import cv2 o=cv2.imread("C:/Users/xpp/Desktop/Lena.png")#原始图像 r=cv2.GaussianBlur(o,(5,5),0,0)#高斯滤波 cv2...imshow("original",o) cv2.imshow("result",r) cv2.waitKe...
下面是高斯滤波特征提取的代码示例: #导入相关库 import cv2 import numpy as np #读取图像 img = cv2.imread('test.jpg') #进行高斯滤波处理 blur = cv2.GaussianBlur(img, (5,5), 0) #提取图像特征 gray = cv2.cvtColor(blur, cv2.COLOR_BGR2GRAY) canny = cv2.Canny(gray, 50, 150) #显示结果 ...
卡尔曼滤波(KF) 的对偶滤波算法就是信息滤波(Information Filter, IF)。标 准的IF 具有和KF 相同的假设。KF 和IF 之间的主要不同源于高斯置信度表示的方式。对于一系列KF 算法,高斯分布都由它们的矩(均值、协方差)表示, IF以正则参数表示高斯分布,该正则参数由一个信息矩阵和信息向量组成。参数的不同导致了不...
双边滤波(Bilateral Filter):双边滤波是一种非线性滤波算法,能够保留图像的边缘信息。它结合了空间域和灰度值域的相似性进行滤波。对于每个像素,通过计算周围像素与它的距离和灰度值的差异,来调整该像素的灰度值。 高斯滤波(Gaussian Filter):高斯滤波是一种线性平滑滤波算法,基于高斯函数的概率密度函数。它将像素的值与...
6检测中不会偏向任一方向2高斯函数是单值函数这表明高斯滤波器用像素邻域的加权均值来代替该点的像素值而每一邻域像素点权值是随该点与中心点的距离单调增减的这一性质是很重要的因为边缘是一种图像局部特征如果平滑运算对离算子中心很远的像素点仍然有很大作用则平滑运算会使图像失真3高斯函数的付立叶变换频谱是单瓣...