从数学的角度来看,图像的高斯模糊过程就是图像与正态分布做卷积。由于正态分布又叫作高斯分布,所以这项技术就叫作高斯模糊。 图像与圆形方框模糊做卷积将会生成更加精确的焦外成像效果。由于高斯函数的傅立叶变换是另外一个高斯函数,所以高斯模糊对于图像来说就是一个低通滤波操作。 GaussianBlur函数的作用是用高斯滤波...
而在高斯分布中,需要设定的参数为 和 ,因为对称性,所以 设定为0,而与想象的不同,opencv的高斯模糊函数输入了两个 (sigma)参数,sigmaX,sigmaY,显然opencv实现的高斯滤波和上文写的方法不太相同。 仔细阅读官方文档GaussianBlur后,可以看到 描述的很清楚,sigmaX是X轴的高斯核的 ,sigmaY是Y轴的高斯核的 ; 再阅读...
一:图像产生高斯噪声循环代码实现(耗时) def clamp(pv):#使我们的随机值在0-255之间ifpv >255:return255ifpv <0:return0returnpv import cv2ascv import numpyasnp def gaussian_noise(image):#对图像加上高斯噪声h,w,c=image.shapeforrowinrange(h):#十分耗时forcolinrange(w): s=np.random.normal(0,2...
fkx,fky;createGaussianKernels(fkx,fky,type,ksize,sigma1,sigma2);staticboolparam_check_gaussian_blur_bitexact_kernels=utils::getConfigurationParameterBool("OPENCV_GAUSSIANBLUR_CHECK_BITEXACT_KERNELS",false);if(param_check_gaussian_blur_bitexact_kernels&&!validateGaussianBlurKernel(fkx)){CV_LOG_INFO(NUL...
//容易理解,高斯滤波器如果尺寸为1,根据高斯函数可以知道该系数为1,所以就是将输入复制到输出 if( ksize.width ==1&& ksize.height ==1) { _src.copyTo(_dst); return; } //OpenCV中针对一些ksize = 3和5的情况做了OpenCL优化,所以初始化OpenCL相关函数 ...
OpenCV的高斯模糊api: dst =cv2.GaussianBlur(src,ksize,sigmaX,sigmaY,borderType) 1.dst 是返回值,表示进行高斯滤波后得到的处理结果。 2.src是需要处理的图像,即原始图像。它能够有任意数量的通道,并能对各个通道独立处理,图像深度应该是 CV_8U.CV_16U、CV_16、CV_32F 或者 CV_64F 中的一种 ...
opencv中的高斯模糊函数 在OpenCV中,高斯模糊函数是一种用于图像平滑处理的工具,它通过高斯函数对图像进行卷积操作,从而实现图像的模糊效果。高斯模糊能够有效地减少图像中的噪声和细节,同时比均值模糊更好地保留图像的边缘。 高斯模糊函数的参数及其含义 OpenCV中的高斯模糊函数原型如下(以Python为例): python cv2.Gaussi...
在OpenCV中,可以使用cv2.GaussianBlur()函数来实现高斯模糊。该函数的语法如下: ```python cv2.GaussianBlur(src, ksize, sigmaX[, dst[, sigmaY[, borderType]]]) ``` 其中: * `src`:输入图像。 * `ksize`:高斯核的大小。必须是奇数。 * `sigmaX`:高斯核函数在X方向的标准差。 * `dst`:输出图像。
高斯模糊是一种图像模糊滤波器,它用正态分布计算图像中每个像素的变换。N 维空间正态分布方程为 在二维空间定义为 其中r是模糊半径 (r2=u2+v2),σ 是正态分布的标准偏差。在二维空间中,这个公式生成的曲面的等高线是从中心开始呈正态分布的同心圆。分布不为零的像素组成的卷积矩阵与原始图像做变换。每个像素的...
Python OpenCV 365 天学习计划,与橡皮擦一起进入图像领域吧。 基础知识铺垫 看到一种说法,解释高斯模糊的比较简单,高斯模糊是带加权的均值模糊。 大概解释如下: 高斯模糊实质上就是一种均值模糊,只是高斯模糊是按照加权平均的,距离越近的点权重越大,距离越远的点权重越小。