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
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/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
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('
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
, -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
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
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">
您可使用全新的智能型锐利化 （Smart Sharpen） 工具使细节更为鲜明，还可将低分辨率的相片转化为高分辨率的大型影像，更可取得所有先进的 3D 编辑和影像分析工具，先前只有 Adobe Photoshop 您可使用全新的智能型锐利化 （Smart Sharpen） 工具使细节更为鲜明，还可将低分辨率的相片转化为高分辨率的大型影像，更可取得所有先进的 3D 编辑和影像分析工具，先前只有 Adobe Photoshop
这种卷积操作在图像处理领域中有诸多应用， Sharpen(锐化操作) ?
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
当 T → 0 T\rightarrow0 T→0时， S h a r p e n ( q ‾ b , T ) Sharpen(\overline{q}_b,T) Sharpen(qb,T)的输出将接近 因为我们接下来将使用 q b = S h a r p e n ( q ‾ b , T ) q_b=Sharpen(\overline{q}_b,T) qb=Sharpen(qb,T)作为模型对于
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
/data/lena.jpg", 0) cv2.imshow("orig", im) # 锐化算子1 sharpen_1 = np.array([[-1, -1, -1], [-1, 9, -1], [-1, -1, -1]]) # 使用filter2D进行滤波操作 im_sharpen1 = cv2.filter2D(im, - 1, sharpen_1) cv2.imshow("sharpen_1", im_sharpen1) # 锐化算子2 sharpen_2 = np.array([[0, -1, 0], [-1, 8, -1], [0, 1, 0]]) / 4.0 # 使用filter2D进行滤波操作 im_sharpen2 = cv2.filter2D(im , -1, sharpen_2) cv2.imshow("sharpen_2", im_sharpen2) cv2.waitKey() cv2.destroyAllWindows() 执行结果：
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