图像增强，ssr的python运行

你好，我是要做本科毕设，刚刚涉及图像增强方面的，在我的论文里面，要进行几种基于Retinex的图像增强的方法结果的对比，我现在不知道运行ssr代码的时候，我的照片应该放在哪里

不知道你这个问题是否已经解决, 如果还没有解决的话:

这篇博客: 基于 Retinex 的几种图像增强算法总结中的 SSR 算法 部分也许能够解决你的问题, 你可以仔细阅读以下内容或者直接跳转源博客中阅读:
SSR (Singal Scale Retinex)，即单尺度视网膜算法是 Retinex 算法中最基础的一个算法。运用的就是上面的方法，具体步骤如下：
- 输入原始图像 I(x,y) 和滤波的半径范围 sigma;
- 计算原始图像 I(x,y) 高斯滤波后的结果，得到 L(x,y);
- 按照公式计算，得到 Log[R(x,y)]；
- 将得到的结果量化为 [0, 255] 范围的像素值，然后输出结果图像。
需要注意的是，最后一步量化的过程中，并不是将 Log[R(x,y)] 进行 Exp 化得-到 R(x,y) 的结果，而是直接将 Log[R(x,y)] 的结果直接用如下公式进行量化：
将过程整合在一起就是如下过程：

以下回答来自chatgpt:

根据参考资料中的描述，SSR算法对图像进行了log变换、高斯模糊、差分等处理，而且在不同的sigma取值下的效果有所不同。因此，在运行SSR的Python代码时，应该将需要处理的照片放在可以访问的文件夹中，并确保代码中正确指定了图片路径。具体可参考以下示例代码：

import cv2
import numpy as np

# 读取图片
img = cv2.imread('path/to/image.jpg')

# 将图像转为灰度图
gray_img = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)

# 进行SSR算法处理
def ssr(img_gray, sigma):
    # 将灰度图从整数转为浮点数，并转换到对数域
    img_gray_float = np.float64(img_gray)
    log_img = np.log(img_gray_float + 1)

    # 计算不同sigma下的高斯核和权重
    gauss_kernels, weights = [], []
    for i in range(1, sigma+1):
        kernel_x = cv2.getGaussianKernel(3*i, sigma)
        kernel_y = cv2.getGaussianKernel(3*i, sigma)
        kernel = kernel_x * kernel_y.T
        gauss_kernels.append(kernel)
        weights.append(np.sum(kernel))

    # 对log图像进行高斯模糊
    blur_log_imgs = []
    for gk in gauss_kernels:
        blur_log_imgs.append(cv2.filter2D(log_img, -1, gk))

    # 根据不同sigma下的权重，进行加权平均
    final_img_log = np.zeros_like(log_img)
    for i in range(sigma):
        final_img_log += weights[i] * blur_log_imgs[i]

    final_img_log /= np.sum(weights)

    # 反过来得到SSR增强后的图像
    final_img = np.exp(final_img_log) - 1
    final_img = np.uint8(final_img)

    return final_img

# 对图片进行SSR处理，并显示结果
processed_img = ssr(gray_img, sigma=64)
cv2.imshow('Processed Image', processed_img)
cv2.waitKey(0)

# 关闭窗口
cv2.destroyAllWindows()

以上代码中的'path/to/image.jpg'应该替换为实际存放图片的路径。同时，代码中使用的sigma值为64，可根据需要进行调整。

如果你已经解决了该问题, 非常希望你能够分享一下解决方案, 写成博客, 将相关链接放在评论区, 以帮助更多的人 ^-^