结合使用场景,建议建立两级滤波机制:先使用中值滤波消除脉冲噪声,再用高斯滤波处理高斯噪声,这种组合策略在工业检测系统中将误检率降低了21%。 实际案例中,某自动驾驶团队在处理夜间摄像头图像时,发现sigma值设为1.5时能有效抑制低照度噪声,同时保持交通标志边缘锐利。但当车速超过60km/h时,动态模糊导致传统高斯滤波失效,他们
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ky = kx;//如果核宽和核高相等,且两个sigma相差很小的情况下,y方向的高斯核去与x方向一样,减少计算量 else ky = getGaussianKernel( ksize.height, sigma2, std::max(depth, CV_32F) );//否则计算y方向的高斯核系数 return createSeparableLinearFilter( type, type, kx, ky, Point(-1,-1), 0, ...
cv2.destroyAllWindows()#当normalize=False 表示对加和后的9个点,不进行求平均的操作,如果加和后的值大于255,使用255表示box_1 = cv2.boxFilter(img, -1, (3, 3), normalize=False) cv2.imshow('box_1', box_1) cv2.waitKey(0) cv2.destroyAllWindows() #4. cv2.GaussianBlur 根据高斯的距离对周围...
cv2.GaussianBlur卷积结果和上面的结果一致.import cv2 cv2.GaussianBlur(data, (gaussian_kernel_size,...
高斯滤波器是一种线性平滑滤波器,常用于图像处理中的平滑操作。它通过在图像上进行卷积操作,将每个像素的值替换为其周围像素的加权平均值。高斯滤波器的权重值由一个高斯函数决定,该函数在中心像素附近具有最大值,并随着距离的增加而逐渐减小。这种权重分布使得高斯滤波器能够有效地去除图像中的噪声,同时保留图像的细节...
这是具体的高斯滤波:(21条消息) gaussian_filter( )函数(高斯滤波)_方如一的博客-CSDN博客 https://blog.csdn.net/Fwuyi/article/details/123585403 我把代码放在最后,import中可能很多都没有调用到,是我之前放的,懒得改了。 # 数据处理部分 import numpy as np ...
整个高斯核只由sigma定义，但是你用高斯核的哪一部分来模糊图像是由truncate（在skimage中）还是ksize（在...
3. cv2.Guassianblur(img, (3, 3), 1) 表示进行高斯滤波, 参数说明: 1表示σ, x表示与当前值得距离,计算出的G(x)表示权重值 4. cv2.medianBlur(img, 3) #中值滤波,相当于将9个值进行排序,取中值作为当前值 参数说明:img表示当前的图片,3表示当前的方框尺寸 ...
高斯函数与高斯滤波 一维高斯函数我们都熟悉,形式如下: 计算机视觉中,高斯滤波使用的高斯核为\(x\)和\(y\)两个一维高斯的乘积,两个维度上的标准差\(\sigma\)通常相同,形式如下: 高斯滤波(平滑),即用某一尺寸的二维高斯核与图像进行卷积。高斯核是对连续高斯函数的离散近似,通常对高斯曲面进行离散采样和归一化...