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使用高斯滤波器进行模糊图像恢复python代码 图像 高斯滤波,完整源码链接https://github.com/LamyaLi/cvLab一、图像的高斯滤波处理文章目录一、**图像的高斯滤波处理**1、题目要求2、题目分析3、实现步骤(仅展示部分关键代码)4、结果展示二、**图像的联合双边滤波处理**1
import.pyplot as plt import numpy as np from matplotlib.ticker import MultipleLocator from mpl_toolkits.mplot3d import Axes3D class GaussianKernel: ''' sigma: the standard deviation of the gaussian convolutionwidth: the width of the convolution kernel step: used for the visual of the guassian co...
理想滤波器、巴特沃斯滤波器、高斯滤波器(Python) 1importnumpy as np2importcv23importmatplotlib.pyplot as plt45defG(img,str,s):6#设置截止频率7D0 = 88##傅里叶变换9f =np.fft.fft2(img)10f_shift = np.fft.fftshift(f)#将零频点移到频谱的中间,就是中间化处理11m =f_shift.shape[0]12n = f_...
做图像超分的任务,需要用到各向异性滤波器,网上找了相关资料大多都是MATLAB版本,自己手写一个Python版本的滤波器 import numpy as np import cv2 as cv def generate_kernel(sigma1,sigma2,theta,loc): # 当sig…
简介:OpenCV高斯滤波器、双边滤波器的讲解与实战(附Python源码) 需要源码和图片请点赞关注收藏后评论区留言私信~~~ 一、高斯滤波器 高斯滤波也被称为高斯模糊或者高斯平滑,是目前应用最广泛的平滑处理算法,高斯滤波可以很好的在降低图片噪声,细节层次的同时保留更多的图像信息,经过处理的图像呈现磨砂玻璃的滤镜效果 ...
以下是一个使用Python和OpenCV库实现高斯滤波的简单示例: import cv2 import numpy as np # 读取图像 image = cv2.imread('input.jpg') # 创建高斯核 kernel_size = (5, 5) # 核的大小 sigma_x = 0 # 高斯核的X方向标准差 kernel = cv2.getGaussianKernel(kernel_size[0], sigma_x) kernel = np....
首先构造高斯函数,Python中我没找到可以直接用的接口,所以就自定义算了,注意二维可以不用再写一遍公式,可以通过一维高斯获取: #一维高斯函数 def Gaussian(x,sigma=1.0): result = 1/(np.sqrt(2*np.pi)*sigma)*np.exp(-(x/sigma)**2/2) return result #二维高斯函数 def Gaussian2D(x,y,sigmaX=1.0,...
显著提高了图像质量。综上所述，通过Python版本的各向异性高斯滤波器，不仅能够实现实现图像超分任务中的关键功能，还能在处理边缘细节方面表现出色，有助于实现更高质量的图像增强效果。这一实现过程不仅提高了编程能力，也为后续的图像处理任务提供了有价值的工具。
高斯核长宽相等, 我这里用线性卷积核, 对矩阵沿着x卷一次得到的结果再沿y轴卷一次得到的结果等价于直接...