默认值为 cv2.BORDER_DEFAULT。常用的选项还包括 cv2.BORDER_CONSTANT 等。 anchor(可选):锚点,即高斯核的中心点坐标。默认值为 (-1, -1),表示核的中心点在核的中心位置。这个参数通常不需要调整。三、如何合理设置 cv2.GaussianBlur 函数的参数值 ksize:选择一个奇数大小的高斯核,通常从 (3, 3) 开始尝试,...
gray = cv2.cvtColor(img,cv2.COLOR_BGR2GRAY) 12. 高斯平滑滤波 cv2.GaussianBlur() 参数1:图像 参数2:滤波器大小 参数3:标准差 [python] view plain copy gray = cv2.GaussianBlur(gray,(3,3),0) #模糊图像 13. 中值滤波 cv2.medianBlur() 参数1:图像 参数2:...
最后来看真正的高斯滤波函数GaussianBlur: 功能:对输入图像_src进行滤波得到输出图像_dst,滤波核大小为ksize,滤波参数由sigma1和sigma2计算出,边缘扩展模式为borderType. 其源代码和注释如下: 1. 2. 复制代码 void cv::GaussianBlur( InputArray _src, OutputArray _dst, Size ksize, double sigma1, double sigma2...
border = BorderTypes.get(border, cv2.BORDER_REPLICATE) self.fillval = fillval self.anchor = anchor self.random = random_state Example #16Source File: imgproc.py From ADL with MIT License 5 votes def _augment(self, img, s): return np.reshape(cv2.GaussianBlur(img, s, sigmaX=0, sigma...
cv2.BORDER_CONSTANT: 添加有颜色的常数值边界,还需要下一个参数(value) cv2.BORDER_REFLIECT: 边界元素的镜像。例如:fedcba | abcdefgh | hgfedcb cv2.BORDER_101或者cv2.BORDER_DEFAULT: 跟上面一样,但稍作改动,例如:gfedcb | abcdefgh | gfedcba ...
dx, dy = [cv2.GaussianBlur((random_state.rand(*shape) *2-1) * alpha, (sigma|1, sigma|1),0)for_inrange(2)] x, y = np.meshgrid(np.arange(shape[1]), np.arange(shape[0])) x, y = np.clip(x+dx,0, shape[1]-1).astype(np.float32), np.clip(y+dy,0, shape[0]-1).as...
aussian = cv2.GaussianBlur(img, (5, 5), 1) 4、中值滤波 median = cv2.medianBlur(img, 5) 5指5*5矩阵 十六、矩阵拼接,(图像的拼接) res = np.hstack((blur,aussian,median)) 括号内指的是所需要拼接的图片 hstack横向拼接vstack纵向拼接 ...
Static GaussianBlur(src, ksize, sigmaX, sigmaY := 0, borderType := CV2.BORDER_DEFAULT) { ksize := ComArrayMake(ksize) dst := this.MAT() dst.MAT := this.CV.GaussianBlur(src.MAT, ksize, sigmaX, sigmaY, borderType) dst.Shape := [dst.MAT.Rows, dst.MAT.Cols, dst.MAT.Channels] ...
g[h//2, w//2] =1g = cv2.GaussianBlur(g, (-1,-1),2.0) g /= g.max() self.G = cv2.dft(g, flags=cv2.DFT_COMPLEX_OUTPUT) self.H1 = np.zeros_like(self.G) self.H2 = np.zeros_like(self.G)foriinxrange(128): a = self.preprocess(rnd_warp(img)) ...
constant = cv2.copyMakeBorder(img, top_size, bottom_size, left_size, right_size, borderType=cv2.BORDER_CONSTANT, value=0) #以0的常数值来填充 plt.subplot(231), plt.imshow(img,'gray'),plt.title('ORIGINAL') plt.subplot(232), plt.imshow(replicate,'gray'),plt.title('REPLICATE') ...