类似的博文有很多,但还是觉得自己总结一编印象深一些。 2.1 图像卷积 dst = cv.filter2D(图像, -1, kernel) 1. 2.2 均值滤波 核心API:cv.blur(图像,卷积核) 2.3 中值滤波 核心API:cv.medianBlur(图像,卷积核) 2.4 高斯模糊 核心API:cv.GaussianBlur(图像, (卷积核), 标准差) 代码示例 import cv2 as cv...
1、图像卷积: 用一个小于图像的矩阵窗口在图像上按照一定的步长移动,在窗口覆盖的图像对应区域内,将对应像素点与窗口权值进行乘法操作,再将所有的乘积相加再除以窗口尺寸,作为该步移动的输出。 这里的窗口一般被称为卷积核(kernal),卷积核中的元素被称为权值。 注意,当输入图像通道数为多个时,对应的卷积核也有同样...
OpenCV 卷积运算和卷积核 卷积运算和卷积核 图像运算中经常会碰到卷积运算这个讲法, 初看不知道具体含义, 其实非常简单, 工作原理如下: 首先提供一个小的矩阵, 一般是3*3, 或者是 5*5 或者是 7*7, 一般是方形矩阵, 维度为奇数, 这样中心点可以作为锚点, 矩阵中的元素取值多为很小的整数(或正或负或零),...
核,可以认为是过滤器,可以认为是一个窗口, 它通过不停的在画面上滑动,与原图相同的范围做卷积运算, 将计算结果替换掉原图对应区域的中心位置的值 重复这个动作,直到将这个图片上每个元素都卷积了一次为止 卷积操作 OpenCV 提供的函数 cv.filter2D() 可以让我们对一幅图像进行卷积操作 下面是一个 5x5 的平均滤波...
我们先把卷积核放到一边,重点先看一下原像素是如何通过卷积滤波来得到目标像素的。如图所示,如果我们想要得到图中的目标像素(第二排第二列),那么我需要同样的找到原像素和原像素周围的一圈像素(3*3的矩阵),然后根据周围一圈的值进行加权运算。 (-1*3)+(0*0)+(1*1)+(-2*2)+(0*6)+(2*2)+(-1*2...
到目前为止,我们所接触到的卷积都是在OpenCV中API内部实现了的。学习了一些卷积操作之后,就立即联系OpenCV中实现了相应功能的函数。在调用这些函数时,函数默认地选择了某一种核,我们做的只是向函数传递一些参数来调整这个核。在OpenCV中,实际是允许我们用一个真实存在的核进行卷积操作的。 卷积核分解 理论上说,我们只...
OpenCV 构造卷积核getStructuringElement 一 构造卷积核 1 cv2.getStructuringElement rectkernel = cv2.getStructuringElement(shape, ksize, anchor=None) shape: 表示内核的形状 Enumerator ksize: 内核的尺寸 指定形状(元组) anchor: 锚点的位置 一般在调用erode以及dilate函数之前,先定义一个Mat类型的变量来获得...
defmotion_filter(img,K_size=3):H,W,C=img.shape# Kernel,构造卷积核K=np.diag([1]*K_size).astype(np.float)K/=K_size# zero paddingpad=K_size// 2 注意啊,前面的灰色//2可不是注释,这是python3的真除法的写法,意思是取商out=np.zeros((H+pad*2,W+pad*2,C),dtype=np.float)out[pad...
因为做的项目需要用到opencv的工具包,所以本人就开始了对opencv的各类函数进行原理上的学习,希望能够尽快的完成对opencv系统的学习。 1:什么是高斯模糊: 模糊是一种利用图像算法对源图像素色值进行重新合成的一种处理结果(当然也是近视眼就会导致模糊..xixi),而高斯模糊则是运用高斯函数(遵循数据正态分布)求出对应图...
卷积核 一看非常高大上的名字,但是它其实就是通过某种算法(平常所听的XX卷积,XXX卷积其实就是不同算法所得出的)得出的一个结果矩阵。首先我们知道图像其实就是一个个的像素点所构成的矩阵排列,而通过高斯函数求出来的目标矩阵在与源矩阵进行卷积滤波之后就能得出结果矩阵就是我们最后模糊的图像结果,效果如图所示: ...