【Python初心者】画像のシャープネスの強化

import cv2
import numpy as np

# 画像の読み込み
image = cv2.imread("input.jpg")
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cv2.imread()関数を使って、"input.jpg"という名前の画像ファイルを読
み込みます
読み込んだ画像はimageという変数に格納されます。
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# グレースケールに変換
gray = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
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グレースケールに変換することで、画像の輝度情報に焦点を当てることができます
cv2.cvtColor()関数を使用してカラー画像をグレースケールに変換し、gray
という変数に格納します。
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# ラプラシアンフィルタを適用
laplacian = cv2.Laplacian(gray, cv2.CV_64F)
'''
ラプラシアンフィルタは画像処理においてエッジを強調するのに使用されるフィルタで、
エッジ部分の輝度変化を強調します
cv2.Laplacian()関数を使って、グレースケール画像grayに対してラプラシアン
フィルタを適用し、結果をlaplacianという変数に格納します
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# シャープネスの強化
sharpened = np.uint8(np.clip(gray - 0.5*laplacian, 0, 255))
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ラプラシアンフィルタの適用結果laplacianを元のグレースケール画像grayから減算し、
その結果を0から255の範囲にクリッピングしてシャープネスを強化します
シャープネスが強化された画像はsharpenedという変数に格納されます
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# 結果の表示
cv2.imshow("Sharpened Image", sharpened)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

import cv2

# 画像の読み込み
image = cv2.imread("input.jpg")
'''
cv2.imread()関数を使って、"input.jpg"という名前の画像ファイルを読
み込みます
読み込んだ画像はimageという変数に格納されます
'''

# ガウシアンフィルタを適用してブラー画像を作成
blurred = cv2.GaussianBlur(image, (0, 0), 3)
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cv2.GaussianBlur()関数を使って、imageに対してガウシアンフィルタを
適用してブラー画像を作成します
ガウシアンフィルタは、画像をぼかす処理を行うフィルタで、画像内のノイズ
を軽減するために使われます
第三引数の(0, 0)はカーネルサイズを指定しており、ここでは3x3のカーネル
を使用してぼかし処理を行います
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# マスク画像の作成
mask = cv2.addWeighted(image, 1.5, blurred, -0.5, 0)
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cv2.addWeighted()関数を使って、元の画像imageとブラー画像blurredを
組み合わせてマスク画像maskを作成します
このマスク画像には、元の画像との差分が強調されたエッジ情報が含まれます
第二引数の1.5と第四引数の-0.5はそれぞれ元の画像とブラー画像の重みを調整
するパラメータで、エッジの強調度を制御します
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# シャープネスの強化
sharpened = cv2.addWeighted(image, 1.5, mask, 0.5, 0)
'''
最後に、元の画像imageとマスク画像maskを組み合わせて、シャープネスを強化
した画像sharpenedを作成します
これにより、元の画像にエッジが強調された画像が重ね合わされます
第二引数の1.5と第四引数の0.5は、元の画像とマスク画像の重みを調整するパラ
メータです
'''

# 結果の表示
cv2.imshow("Sharpened Image", sharpened)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()