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,
1、卷积核的大小一般是奇数,这样子它才是和图像中心对称的。 2、卷积核所有元素之和一般应该等于一。此处是为了维护图像的能量守恒(亮度) 3、有时候我们的卷积核也可以不为一,如果大于一的话,那么图像会比原来更亮,如果小于一的话会比原来更暗。 4、卷积后的图像结果可能会出现负数或者超出255的情况,这种时候我...
假设卷积核是3x3的,然后我们在要操作的图像里面,选定一个位置,在他周围圈出来一个3x3的矩阵,卷积核与这个矩阵对应的位置相乘,然后得到的9个数,这9个数再相加,最终得到的值赋值为源图像中选定的这个中心位置的值。用这个方法,更新完源图像中的所有位置。(边缘的位置,圈3x3的矩阵的时候,超出图像外面的补为0) 如...
create_conv_graph又使用了create_conv_node,create_input_node来生成卷积算子所需要的graph: create_conv_node: create_input_node: 从代码上来看,使用tengine相对使用VulKan,opencl,cuda等来完成算子,要简单很多。 调用tengine内函数生成节点,用节点完成图即可。不必自己来实现算子内的计算。
其原理是对于数组中每个值,根据其高于或低于这个阈值做出相应的处理,给定一个数组和阈值。根据个人喜好,也可以把阈值化操作理解成一个用1×1的核进行卷积,对每个像素进行一次非线性操作。 1. cv2.threshold() 函数使用 代码语言:javascript 复制 cv2.threshold(src,# 输入图像 ...
1. 图像的卷积1.1 卷积 卷积是一种数学运算,它将两个函数(或矩阵)结合起来,生成一个第三个函数。在图像处理中,卷积通常用于将一个滤波器与图像进行运算。 图像的滤波器是一种用于增强或抑制图像中特定特征的工具。它通常是一个小矩阵,定义了如何对图像中的像素进行操作。
卷积定义 矩阵的掩码操作即对图像进行卷积。对图像卷积操作的意义为:邻近像素对(包括该像素自身)对新像素的影响;影响大小取决于卷积核对应位置值得大小。 例如:图像增强可以使用 I(i,j)=5∗I(i,j)−[I(i−1,j)+I(i+1,j)+I(i,j−1)+I(i,j+1)]I(i,j)=5∗I(i,j)−[I(i−1,...
基于这两种操作,可以实现更复杂的形态学操作,用来定位强度峰值或孔洞、另一种形式的图像梯度等。 膨胀/ cv2.dilate 膨胀是一种卷积操作,它将目标像素的值替换为卷积核覆盖区域的局部最大值。这是一个非线性核的例子,因此不能用图表表示。通常,膨胀采用的核是一个四边形或圆形的实心核,其锚点在中心。膨胀的作用...