sharpen - 腾讯云开发者社区

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。

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OpenCV之图像锐化

/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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OpenCV-Python系列·第十一集

/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

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数字图像处理之锐化处理

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('

1.7K4 0

PIL中ImageFilter模块几种图片滤波处理和使用方法

；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

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Python PIL图像处理开发极简教程

图像锐化增强 sharpen = im.filter(ImageFilter.SHARPEN) sharpen.save('D:/sharpen.png') ?

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GEE 高阶——geeSharp模块平移锐化(Pan-sharpening)（SFIM、克-施密特、PCA等不同滤波方法）

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。

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轮廓内核处理

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

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Python PIL图像处理开发极简教程

图像锐化增强 sharpen = im.filter(ImageFilter.SHARPEN) sharpen.save('D:/sharpen.png') ?

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图像处理卷积算法实现

, -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,

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OpenCV之USM 锐化增强算法

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

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卷积神经网络可视化——Image Kernel

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

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Nginx系列：图片过滤处理

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。

1.1K2 0

matlab | 图像增强-模板处理

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%

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干货 | 如何实现小程序图片模糊预加载？

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

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WordPress网站B2主题会员展示模块

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"> <div class="i-content"...x-oss-process=image/resize,m_fill,h_192,w_192/sharpen,120" alt="" src="https://xiaohuli.vip/wp-content...x-oss-process=image/resize,m_fill,h_192,w_192/sharpen,120" class="lazy"> <div class="i-content"...x-oss-process=image/resize,m_fill,h_192,w_192/sharpen,120" class="lazy"> <div class="i-content"

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pytorch卷积神经网络-卷积的定义（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) ?

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用Python进行边缘检测

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

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MixMatch论文学习笔记

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

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「Go工具箱」推荐一个简单、实用的图像处理工具：imaging

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

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