python - 在图像锐化中进行相同操作后得到不同的图像阵列

Question

我正在尝试通过应用不锐化 mask 来锐化图像，即用高斯模糊图像减去图像，然后将差异添加回图像。

这是我运行的代码:

 img = cv2.imread('redhat.jpg')
 gauss = cv2.GaussianBlur(img,(7,7),0)
 diff = img - gauss
 sharp = img + diff
 cv2_imshow(img)
 cv2_imshow(sharp)

原图:

锐利:

如果我运行:而不是上面的代码:

 img = cv2.imread('redhat.jpg')
 gauss = cv2.GaussianBlur(img,(7,7),0)
 sharp = cv2.addWeighted(img, 2, gauss, -1, 0)
 cv2_imshow(img)
 cv2_imshow(sharp)

然后我就得到了正确的清晰图像:

有人可以向我解释为什么我在第一个代码中得到奇怪的结果吗？根据我的理解，这两段代码都在执行相同的数学运算。

Answer 1

在 diff = img - gauss 中，减法产生负值，但两个输入的类型为 uint8，因此运算结果被强制为相同类型，该类型不能容纳负值.

您必须将其中一张图像转换为签名类型才能正常工作。例如:

gauss = cv2.GaussianBlur(img,(7,7),0)
diff = img.astype(np.int_) - gauss
sharp = np.clip(img + diff, 0, 255).astype(np.uint8)

使用cv2.addWeighted()效率更高。