经过3*3，sigma=0.5二维高斯低通滤波器滤波后的图像 figure;imshow(I);title('滤波器3*3,sigma=0.5')
1、卷积核的求取 //初始化高斯卷积核kernel =Mat::ones(kHeight, kWidth, CV_32F);//找到高斯核的中心点//注意该中心点是以0开头,10σ结尾的中心点intcenter = floor(5*sigma);//遍历Mat,求值for(inti =0; i < kHeight; i++) {for(intj =0; j < kWidth; j++) {//坐标(i,j)对应的高斯...
【其它】读入一幅彩色图像并显示,对其进行以下处理(该图像主要用于步骤1和2): 1、分别用3×3和5×5的均值滤波对其进行处理,并显示结果; 2、用5×5的高斯平滑滤波对原图进行处理(用不同的σ值看看有何区别),并显示结果(至少两种不同σ值对应的结果);(也注意查看和5×5均值滤波的结果有何区别) 3、下载一幅...
. OutputArray dst: 输出图像,深度和类型与输入图像一致 . Size ksize: 滤波模板kernel的尺寸,一般使用Size(w, h)来指定,如Size(3,3) . Point anchor=Point(-1, -1): 字面意思是锚点,也就是处理的像素位于kernel的什么位置,默认值为(-1, -1)即位于kernel中心点,如果没有特殊需要则不需要更改 . int b...
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3. 4. 5. 6. 7. 8. 9. 得到的结果如下: 三、非极大值抑制 1、原理和过程 目的:细化边缘,在上面的图像中,梯度计算得到的边缘很粗,一条边缘中央一般很亮,两边亮度逐渐降低,可以根据这个特点去掉非局部灰度最高的“假边”,达到细化边缘的目的。
#pragma HLS STREAM depth=763 variable=LineBuf3 #pragma HLS STREAM depth=763 variable=LineBuf4 ap_uint<8> W[5][5] = {0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0}; ...
核是:3 *3 均值滤波 二,高斯函数 Y方向的方差与X方向的一致。处理后图像看起来更模糊(滤波明显)的话,核要更大。 (三)代码实现 (四)核计算 (五)图像产生高斯噪声循环代码实现 1defclamp(pv):#使我们的随机值在0-255之间2ifpv > 255:3return2554ifpv <0:5return06returnpv7importcv2 as cv8importnumpy...
以5×5的高斯核为例,其定点化处理过程如下:首先,将归一化后的浮点数据乘以1024(即2^10),然后进行四舍五入取整。这样,每个浮点数都被转化为了一个整数。在滤波过程中,使用这些整数进行计算。滤波完成后,再将结果右移10位(即除以1024),以实现归一化。这样,输出图像的位宽就与输入图像保持一致了。 此外,高斯核还...