.5时的模糊效果图： 原图 锐化处理 dstImage := imaging.Sharpen(srcImage, 0.5) 同样，Sharpen的第二个参数用来控制锐化的程度
6、问题：视频图像边缘出现虚边： 解决：主要是sharpen的边缘锐化强度过大，可以调节EdgeFiltStr 、EdgeFreq、EdgeStr这几个参数，优先调节增大前面两个参数，还不行再调最后那个参数...7、问题：帧率在30帧，在低照度下依旧有拖影： 这个主要调节3DNR参数，尤其是运动相关的参数，消除拖影后稍微调节sharpen、NR，适当提高清晰度，降低噪声。...10、问题：图像不清晰： 解决：首先确认镜头焦距是否调到最优，确认焦距是否打在想要的物体的位置上；调节gamma、sharpen等相关IPM参数。
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