A = 0.5 # 亮度 beta = 0.08 # 雾的浓度 size = math.sqrt(max(row, col)) # 雾化尺寸 center = (row // 2, col // 2) # 雾化中心 for j in range(row): for l in range(col): d = -0.04 * math.sqrt((j-center[0])**2 + (l-center[1])**2) + size td = math.exp(-beta * d) img_f[j][l][:] = img_f[j][l][:] * td + A * (1 - td) cv2.imshow("src", img) cv2.imshow("dst", img_f) cv2.waitKey() if __name__ == '__main__': demo() 图像处理中多数算法为去雾算法，所以写了个加雾的算法，加雾效果如下：直接请上代码：import cv2, mathimport numpy as npdef demo(): img_path = 'test.png' img = cv2.imread(img_path) img_f = img / 255.0 (row, col, chs) = img.shape A = 0.5 # 亮 # img = cv2.imread(img_path) # img_f = img / 255.0 # (row, col, chs) = img.shape for filename in filenames: print(filename) 本算法以随机的方式对每张 图像 选取三种 加雾 算法中的一种，使得训练后的神经网络不容易出现过拟合现象 在进行去雾算法实验的过程中我发现如果使用单一的 加雾 算法，得到的训练集进行训练后 效果 并不理想。之后在室友去噪实验的启发下，我尝试了这种方法，发现 效果 还不错。 import cv2, math import numpy as np def AddHaze1(img): img_f = img (row, col, chs) = img.shape A = 0.5 # 亮度 beta = # img = cv2.imread(img_path,-1) #print(img.shape) 参数-1为按原通道读入， #不写的话默认读入三通道 图片 ，例如（112，112，3） #print(img.shape[0])#读入的时 图片 的高度height #print(img.shape[1]) file = 'C:\\Users\\Ilearn\\Desktop\\new_images\\clear\\' for file_img in os.listdir(file): # 需要处理的文件夹 img = cv.imread(file + file_img) # 需要处理的文件夹 def AddHaze1(img): # img_f = img # 保存文件用这行 img_f = img / 255.0 # 对原博主的代码进行了更改，这是显示时的样子 (row, col, chs) = img.shape A = 0.6 # 亮度 Python 提供了多种库和工具来 实现 批量 图像 加雾 处理，下面是一种简单的 实现 方法： 首先，我们需要使用一个 图像 处理库，例如OpenCV或Pillow。我们可以使用Pillow库来加载、处理和保存 图像 。我们还需要使用NumPy库来进行数值计算。 import os from PIL import Image import numpy as np # 定义 加雾 函数 def add_fog(image): # 将 图像 转换为数组 img_array = np.array(image) # 为 图像 添 加雾 气 效果 （这里只是一个示例，你可以根据需求自定义雾气 效果 ） img_array = img_array + np.random.randint(low=0, high=50, size=img_array.shape, dtype=np.uint8) # 将数组转换回 图像 foggy_image = Image.fromarray(img_array) return foggy_image # 定义 图像 文件夹路径 image_folder = "path/to/image/folder" # 遍历 图像 文件夹中的所有 图像 文件 for image_file in os.listdir(image_folder): # 检查文件是否为 图像 文件 if image_file.endswith(".jpg") or image_file.endswith(".png"): # 读取 图像 文件 image_path = os.path.join(image_folder, image_file) image = Image.open(image_path) # 添 加雾 气 效果 foggy_image = add_fog(image) # 保存 加雾 后的 图像 文件 foggy_image.save(os.path.join(image_folder, "foggy_" + image_file)) 上述代码中，我们首先定义了一个`add_fog`函数来为 图像 添 加雾 气 效果 。这里的示例只是简单地为 图像 的每个像素添加一个随机的0到50的整数值，你可以根据需求修改这个函数来 实现 不同的 加雾 效果 。 然后，我们定义了一个`image_folder`变量来表示存储 图像 文件的文件夹路径。我们使用`os.listdir`函数来遍历该文件夹中的所有文件，并使用条件语句来检查是否为 图像 文件（这里只考虑`.jpg`和`.png`文件）。 对于每个 图像 文件，我们使用`Image.open`函数来读取 图像 文件。然后，我们调用`add_fog`函数为 图像 添 加雾 气 效果 。最后，我们使用`Image.save`函数将 加雾 后的 图像 文件保存到原始 图像 文件夹中，文件名以“foggy_”开头。 以上就是使用 Python 实现 批量 图像 加雾 处理的一个简单方法。你可以根据需要进行修改和自定义。 ### 回答2： Python 中可以使用PIL库（ Python Imaging Library） 实现 批量 图像 加雾 处理。 首先，我们需要安装PIL库（也可以使用Pillow库，它是PIL的一个支持 Python 3的分支）。可以使用pip来安装，命令如下： pip install Pillow 接下来，我们需要创建一个脚本来 实现 批量 图像 加雾 处理。下面是一个简单的示例代码： ``` python from PIL import Image, ImageFilter import os # 指定 图片 所在目录 image_dir = './images' # 加载所有 图片 文件 images = os.listdir(image_dir) # 设置雾化强度 fog_strength = 30 # 遍历所有 图片 ，并进行 加雾 处理 for image_name in images: # 拼接 图片 完整路径 image_path = os.path.join(image_dir, image_name) # 打开 图片 image = Image.open(image_path) # 加雾 处理 image_fog = image.filter(ImageFilter.GaussianBlur(fog_strength)) # 保存 加雾 处理后的 图片 image_fog.save(os.path.join(image_dir, 'fog_' + image_name)) print(' 加雾 处理完成！') 在上述代码中，首先指定了存放 图片 的目录`image_dir`。然后使用`os.listdir`函数来加载目录下的所有 图片 文件。接着，通过遍历 图片 列表，使用`Image.open`函数打开每一张 图片 ，并使用`ImageFilter.GaussianBlur`方法进行 加雾 处理，`fog_strength`变量控制雾化强度。最后，通过`save`方法保存 加雾 处理后的 图片 ，文件名添加前缀"fog_"以示区别。 运行上述代码后， 图片 目录中的每张 图片 都将被加上雾化 效果 ，并保存在相同目录下。 以上就是使用 Python 实现 批量 图像 加雾 处理的简单示例，你可以根据实际需求进行更进一步的优化和扩展。 ### 回答3： Python 实现 批量 图像 加雾 处理的步骤如下： 1. 导入所需库，包括OpenCV和NumPy： ``` python import cv2 import numpy as np 2. 定义 加雾 函数，输入参数为 图像 和雾的浓度： ``` python def add_fog(image, density): height, width, _ = image.shape fog = np.ones_like(image) * density noise = np.random.rand(height, width, 1) fog = fog * noise output = image + fog output = np.clip(output, 0, 255).astype(np.uint8) return output 3. 遍历 图像 文件夹中的所有 图像 ，对每张 图像 进行 加雾 处理并保存： ``` python import os input_folder = "输入文件夹路径" output_folder = "输出文件夹路径" density = 0.5 # 雾的浓度 # 确保输出文件夹存在 os.makedirs(output_folder, exist_ok=True) for filename in os.listdir(input_folder): if filename.endswith(".jpg") or filename.endswith(".png"): # 读取 图像 image = cv2.imread(os.path.join(input_folder, filename)) # 加雾 处理 output = add_fog(image, density) # 保存结果 cv2.imwrite(os.path.join(output_folder, filename), output) 以上代码 实现 了对指定文件夹中的所有 图像 进行批量 加雾 处理，并将结果保存在指定的输出文件夹中。 加雾 处理通过在原始 图像 上叠加一层具有一定浓度和随机噪声的灰度 图像 来模拟雾的 效果 。最后，通过调整输出结果的灰度值范围将其限定在0到255之间，并保存为 图像 文件。 请问博主，更新完/etc/fstab文件后，使用 source /etc/fstab命令显示：bash: /: 是一个目录 Command 'none' not found, did you mean: command 'node' from deb nodejs command 'nona' from deb hugin-tools command 'note' from deb note command 'one' from deb opennebula Try: sudo apt install <deb name> 有遇到过的吗？ Jacobi迭代求矩阵特征值和特征向量+C代码 飞584: 误差比较大 VMware虚拟机扩展磁盘容量 m0_66108626: 请问怎么解决呀？👀 VMware虚拟机扩展磁盘容量 m0_66108626: 删除分区的时候是灰色的，点不了啊