其中,f(x,y)为图像中(x,y)点的灰度值,g(x,y)为该点经过高斯滤波后的值。 以下是一段在OpenCV中实现的C语言程序,为一个使用3×3模板的高斯滤波函数,输入的参数依次为:当前灰度图像数据指针、图像宽度、图像高度。函数更新了灰度图像数据指针所指向的数据。 01voidgaussianFilter(uchar* data,intwidth,intheig...
(1)二维高斯函数具有旋转对称性,即滤波器在各个方向上的平滑程度是相同的.一般来说,一幅图像的边缘方向是事先不知道的,因此,在滤波前是无法确定一个方向上比另一方向上需要更多的平滑.旋转对称性意味着高斯平滑滤波器在后续边缘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...
最后,图像经过滤波后达到平滑的效果,而图像上的边缘也会有一定程度的平滑,使得整个图像变得模糊,边缘得不到保存。 双边滤波基本思想:将高斯滤波(空间临近)中通过各个点到中心点的空间临近度计算的各个权值进行优化,将其优化为空间临近度计算的权值 和 像素值相似度计算的权值的乘积,优化后的权值再与图像作卷积运算。
()高斯滤波器参数的确定 http://tsindahui.blog.sohu.com/166075850.html opencv的实现,在cvFilter.cpp的init_gaussian_kernel函数中: sigmaX = sigma > 0 ? sigma : (n/2 – 1)*0.3 + 0.8; 彩色图像的高斯平滑处理 ()图文说明 http://www.ruanyifeng.com/blog/2012/11/gaussian_blur.html ()维基百...
opencv中函数的作用和介绍 图像领域。 后处理滤波。 高斯模糊:使用OpenCV中的`cv2.GaussianBlur`函数对图像进行高斯模糊处理,可以减少图像中过于清晰和锐利的部分,模拟自然图像中的一些模糊效果。例如: python. import cv2. img = cv2.imread('ai_generated_image.jpg'). blurred_img = cv2.GaussianBlur(img, (5,...
如果这个尺寸我们设其为非正数,那么OpenCV会从第五个参数sigmaSpace来计算出它来。 sigmaX x方向上的标准差 sigmaY y方向上的标准差。默认输入量为0,则将其设置为等于sigmaX,如果两个轴的标准差均为0,则根据输入的高斯滤波器尺寸计算标准偏差。 borderType 边界填充方式,默认为黑边 4.2.3 效果 Mat xuenai = ...
以下是一段在OpenCV中实现的C语言程序，为一个使用3×3模板的高斯滤波函数，输入的参数依次为：当前灰度图像数据指针、图像宽度、图像高度。函数更新了灰度图像数据指针所指向的数据。void gaussianFilter(uchar* data, int width, int height){ int i, j, index, sum;int templates[9] = { 1, 2, 1,2, 4...
以下是一段在OpenCV中实现的C语言程序,为一个使用3×3模板的高斯滤波函数,输入的参数依次为: 当前灰度图像数据指针、图像宽度、图像高度。函数更新了灰度图像数据指针所指向的数据。 voidgaussianFilter(uchar*data,intwidth,intheight) { inti,j,index,sum; ...
//一维高斯数据滤波器 double *pdKernel; //高斯系数与图像数据的点乘 double dDotMul; //高斯滤波系数的总和 double dWeightSum; //中间变量 double *pdTmp; //分配内存 pdTmp = new double[nWidth*nHeight]; //产生一维高斯数据滤波器 MakeGauss(sigma,&pdKernel,&nWindowSize); ...
canny opencv 原理canny opencv 原理 Canny边缘检测算法原理。 1. 高斯滤波: 首先对输入图像应用高斯滤波器,目的是平滑图像,减少噪声的影响。高斯滤波器是一种线性滤波器,它根据高斯分布对图像中的每个像素进行加权平均。 高斯核的大小和标准差决定了滤波的程度。较大的核和标准差会导致更强的平滑效果,但也可能会...