使用cv2.GaussianBlur()函数对图像进行高斯滤波。需要指定高斯核的大小(必须是正奇数)和标准差。 python blurred_image = cv2.GaussianBlur(image, (15, 15), 0) 在这个例子中,高斯核的大小是15x15,标准差设置为0表示由核大小计算得出。 显示滤波后的图像: 使用cv2.imshow()函数显示原始图像和滤波后的图像。
再导入一张图片,将两个参数设置的更大一些来对比: img=cv2.imread("car.png",cv2.IMREAD_GRAYSCALE) v1=cv2.Canny(img,120,250) v2=cv2.Canny(img,50,100) res = np.hstack((v1,v2)) cv_show(res,'res') 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. 打印结果:...
可以使用以下命令进行安装: pipinstallopencv-python 1. 高斯滤波的实现 下面是一个简单的高斯滤波实现示例。我们将读取一幅图像,对其进行高斯滤波处理,并显示结果。 importcv2importnumpyasnpfrommatplotlibimportpyplotasplt# 读取图像image=cv2.imread('image.jpg')# 使用高斯滤波# (5, 5) 是卷积核的大小,0表示根...
首先,确保你的Python环境中已安装了OpenCV库。如果未安装,可以通过pip安装: pip install opencv-python 3. 读取图像 使用OpenCV的cv2.imread()函数读取要处理的图像。这里假设图像文件名为im1.jpg。 import cv2 # 读取图像 im1 = cv2.imread('im1.jpg') if im1 is None: print("Error: 图像文件未找到") ...
python 学习 OpenCV ''' import cv2 def smooth_filter(): img = cv2.imread('zerda.jpg') for i in range(1000): # 随机位置添加1000个噪声 temp_x = np.random.randint(0, img.shape[0]) temp_y = np.random.randint(0, img.shape[1]) ...
cv2.waitKey(0) cv2.destroyAllWindows() 三. python程序输出结果: 高斯滤波后图像 原图 四. opencv函数 cv2.GaussianBlur(img,(3,3),1.3) 实现高斯滤波 其中,(3,3)为滤波器的大小;1.3为滤波器的标准差,如果标准差这个参数设置为0,则程序会根据滤波器大小自动计算得到标准差。
cv2.destroyAllWindows() 3.运行结果 4.问题及解决方法 问题:没有办法将中文写在图片上,一有中文就乱码 解决方法:在百度上搜索,发现要写上中文,要设置汉字的字体颜色和坐标将汉字沾在图片上。也就是下面这几行代码 三、实验总结 通过这次的作业,我发现opencv真的没有xavis好用,xavis短短几行代码,但在python或...
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,顾名思义就是椒盐噪声 = 椒噪声(值为0,黑色) + 盐噪声(值为255,白色) 直接上代码: import cv2 ...
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....
cv2高斯 python opencv高斯滤波参数 在进行均值滤波和方框滤波时,其邻域内每个像素的权重是相等的。在高斯滤波中,会将中心点的权重值加大,远离中心点的权重值减小,在此基础上计算邻域内各个像素值不同权重的和。 4.1 原理介绍 在高斯滤波中,卷积核中的值不再都是1。如下图所示...