sigma): """对图像进行高斯滤波""" kernel = gaussian_kernel(kernel_size, sigma) return cv2.filter2D(image, -1, kernel) # 读取图像并转换为灰度图 image = cv2.imread('example.jpg', cv2.IMREAD_GRAYSCALE) # 应用高斯滤波 filtered_image = gaussian_filter(image, (5, 5), 1.0) # 显示原始图...
gaussian_filter(green, sigma=1.5) blueGaussian = ndimage.gaussian_filter(blue, sigma=1.5) gaussian = np.dstack((redGaussian, greenGaussian, blueGaussian)) gaussianImg = Image.fromarray(gaussian) gaussianImg.save('gaussian.png') 方框模糊 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 redBox ...
redGaussian=ndimage.gaussian_filter(red,sigma=1.5)greenGaussian=ndimage.gaussian_filter(green,sigma=1.5)blueGaussian=ndimage.gaussian_filter(blue,sigma=1.5)gaussian=np.dstack((redGaussian,greenGaussian,blueGaussian))gaussianImg=Image.fromarray(gaussian)gaussianImg.save('gaussian.png') 在这里插入图片描述 ...
gaussian_filter() 此函数应用高斯过滤器 random_integers() 此函数返回一个数组,数组中的随机整数值在上限和下限之间 polar() 该函数使用极坐标绘制图形 另见 可以在这个页面中找到scipy.ndimage文档。 重复音频片段 正如我们在第 2 章,“高级索引和数组概念”中所看到的那样,我们可以使用 WAV 文件来完成整洁的事...
如果是这样,scipy 中有一个函数 gaussian_filter(): 更新的答案 这应该有效——虽然它仍然不是 100% 准确,但它试图解释网格每个单元格内的概率质量。我认为使用每个单元格中点的概率密度稍微不太准确,尤其是对于小内核。有关示例,请参见 https://homepages.inf.ed.ac.uk/rbf/HIPR2/gsmooth.htm。 import ...
处理椒盐噪声的常见方法包括使用中值滤波器(Median Filter),它可以有效地去除这种类型的极端值噪声而不会使图像过度模糊。 为图像添加椒盐噪声: 通过随机选择图像中的像素点,将一定数量(300-10000)的像素值设置为最大(白色,代表盐)和最小(黑色,代表椒),以此向灰度图像添加椒盐噪声。 image_path = 'test.png' ima...
gaussian_blur = ndimage.gaussian_filter(img_np, sigma=1) # 显示模糊后的图像 plt.imshow(gaussian_blur) plt.show() 这些是使用PIL、Numpy和Matplotlib进行图像处理的一些基本示例。这些库提供了丰富的功能,可以实现更复杂的图像处理任务。通过组合这些库的功能,你可以轻松地完成各种图像处理任务。相关...
双边滤波(Bilateral filter)是一种非线性的滤波方法,是结合图像的空间邻近度和像素值相似度的一种折衷处理,同时考虑空域信息和灰度相似性,达到保边去噪的目的。具有简单、非迭代、局部的特点。 双边滤波器的好处是可以做边缘保存(edge preserving),一般用高斯滤波去降噪,会较明显地模糊边缘,对于高频细节的保护效果并不...
blurred = scipy.ndimage.gaussian_filter(lena, sigma=4) plt.imshow(blurred) plt.axis('off') 1. 2. 3. 4. 5. matplotlib 有一个polar()函数,它以极坐标进行绘制: theta = np.linspace(0, k[0] * np.pi, 200) plt.polar(theta, np.sqrt(theta), choice(colors)) ...
plt.subplot(212)blurred = scipy.ndimage.gaussian_filter(lena, sigma=4)plt.imshow(blurred)plt.axis('off') matplotlib 有一个polar()函数,它以极坐标进行绘制: theta = np.linspace(0, k[0] * np.pi, 200)plt.polar(theta, np.sqrt(theta), choice(colors))for i in xrange(1, NFIGURES):theta...