高斯模糊通过给不同的像素赋予不同的权重来平滑图像,常用于减少图像中的噪声和细节,同时比均值模糊更好地保留图像的边缘。 1. 函数定义 voidcv::GaussianBlur( InputArray src,// 输入图像OutputArray dst,// 输出图像Size ksize,// 滤波器的核大小 (宽度和高度)doublesigmaX,// X
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 AI代码解释 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...
在图像处理和计算机视觉领域,高斯模糊和边缘检测是非常常见的操作。高斯模糊用于平滑图像,去除噪声,而边缘检测则是用于发现图像中的边界和轮廓。OpenCV 是一个强大的计算机视觉库,提供了丰富的工具来支持这些操作。本文将详细介绍如何使用 OpenCV 进行图像的高斯模糊和边缘检测,并通过具体的代码示例来展示这些操作的效果。
opencv学习笔记 高斯模糊 高斯平滑函数GaussianBlur():定义:GaussianBlur(src, ksize, sigmaX, dst=None, sigmaY=None, borderType=None) 使用该函数造成一种毛玻璃的效果 由于三个是 等于None ,只要写三个参数 src,输入图像,即源图像,填Mat类的对象即可。它可以是单独的任意通道数的图片,但需要注意,图片深度应该...
在上述示例中,我们首先使用cv2.imread函数读取一张图像,然后使用cv2.GaussianBlur函数对其进行高斯模糊处理。最后,我们使用cv2.imshow函数显示原始图像和模糊后的图像。 四、实际应用场景 高斯模糊在图像处理中有许多应用场景,如: 降噪:高斯模糊可以减少图像中的随机噪声,使图像变得更加平滑。 图像预处理:在进行边缘检测、...
利用opencv对图片进行方框滤波,高斯模糊处理。 方框滤波: 方框滤波(box Filter)被封装在一个名为boxblur的函数中,即boxblur函数的作用是使用方框滤波器(box filter)来模糊一张图片,从src输入,从dst输出。 函数原型如下: C++: void boxFilter(InputArray src,OutputArray dst, int ddepth, Size ksize, Point anchor...
opencv羽化和高斯模糊的区别 opencv高斯模糊函数 1、高斯模糊 1.1 numpy 实现高斯模糊 代码如下: import cv2 as cv import numpy as np #截断函数 def clamp(pv): if pv > 255: return 255 else: return pv #高斯滤波 def gaussian_noise(image):
OpenCV 版本号 4.5.3 主要函数 void GaussianBlur() 主要文件目录 主要思路 :主要使用3sigma核卷积方法。根据输入sigma的大小确定卷积核的大小,然后进行横向滤波和纵向滤波。 SIMD加速技巧: 在横向滤波时,计算…
建议当kernel size > 11时,用stackBlur替换高斯模糊;当kernel size特别大时,OpenCV的所有模糊滤波器中只推荐stackBlur。 实验结果如下: 高斯模糊和StackBlur耗时对比 测试环境:Mac M1,8核,image size [1920 x 2048], 数据类型:CV_8U3C。 测试方法:跑一千次,选取最小作为耗时,测试脚本在这里。