AOD-NET 去雾与 ACE 对比度增强结合 - 代码示例

以下代码展示了如何将 AOD-NET 去雾网络与 ACE 自适应对比度增强结合，并将处理后的图像保存到固定位置：

import cv2
import numpy as np
from aod_net import AODNet
from ace import ace_contrast_enhancement

# 加载 AOD-NET 模型
aod_net = AODNet()
aod_net.load_model('aod_net_model.pth')

# 加载输入图像
input_image = cv2.imread('input_image.jpg')

# 使用 AOD-NET 去雾网络进行去雾处理
dehazed_image = aod_net.dehaze(input_image)

# 使用 ACE 自适应对比度增强算法增强图像对比度
enhanced_image = ace_contrast_enhancement(dehazed_image)

# 保存处理后的图像到固定位置
save_path = 'output_image.jpg'
cv2.imwrite(save_path, enhanced_image)
print(f'处理后的图像已保存至 {save_path}')

在上述代码中，首先加载 AOD-NET 模型，并使用该模型对输入图像进行去雾处理。然后，使用 ACE 自适应对比度增强算法增强去雾后图像的对比度。最后，将处理后的图像保存到指定的路径。请确保已正确安装 AOD-NET 和 ACE 自适应对比度增强相关的库，并将代码中的模型路径、输入图像路径和保存路径替换为实际的路径。