Python で画像鮮明化テクニックを使用するにはどうすればよいですか?

画像鮮明化は、画像をより鮮明かつ詳細にできる一般的に使用される画像処理技術です。 Python では、いくつかの一般的な画像処理ライブラリを使用して、画像鮮明化機能を実装できます。この記事では、Python で Pillow ライブラリ、OpenCV ライブラリ、Scikit-Image ライブラリを使用して画像を鮮明にする方法を紹介します。

1. 画像の鮮明化に Pillow ライブラリを使用する

Pillow ライブラリは、Python で一般的に使用される画像処理ライブラリであり、PIL (Python Image Library) の拡張バージョンを提供します。 Pillow ライブラリを使用すると、JPG、PNG、BMP などのさまざまなタイプの画像を読み取って処理できます。画像の鮮明化に Pillow ライブラリを使用する手順は次のとおりです。

1) Pillow ライブラリをインストールします

コマンド ラインに次のコマンドを入力して、Pillow ライブラリをインストールします:

pip install Pillow

2) 画像の読み取り

Pillow ライブラリの画像モジュールを使用して画像を読み取ります。たとえば、「test.jpg」という名前の画像を読み取ることができます。

from PIL import Image

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

3) 画像の鮮明度を高める

Pillow ライブラリの Filter モジュールを使用して、鮮明化操作を実行します。ぼかし、エッジ強調、シャープネス強調などのフィルターを使用できます。ここでは、UnsharpMask フィルターを使用して画像の鮮明さを強化します。

from PIL import ImageFilter

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

上記のコードでは、radius パラメーターはぼかしの半径を指定し、percent パラメーターは鮮明化のパーセンテージを指定し、threshold パラメーターは鮮明化のしきい値を指定します。 。

4) 結果を保存します

最後に、save() メソッドを使用して結果を新しい画像として保存します。

sharpened_image.save('sharpened_test.jpg')

2. 画像には OpenCV ライブラリを使用します。シャープニング

OpenCV ライブラリは、さまざまな画像処理タスクに使用できるオープン ソースのコンピューター ビジョン ライブラリです。画像の鮮明化に OpenCV ライブラリを使用する手順は次のとおりです。

1) OpenCV ライブラリをインストールします

コマンド ラインに次のコマンドを入力して、OpenCV ライブラリをインストールします:

pip install opencv-python

2) 画像の読み取り

OpenCV ライブラリの imread() 関数を使用して画像を読み取ります。たとえば、「test.jpg」という名前の画像を読み取ることができます。

import cv2

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

3) 画像の鮮明さを強化する

OpenCV ライブラリのラプラシアン関数を使用して、画像の鮮明さを強化します。写真。コードは次のとおりです。

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)

上記のコードでは、kernel_size パラメータはオペレータのサイズを指定し、scale パラメータはスケーリング係数を指定し、delta パラメータはオフセットを指定し、d Depth パラメータは出力を指定します。深さ。

4) 結果を保存します

最後に、 imwrite() 関数を使用して、結果を新しい画像として保存します。

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

3. Scikit-Image ライブラリを使用します。画像の鮮明化

Scikit-Image ライブラリは、さまざまな画像処理アルゴリズムを提供する Python 画像処理ライブラリです。画像の鮮明化に Scikit-Image ライブラリを使用する手順は次のとおりです。

1) Scikit-Image ライブラリをインストールします

コマンド ラインに次のコマンドを入力して、Scikit-Image をインストールします。 library:

pip install scikit-image

2) 画像の読み取り

Scikit-Image ライブラリの io モジュールを使用して画像を読み取ります。たとえば、「test.jpg」という名前の画像を読み取ることができます:

from skimage import io

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

3) 画像の鮮明度を高める

Scikit-Image ライブラリの変換モジュールを使用して鮮明化操作を実行します。 。ここでは、unsharp_mask() 関数を使用して画像の鮮明度を高めます。

from skimage import filters

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

上記のコードでは、radius パラメーターはコンボリューション カーネルのサイズを指定し、mount パラメーターは鮮明化の程度を指定します。 multichannel パラメータは、カラーかイメージかを指定します。

4) 結果を保存します

最後に、io モジュールの imsave() 関数を使用して、結果を新しい画像として保存します。 ## この記事では、Python の Pillow ライブラリ、OpenCV ライブラリ、Scikit-Image ライブラリを使用して画像を鮮明にする方法を紹介します。これらのライブラリは、画像を処理するためのさまざまなアルゴリズムと関数を提供しており、ニーズに応じて使用することができます。画像の鮮明化は画像処理の重要な部分であり、画像の品質と鮮明さを向上させることができ、実際のアプリケーションでの幅広い応用が期待されます。

以上がPython で画像鮮明化テクニックを使用するにはどうすればよいですか?の詳細内容です。詳細については、PHP 中国語 Web サイトの他の関連記事を参照してください。