1. 空域图像操作 在空间域对图像可以进行加噪声(椒盐噪声,高斯噪声),对比度增强(直方图均衡化),平滑滤波,锐化 1.1. 加噪声 首先是椒盐噪声,究其原理,其实就是随机在图像上将一些点设置为纯白色(盐)或者纯黑色(椒),那么我们只要知道需要加的个数,就可以通过生成随机数的方式加噪声。 def sp_noise(img, prob,...
noise = np.random.poisson(lam=20,size=img.shape).astype('uint8') # 加上噪声 img = img + noise np.clip(img,0,255) img = img/255 cv2.imshow('Poisson noise',img) cv2.waitKey(0) λ值越大,噪声程度越深。 3、椒盐噪声 椒盐噪声又称为脉冲噪声,是在图像上随机出现黑色白色的像素,顾名思...
具体内容:利用 OpenCV 对灰度图像像素进行操作,设计自适应中值滤波算法对椒盐图像进行去噪。模板大小 7*7(对比中值滤波器的效果) 5、彩色图像均值滤波 具体内容:利用 OpenCV 对彩色图像 RGB 三个通道的像素进行操作,利用算术均值滤波器和几何均值滤波器进行彩色图像去噪。模板大小为 5*5。 三、实验完成情况 添加噪声...
cv2.destroyAllWindows() 去噪 # 中值滤波去噪(Median Blurring) # 首先创建一个与原图大小相同的全黑图像 result = np.zeros(image.shape, image.dtype) # 然后对原图进行中值滤波处理 result = cv2.medianBlur(noisy_image, 5) cv2.imshow('Result', result) cv2.waitKey(0) cv2.destroyAllWindows() 请注...
图像去噪:使用OpenCV对图像进行处理,考虑对图像进行去除噪声点,通过不同方法。 OpenCV对于图像去噪(又称图像平滑)提供了四种方法,分别是均值滤波、方框滤波、中值滤波和高斯滤波。 图片去噪处理一般是在图像灰度化之后,图像灰度化之后,会存在噪声点,这些噪声点不是我们所需要的,因此需要图像去噪技术。
灰度图像添加噪声和去噪python 灰度图像增强的方法,依据作用域的不同,图像增强分为空域内处理和频域内处理;空域内处理是直接对图像进行处理,主要有灰度变换方法和直方图方法等。通过调节灰度图像的明暗对比度,使得图像变得更加清晰。直方图均衡化、直方图规定化、线性
4.1 Python图像的图像恢复-空域噪声滤波器 1 算法原理 2 代码 3 效果 1 算法原理 空域噪声滤波器(均值滤波器、排序统计滤波器) 均值滤波–cv2.blur(原始图像,核大小),指任意一点的像素值,都是周围 N*M 个像素值的均值。均值滤波器的特点为:随着核大小逐渐变大,会让图像变得更加模糊;如果设置为核大小为(1,...
python opencv 添加白色噪声点 opencv图像去噪声,图像平滑处理的几种常用方法:均值滤波归一化滤波高斯模糊中值滤波平滑处理(模糊)的主要目的是去燥声:不同的处理方式适合不同的噪声图像,其中高斯模糊最常用。其实最重要的是对图像卷积的核的理解,核太大图像会失真,
Python编码实现对图片加噪声 python图像去噪代码 首先要感谢一下字符型图片验证码识别完整过程及Python实现的博主,我的大部分知识点都是从他那里学来的。 想要识别验证码,收集足够多的样本后,首先要做的就是对验证码原始图片进行处理,对验证码识别分类之前,一般包括:将彩色图片转换成灰度图、将灰度图二值化和去除...