(3)中值滤波,之前的两个滤波都有个问题,如果区域中有极端值,很可能影响滤波效果,中值滤波采用区域中的中值来替换,有利于克服椒盐噪声。 medianBlur(源Mat对象,目标Mat对象,int size)//这里的size表示正方形区域的边长 (4)双边滤波,之前的滤波还有个问题,他们都会把轮廓给模糊了,有一些区域之间相差较大的像素,这...
对于椒盐噪声来说,最好的处理办法即是中值滤波,中值滤波在OpenCV中也有直接的办法: cv::medianBlur(输入图片名称,输出图片名称,int 滤波器尺寸);
中值滤波一般采用奇数的卷积核。 中值滤波对一些细节多(特别是细、尖顶的)的图像不太适合。 双边滤波 双边滤波的最大特点就是做边缘保存。 #include<opencv2\opencv.hpp>#include<opencv2\highgui\highgui.hpp>usingnamespacestd;usingnamespacecv;//双边滤波intmain(){ Mat img =imread("lol4.jpg");imshow("...
1、图像滤波 1.定义 对于图像滤波的标准定义如下: 图像滤波,即在尽量保留图像细节特征的条件下对目标图像的噪声进行抑制,是图像预处理中不可缺少的操作,其处理效果的好坏将直接影响到后续图像处理和分析的有效性和可靠性。 2.目的 根据定义我们可以知道,图像滤波主要有如下两个目的: (1)对图像进行降噪处理; (2)...
在图像处理和计算机视觉领域,滤波是一项常见的图像处理操作,用于平滑图像、去除噪声等。OpenCV提供了多种滤波方法,其中包括均值滤波和高斯滤波。本文将以均值滤波和高斯滤波为中心,为你介绍使用OpenCV进行滤波操作的基本步骤和实例。 😃😄 ️ ️ ️ ...
opencv里的滤波 简介 在OpenCV中,滤波器用于对图像进行平滑、锐化、边缘检测等操作。以下是一些常用的滤波器及其在OpenCV中的Python代码示例: 均值滤波器(平滑图像) 均值滤波器通过将像素点周围的邻域像素的平均值作为该像素的新值来平滑图像。在OpenCV中,可以使用cv2.blur()函数实现均值滤波。
python环境用opencv实现多种滤波操作,滤波的概念就是在频域操作的概念,低通高通,目的是去掉高频或者低频噪声噪点,事实上不管低通高通,都会损失掉一部分信息,除非搞好滤掉的全是噪声。有这么好运气吗?因此在图像质量评价概念上有有一种理解是模糊,通过模糊消除噪点,
- 卷积 (Convolution),和 "相关" 过程类似,但 滤波核 要 先旋转 180°,然后再执行和 “相关” 一样的操作 (二维中的旋转 180°,等于滤波核沿一个坐标轴翻转,然后再沿另一个坐标轴翻转) 注意:如果滤波核是对称的,则对图像进行相关和卷积的结果是一致的 ...
1.3. 高斯滤波 图像的高斯模糊过程就是图像与服从二维正态分布的卷积核做卷积。由于正态分布又叫作高斯分布,所以这项技术就叫作高斯模糊。 图像与圆形卷积核做卷积将会生成更加精确的焦外成像效果。由于高斯函数的傅立叶变换是另外一个高斯函数,所以高斯模糊对于图像来说就是一个低通滤波操作。 高斯滤波器是一类根据...
高斯滤波 双边滤波 4.锐化操作(高通滤波) 自定义锐化核 USM锐化(UnsharpMask) 5.梯度操作(高通滤波) Sobel算子 Scharr算子 Laplacian算子 一、滤波的概念 滤波是将信号中特定波段频率滤除的操作,是抑制和防止干扰的一项重要措施。 图像滤波是图像预处理中不可缺少的操作,其处理效果的好坏将直接影响到后续图像处理和...