图像滤波是一种图像处理技术,用于增强或抑制图像中的特定特征,它可以看作是卷积的一种特殊情况。图像滤波可以用图像卷积来实现,但是图像卷积不一定是图像滤波。 在OpenCV 中,提供了丰富的图像滤波函数,可以满足各种图像处理需求。常用图像滤波函数包括: 均值滤波:blur、 boxFilter 高斯滤波:GaussianBlur 中值滤波:medianBlur...
一、图像卷积操作原理: 1、卷积操作原理图: 二、opencv常用的图像滤波函数:这些函数的主要作用是对图像进行平滑处理或去除噪声(核心目的是减少图像中的噪声,使图像变得更加平滑); 1、cv::blur()函数:英文全拼blur (1)函数原型: (2)代码示例: 2、cv::boxFilter()函数: (1)函数原型: (2)cv.blur() 均值滤波...
1 图像卷积 图像卷积就是卷积核在图像上按行滑动遍历像素时不断的相乘求和的过程,卷积可以用来提取特征,去噪,平滑等。 如下图: 常用概念: 1)步长:卷积核在图像上移动的步幅(每次移动一个像素步长,两个像素步长。。。) 2)padding:通过卷积后图片的长宽都会变小,
图像滤波是一种图像处理技术,用于增强或抑制图像中的特定特征,它可以看作是卷积的一种特殊情况。图像滤波可以用图像卷积来实现,但是图像卷积不一定是图像滤波。 在OpenCV 中,提供了丰富的图像滤波函数,可以满足各种图像处理需求。常用图像滤波函数包括: 均值滤波:blur()、boxFilter() 高斯滤波:GaussianBlur() 中值滤波:...
OpenCV 图像卷积 2.1 图像卷积 2.2 均值滤波 2.3 中值滤波 2.4 高斯模糊 2.5 Sobel算子 2.6 拉普拉斯算子 2.7 Canny边缘检测算法 2.8 双边滤波 2.9 锐化滤波 最近因项目需要加上自己的兴趣,需要用一些opencv相关的东西,虽然之前零零碎碎学习过一些,但是很久不用就忘了,打算写篇文章总结一下学习的过程以及一些常用的函...
过几个月的努力,小白终于完成了市面上第一本OpenCV 4入门书籍《从零学习OpenCV 4》。为了更让小伙伴更早的了解最新版的OpenCV 4,小白与出版社沟通,提前在公众号上连载部分内容,请持续关注小白。 卷积常用在信号处理中,而图像数据也可以看作是一种信号数据,例如图像中的每一行可以看作测量亮度变化的信号数据,每一...
卷积在图像处理中应用很广泛,可以使用OpenCV自带函数 voidfilter2D(InputArray src, OutputArray dst,intddepth, InputArray kernel, Point anchor=Point(-1,-1),doubledelta=0,intborderType=BORDER_DEFAULT ) 滤波器 滤波器中,所有元素和相加后应该等于1。如果大于1,则图像会变亮,如果小于1,图像变暗。
opencv对图像进行卷积 OpenCV中用cv2.filter2D()实现卷积操作,比如我们的核是下面这样(3×3区域像素的和除以10): 代码 # 基本卷积操作 import cv2 as cv import numpy as np img = cv.imread('paojie.jpg') # 定义卷积核 kernel = np.ones((3, 3), np.float32) / 10 ...
卷积运算的操作流程是先把卷积核旋转 180 度,然后从待处理矩阵的左上角第一位开始运算,每次运算时需要把旋转之后的卷积核中心和当前运算位对齐,然后把卷积核覆盖的待处理矩阵元素一一对应相乘,待处理矩阵中不存在的元素一般使用常量 0 代替,最终的结果之和即为当前位的计算结果。
OpenCV不同卷积核对图像处理 图像处理常用卷积核,图像处理中常常需要用一个滤波器做空间滤波操作。空间滤波操作有时候也被叫做卷积滤波,或者干脆叫卷积(离散的卷积,不是微积分里连续的卷积);滤波器也有很多名字:卷积模版、卷积核、掩模、窗口等。线性滤波则通常是: