4. 双边滤波器cv::bilateralFilter() 双边滤波器是一种比较大的图像分析算子,也就是边缘保持平滑。 高斯模糊的过程是减缓像素在空间上的变化,因此与邻域的关系紧密,而随机噪声在像素间的变化幅度会非常的大(即噪声不是空间相关的)。基于这种前提高斯平滑很好地减弱了噪声并且保留了小信号。但是,这种方式破坏了边缘信...
双边滤波:在需要保留边缘信息且去除噪声的场景下表现最佳,但计算成本较高。 结论 通过上述三种平滑方法,我们可以根据具体的应用场景选择最合适的算法来处理图像中的线条与边缘。OpenCV提供了强大的图像处理功能,使得这些操作变得简单且高效。在实际应用中,可能还需要结合其他图像处理技术,如边缘检测、图像增强等,以达到更...
1) 使用高斯滤波器,以平滑图像,滤除噪声。(高斯滤波) 2) 计算图像中每个像素点的梯度强度和方向。(Sobel算子) 3) 应用非极大值(Non-Maximum Suppression)抑制(取最大值),以消除边缘检测带来的杂散响应。 4) 应用双阈值(Double-Threshold)检测来确定真实的和潜在的边缘。 5) 通过抑制孤立的弱边缘最终完成边缘检...
✔️ 低通滤波器是模糊,高通滤波器是锐化 ️ 低通滤波器就是允许低频信号通过,在图像中边缘和噪点都相当于高频部分,所以低通滤波器用于去除噪点、平滑和模糊图像。高通滤波器则反之,用来增强图像边缘,进行锐化处理。 常见噪声有椒盐噪声和高斯噪声,椒盐噪声可以理解为斑点,随机出现在图像中的黑点或白点;高斯噪声...
在OpenCV中,经常用到的二维图像平滑处理有以下4种:均值滤波、中值滤波、高斯滤波和双边滤波。本节我们一起看一下,用C++调用OpenCV接口,如何实现对图像的平滑处理。 2 均值滤波 2.1 原理 均值滤波器是一种典型的线性滤波算法,可以把图像中的每一个像素当成滤波核的核心,然后计算核内所有像素的平均值,最后将核心像素...
线性平滑滤波可以减小“尖锐”,减小噪声;因为图像边缘是有“尖锐”变换引起的,所以也就模糊了边缘。 19⎡⎢⎣111111111⎤⎥⎦(3)(3)19[111111111] 上面这个滤波器,各个像素的值贡献相同,是均值滤波,在OpenCV有对应函数。 voidblur(InputArray src, OutputArray dst, Size ksize, Point anchor=Point(-1,...
imshow("平滑处理-输入", image ); Matout; blur( image,out, Size(3,3)); imshow("平滑处理-输出",out); waitKey(0); } blur函数API资料: 使用归一化块滤波器进行模糊图片操作。 C++:voidblur(InputArraysrc, OutputArraydst, Sizeksize, Pointanchor=Point(-1,-1), intborderType=BORDER_DEFAULT) ...
为了检测边缘,我们需要检测图像中的不连续性,可以使用图像梯度来检测不连续性。但是,图像梯度也会受到噪声的影响,因此建议先对图像进行平滑处理。 本文目录: 1. 图像梯度与几种算子 Sobel算子 Scharr算子 Roberts算子 Laplacian算子 2. Canny边缘检测 高斯滤波 ...
平滑处理 可用于降噪、模糊化等。 将一个像素作为核心,周围n×m的矩阵(这个矩阵叫滤波核)作为一个单位来处理。 不同滤波器有不同的算法。 ⑴ 均值滤波器 blur() blur(src ,ksize[ ,anchor][ ,borderType]) 参数: ksize:二元组 (width,height),滤波核大小,一般用奇数阶方阵(n,n)。核越大越模糊。