# Read image img = cv2.imread("D:/gauss_blur/2.jpg") # Gaussian Filter out = gaussian_filter(img, K=3, sigma=0.8) # Save result cv2.imwrite("D:/gauss_blur/out_1.jpg", out) #show result cv2.imshow("result", out) cv2.imshow("image", img) cv2.waitKey(0) cv2.destroyAllWindo...
cv2 高斯模糊 - Python 在计算机视觉中,高斯模糊(Gaussian Blur)是一种常用的图像处理技术,可以用来使图像变得更加平滑(各向同性滤波)。 什么是高斯模糊 高斯模糊是一种线性滤波技术,它使用高斯函数来生成卷积核,可以在保留图像结构的同时减少噪音。 在进行高斯模糊时,我们需要指定一个卷积核的大小和标准差(sigma),...
# 需要导入模块: import cv2 [as 别名]# 或者: from cv2 importGaussianBlur[as 别名]defpre_process_image(img, skip_dilate=False):"""Uses a blurring function, adaptive thresholding and dilation to expose the main features of an image."""# Gaussian blur with a kernal size (height, width) of...
# applying gaussian blur on the image blur_img = cv2.GaussianBlur(image,(5,5),cv2.BORDER_DEFAULT) # show the image on the newly created image window cv2.imshow('Blur image',blur_img) Output : Example 2: Using GaussianBlur() method with src,ksize and sigmaX parameters. Python 1 2 3 ...
在下文中一共展示了cv2.blur方法的15个代码示例,这些例子默认根据受欢迎程度排序。您可以为喜欢或者感觉有用的代码点赞,您的评价将有助于系统推荐出更棒的Python代码示例。 示例1: movement ▲点赞 7▼ # 需要导入模块: import cv2 [as 别名]# 或者: from cv2 importblur[as 别名]defmovement(mat_1,mat_...
python3-cv2笔记 一、基本操作 1、读入图片(默认为"BGR"格式) img=cv2.imread(filepath,flags) filepath:要读入图片的完整路径 flags:读入图片的标志 cv2.IMREAD_COLOR:默认参数,读入一副彩色图片,忽略alpha通道 cv2.IMREAD_GRAYSCALE:读入灰度图片 cv2.IMREAD_UNCHANGED:顾名思义,读入完整图片,包括alpha通道...
"" # Gaussian blur with a kernal size (height, width) of 9. # Note that kernal sizes must be positive and odd and the kernel must be square. proc = cv2.GaussianBlur(img.copy(), (9, 9), 0) # Adaptive threshold using 11 nearest neighbour pixels proc = cv2.adaptiveThreshold(proc, ...
python cv2 得到位深 python cv4 一、基本操作 1、读、写、显示操作 #读取图像 I = cv2.imread('C:\\photo\\logo.jpg',1)#参数一为读取文件位置,参数二为读取方式 #(对于参数二:当为0时则以灰度图的形式读取,当为1时则以BGR方式读取,当为2时)...
1.cv2.blur(img, (3, 3)) 进行均值滤波 参数说明:img表示输入的图片, (3, 3) 表示进行均值滤波的方框大小 2. cv2.boxfilter(img, -1, (3, 3), normalize=True) 表示进行方框滤波, 参数说明当normalize=True时,与均值滤波结果相同, normalize=False,表示对加和后的结果不进行平均操作,大于255的使用255...
ADAPTIVE_THRESH_GAUSSIAN_C, cv2.THRESH_BINARY, 85, 0.0) kernel := cv2.getStructuringElement(cv2.MORPH_RECT, [5, 5], [-1, -1]) dist_8U := cv2.dilate(dist_8U, kernel, [-1, -1], 3) cv2.imshow("dist_8U", dist_8U) contours := cv2.findContours(dist_8U, cv2.RETR_EXTERNAL...