python cv双边滤波 传统双边滤波参数取值 一、双边滤波算法(Bilateral Filter) 1、原理 高斯滤波是以距离为权重,设计滤波模板作为滤波系数,只考虑了像素间的空间位置上的关系,因此滤波的结果会丢失边缘的信息。 高斯滤波的缺陷如下图所示:平坦区域正常滤波,图像细节没有变化,而在突变的边缘上,因为只使用了距离来确定滤...
这里为了增加代码的可读性,便于进一步理解双边滤波的工作原理,以下代码牺牲了计算效率: #include<iostream>#include<opencv2/opencv.hpp>usingnamespacestd;usingnamespacecv;doubleconstPI=3.14159265358979323846;MatSpaceGaussianKernel(Size_<uchar>kernel_size,doublesigma_space){Matkernel(kernel_size,CV_32FC1);intk_...
道理我都懂,滤波(Filtering)是一个CV(Computer Vision)领域的术语,但实际上和“模糊”基本上是同义词(经评论区提醒,笔者理解有误,滤波可以实现模糊,也可以实现锐化,特此批注)。那么问题来了,为啥我搜“高斯模糊”能找到一大片,“双边模糊”只字不存,只能向隔壁图像识别处理领域取经? 然后过去一搜,OMG,大片公式糊你...
OpenCV还给出了简单的函数形式: CV_EXPORTS_W void bilateralFilter( InputArray src, OutputArray dst, int d, double sigmaColor, double sigmaSpace, int borderType = BORDER_DEFAULT ); 1. 2. 3. src : 原图, 8为整形或浮点型,单通道或者3通道; dst : 与原图同样尺寸,但不能是原图; d : 滤波核的...
void cv::blur( InputArray src, OutputArray dst, Size ksize, Point anchor,int borderType ) { boxFilter( src, dst, -1, ksize, anchor,true, borderType ); } 第四个参数,Point类型的anchor,表示锚点(即被平滑的那个点),注意他有默认值Point(-1,-1)。
CV10 图像模糊(均值、高斯、中值、双边滤波) 简介:当我们只想得到感兴趣的物体时,通过图像模糊,可以将那些尺寸和亮度较小的物体过滤掉,较大的物体则易于检测。除了降低噪声,这就是图像平滑(模糊)的另一个重要应用:减少噪点,突出ROI,以便目标提取。 通过将图像与低通滤波器内核进行2D卷积来实现图像模糊。这对于消除...
OpenCV-双边滤波cv::bilateralFilter 函数原型 void bilateralFilter( InputArray src, OutputArray dst, int d,double sigmaColor, double sigmaSpace,int borderType = BORDER_DEFAULT ); 参数说明 InputArray类型的src,输入图像,如Mat类型。 OutputArray类型的dst,输出图像。
src:待双边滤波图像,图像数据类型为必须是CV_8U、CV_32F和CV_64F三者之一,并且通道数必须为单通道或者三通道。 dst:双边滤波后的图像,尺寸和数据类型与输入图像src相同。 d:滤波过程中每个像素邻域的直径,如果这个值是非正数,则由第五个参数sigmaSpace计算得到。
#include<opencv2/opencv.hpp>#include<opencv2/core.hpp>#include<opencv2/highgui.hpp>#include<random>typedefcv::Point3_<uint8_t>Pixel;voidaddPoissonNoise(constMat&src,doublelambda,Mat&dst){dst=src.clone();// 产生泊松分布的随机数生成器std::random_device rd;std::mt19937gen(rd());std::po...
cv.waitKey(0) cv.destroyAllWindows() 效果图如下: 3,双边滤波 双边滤波其实很简单,它只是比高斯滤波多了一种掩膜而已。两种掩膜都是套用高斯分布公式得到的。双边滤波不光考虑了像素在空间中位置远近程度的影响,还考虑了像素亮度相近程度的影响。 双边滤波(Bilateral filter)是一种非线性的滤波方法,是结合图像的...