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让我们首先读取图像,指定要读取图像的颜色类型,这将读取图像的默认颜色格式为 OpenCV 中的 BGR (即蓝绿红)。然后我们将颜色空间转换为更常见的 RGB 顺序(为了可视化) ,最后,编写一个小函数来显示图像: import cv2 import matplotlib.pyplot as plt img = cv2.imread( filename='hands-on-machine-learning.jpg'...
具体内容:利用OpenCV对彩色图像RGB三个通道的像素进行操作,利用算术均值滤波器和几何均值滤波器进行彩色图像去噪。模板大小为5*5。 实验完成情况 1、实验步骤:先为灰度图像添加高斯噪声、胡椒噪声、盐噪声和椒盐噪声,再分别利用算术均值滤波器、几何均值滤波器、谐波和逆谐波均值滤波器进行图像去噪。模板大小为5*5。
对于彩色图像,图像将转换为CIELAB色彩空间,然后分别对L和AB分量进行降噪 OpenCV中的图像去噪 OpenCV提供了此方法的四个变体: cv2.fastNlMeansDenoising()-处理单个灰度图像 cv2.fastNlMeansDenoisingColored()-处理彩色图像 cv2.fastNlMeansDenoisingMulti()-处理在短时间内捕获的图像序列(灰度图像) ...
图像平滑处理就是图像滤波,使图像模糊化,是图像去躁的手段。 图像锐化和图像平滑有何区别和联系? 图像锐化是用于增强边缘,导致高频分量增强,会使图像清晰; 图像平滑用于去躁,对图像高频分量即图像边缘会有影响。 两者都属于图像增强,改善图像效果。 1.