5-1感覺這些方法主體都差不多，就是微分算子不同，懶得一個個寫了

from cv2 import cv2 import numpy as np import randomdef singleDirectionsharpen(img, N=3):p = N // 2img_shape = np.shape(img)out = np.zeros(img_shape)for i in range(img_shape[0]):for j in range(img_shape[1]):if i >= p and i < img_shape[0] - p and j >= p and j < img_shape[1] - p:out[i][j] = img[i - 1][j - 1] - img[i + 1][j - 1] + 2 * (img[i - 1][j] - img[i + 1][j]) + img[i - 1][j + 1] - img[i + 1][j + 1]else:out[i][j] = 0return outimg = cv2.imread("C:\\test\\1.jpg") gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY) single_irection_sharpen = singleDirectionsharpen(gray)cv2.imwrite("C:\\test\\single_irection_sharpen.jpg", single_irection_sharpen)single_irection_sharpen = cv2.imread("C:\\test\\single_irection_sharpen.jpg")cv2.imshow('gray', gray) cv2.imshow('single_irection_sharpen', single_irection_sharpen)cv2.waitKey() cv2.destroyAllWindows

總結

以上是生活随笔為你收集整理的数字图像处理基础与应用 第五章的全部內容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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