在Python中使用OpenCV进行高斯模糊处理,可以遵循以下步骤: 导入OpenCV库: 首先,需要导入OpenCV库,通常使用cv2作为别名。 python import cv2 读取需要进行高斯模糊的图像: 使用cv2.imread()函数读取待处理的图像文件。 python image = cv2.imread('path_to_your_image.jpg') 应用OpenCV中的高斯模糊函数: 使用cv2....
高斯模糊在图像处理技术中扮演着重要角色,它能够有效降低图像中的噪声,并为后续的图像处理步骤打下基础。在 Python OpenCV 中使用高斯模糊也十分简单,只需调用cv2.GaussianBlur()方法即可。 通过本文的介绍与示例代码,相信读者对高斯模糊的原理、应用及其在图像处理中的具体实现有了更全面的了解。在未来的图像处理项目中...
我们已经看到,高斯滤波器采用像素周围的邻域并找到其高斯加权平均值。 高斯滤波器仅是空间的函数,也就是说,滤波时会考虑附近的像素。 它不考虑像素是否具有几乎相同的强度。它不考虑像素是否是边缘像素。因此它也模糊了边缘,这是我们不想做的。 双边滤波器在空间中也采用高斯滤波器,但是又有一个高斯滤波器,它是像...
OpenCV-python中5个基础函数-灰度化、高斯模糊、Canny边缘检测、膨胀和腐蚀 使用OpenCV可以对彩色原始图像进行基本的处理,涉及到5个常用的处理: 代码语言:txt 复制 1. 灰度化 2. 模糊处理 3. Canny边缘检测 4. 膨胀 5. 腐蚀 本例中我们采用数字图像处理中经常用到的一副标准图像 资源 具体资源下载地址为:lena...
简介:Python-OpenCV图像处理-07-高斯模糊 高斯模糊实质上就是一种均值模糊,只是高斯模糊是按照加权平均的,距离越近的点权重越大,距离越远的点权重越小。通俗的讲,高斯滤波就是对整幅图像进行加权平均的过程,每一个像素点的值,都由其本身和邻域内的其他像素值经过加权平均后得到。
opencv+python 高斯模糊 import cv2 as cv import numpy as np def clamp(pv): """防止颜色值超出颜色取值范围(0-255)""" if pv>255: return 255 if pv<0: return 0 else: return pv def gaussian_noise(image): """高斯噪声""" h,w,c=image.shape...
7、OpenCV Python 高斯模糊 1 __author__ = "WSX" 2 import cv2 as cv 3 import numpy as np 4 #高斯模糊 基于权重(卷积) 5 #高斯模糊 去燥效果很好 6 7 #高斯模糊 8 def guss_blur(img): #去燥 基于卷积 9 dst = cv.blur(img , (5 ,5)) #...
把要模糊的像素色值统计,用数学上加权平均的计算方法(高斯函数)得到色值,对范围、半径等进行模糊。 一些美颜软件、美颜相机上的磨皮和毛玻璃特效基本上都是用的高斯模糊,并且大部分图像处理软件中都有高斯模糊的操作,除此之外,高斯模糊还具有减少图像层次和深度的功能。
OpenCV+Python实现高斯模糊,主要用到的函数是cv2.GaussianBlur(): # coding: utf-8 import numpy as np import cv2 img = cv2.imread('linuxidc.com.jpg') img_ = cv2.GaussianBlur(img, ksize=(9, 9), sigmaX=0, sigmaY=0) cv2.imshow('Source image',img) cv2.imshow('blur image',img_) cv2....
1.1 中值模糊 1.2 高斯模糊 1.3 双边滤波 2. 例程 1. 函数定义 1.1 中值模糊 OpenCV官方文档 void medianBlur( InputArray src, OutputArray dst, int ksize ); 1. 2. 3. 4. 5. 支持就地调用(源图像和目标图像是同一幅图像); 输入可以为1、3或4通道图像; ...