图像增强方法汇总OpenCV+python实现【第二部分：高级图像增强方法】
- 前言
- 高级图像增强方法
- 1. 随机高斯模糊（Random Gaussian Blur）
- 2. 随机灰度（Random Grayscale）
- 3. 随机通道交换（Random Channel Swap）
- 4. 随机伽马校正（Random Gamma Correction）
- 5. 随机透视变换（Random Perspective Transform）
- 6. 随机光照变化（Random Lighting Adjustments）
- 7. 直方图均衡化：
- 8. 对比度拉伸：
- 9. 锐化：
- 10. 去噪：
- 均值滤波（Average Blurring）
- 高斯滤波（Gaussian Blurring）
- 中值滤波（Median Blurring）
- 双边滤波（Bilateral Filtering）
前言
图像增强是指通过各种技术手段改善图像的视觉效果，使其更适合特定的应用场景。以下是一些常见的图像增强方法：
注意：本文从广义的角度讲图像增强方法，这些图像增强方法不一定都适用于CV中AI模型训练前的图像处理
高级图像增强方法
1. 随机高斯模糊（Random Gaussian Blur）
- 应用高斯模糊来模糊图像。
python"># 应用高斯模糊
blurred_image = cv2.GaussianBlur(image, (15, 15), 0)# 显示模糊后的
