高斯模糊(Gaussian Blur)是一种图像模糊技术,它通过对图像中每个像素及其周围像素的加权平均来实现。权重由高斯函数(也称为正态分布)给出,通常是一个二维的高斯核(或称为滤波器)。高斯核的中心像素权重最高,随着距离中心像素的距离增加,权重逐渐减小。 2. 学习C语言中图像处理库的使用 在C语言中,处理图像通常需要...
3.实现高斯滤波算法 intGaussBlurImage(ImagePicData*ImageData,ImageGaussBlurOpt*GaussBlur){ImagePicData ImageTempData;ImageRGBAColor RGBAColor;double*Kernel=GaussBlur->Kernel;int Border=(GaussBlur->Size-1)/2;int Height=ImageData->Height;int Width=ImageData->Width;int Pos=0;int i,j,k,r,s;Image...
它还保留了图像的基本特征,比均值模糊要好一些。(均值模糊表示背锅) 2、边缘保留滤波EPF 之前介绍了无论是均值还是高斯都是属于模糊卷积,它们都有一个共同的特点就是模糊之后图像的边缘信息不复存在,受到了破坏。有一种滤波方法有能力通过卷积处理实现图像模糊的同时对图像边缘不会造成破坏,滤波之后的输出完整的保存了...
半径无关快速高斯模糊实现(附完整C代码) 之前,俺也发过不少快速高斯模糊算法. 俺一般认为,只要处理一千六百万像素彩色图片,在2.2GHz的CPU上单核单线程超过1秒的算法,都是不快的. 之前发的几个算法,在俺2.2GHz的CPU上耗时都会超过1秒. 而众所周知,快速高斯模糊有很多实现方法: 1.FIR (Finite impulse response)...
半径无关快速高斯模糊实现(附完整C代码) 之前,俺也发过不少快速高斯模糊算法. 俺一般认为,只要处理一千六百万像素彩色图片,在2.2GHz的CPU上单核单线程超过1秒的算法,都是不快的. 之前发的几个算法,在俺2.2GHz的CPU上耗时都会超过1秒. 而众所周知,快速高斯模糊有很多实现方法:...
高斯模糊中为了计算权重矩阵,需要设定σ的值。假定σ=1.5,则模糊半径为1的权重矩阵如下: 这9个点的权重总和等于0.4787147,如果只计算这9个点的加权平均,还必须让它们的权重之和等于1,因此上面9个值还要分别除以0.4787147,得到最终的权重矩阵. 计算高斯模糊 ...
常用的Canny边缘算法里包含了四个部分:高斯模糊、Sobel(Scharr)边缘算子、非极大值抑制(NMS)、双阈值法+边缘链接。 高斯模糊 int *Gaussain_Blur(int *image) { static int Blur_image[MT9V03X_H][MT9V03X_W]; // 高斯模糊图像 int *map; float Gaussain_weight_matrix[9] = { 0.0947416, 0.118318, ...
高斯模糊,可以平滑掉图像中的一些斑点。 拉普拉斯变换,可以检测图像的边缘。 形态学膨胀,可以把一大片邻近的点连成一块区域:在文字识别中常用这个算法。 文字是一种边缘特别突出的图形,与自然物体的差异很大,所以拉普拉斯变化之后文字区域非常的明显。 但是在阀值分隔之后,这个区域往往形成一些密集而不连续的点: ...
百度试题 题目下列选项的滤镜,属于“模糊”滤镜组的是( ) A.径向模糊B.特殊模糊C.高斯模糊D.动感模糊相关知识点: 试题来源: 解析 ABC 反馈 收藏
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