最后,图像经过滤波后达到平滑的效果,而图像上的边缘也会有一定程度的平滑,使得整个图像变得模糊,边缘得不到保存。 双边滤波基本思想:将高斯滤波(空间临近)中通过各个点到中心点的空间临近度计算的各个权值进行优化,将其优化为空间临近度计算的权值 和 像素值相似度计算的权值的乘积,优化后的权值再与图像作卷积运算。
首先,需要导入OpenCV库。在Python中,这通常通过import cv2来完成。 python import cv2 读取图像文件 使用cv2.imread()函数读取图像文件。这个函数需要图像文件的路径作为参数,并返回图像的矩阵。 python image = cv2.imread('path_to_your_image.jpg') 应用高斯模糊函数 使用cv2.GaussianBlur()函数对图像应用高...
从上述代码的大致分析中可以知道,OpenCV的GaussianBlur本质上依然是filter2D,只是针对一些特殊情况进行了GPU和CPU版本的优化,如果输入的维度等信息不满足这些特殊情况,则选择使用filter2D进行计算.关于优化不是本文的重点,filter2D会在后续的博文中进行详细分析,所以这里只对获取GaussianK...
(4)高斯滤波器宽度(决定着平滑程度)是由参数σ表征的,而且σ和平滑程度的关系是非常简单的.σ越大,高斯滤波器的频带就越宽,平滑程度就越高(越接近均值滤波).通过调节平滑程度参数σ,可在图像特征过分模糊(过平滑)与平滑图像中由于噪声和细纹理所引起的过多的不希望突变量(欠平滑)之间取得折衷. (5)由于高斯函数...
OpenCV的高斯模糊函数是一种用于图像处理的常用技术。它使用高斯滤波器,通过一系列的滤波器,实现对图片的模糊效果。 OpenCV高斯模糊函数有两个参数,sigmaX和sigmaY,二者都是数值,用来控制模糊的程度。如果sigmaX和sigmaY都设置为 0,则图像将不会进行模糊处理。 OpenCV高斯模糊函数的应用非常广泛,比如图像增强,去噪,抑制...
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: 卷积滤波 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...
python图像模糊_Opencv+Python实现图像运动模糊和⾼斯模糊的⽰例运动模糊:由于相机和物体之间的相对运动造成的模糊,⼜称为动态模糊Opencv+Python实现运动模糊,主要⽤到的函数是cv2.filter2D():# coding: utf-8import numpy as npimport cv2def motion_blur(image, degree=12, angle=45):...
opencv图像模糊操作 1.模糊原理 Smooth/Blur是图像处理中最简单和常用的操作之一 使用操作的原因之一就是为了给图像预处理时候减低噪声 图像噪声是指存在于图像数据中的不必要的或多余的干扰信息 Smooth/Blur操作原理是数学的卷积运算,根据不同卷积运算公式,划分了多种图像滤波方式 ...
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好,模糊就讲到这为止。 当然不是这样,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,而高斯模糊则是运用高斯函数(遵循数据正态分布)求出对应图像的卷积核在进行一定换算最后合成图像的一种特殊处理结果,当然其中有很多过程及概念,所以在了解高斯模糊成像的过程前,我们要先了解一下什么是卷积核。