一:图像产生高斯噪声循环代码实现(耗时) def clamp(pv):#使我们的随机值在0-255之间ifpv >255:return255ifpv <0:return0returnpv import cv2ascv import numpyasnp def gaussian_noise(image):#对图像加上高斯噪声h,w,c=image.shapeforrowinrange(h):#十分耗时forcolinrange(w): s=np.random.normal(0,2...
平滑操作的第二个参数. 对于简单/非尺度变换的高斯模糊的情况,如果param2的值 为零,则表示其被设定为param1。 param3 对应高斯参数的 Gaussian sigma (标准差). 如果为零,则标准差由下面的核尺寸计算: sigma = (n/2 - 1)*0.3 + 0.8, 其中 n=param1 对应水平核, n=param2 对应垂直核. 对小的卷积核...
通俗来讲就是双边滤波模板主要有两个模板生成,第一个是高斯模板,第二个是以灰度级的差值作为函数系数生成的模板,然后这两个模板点乘就得到了最终的双边滤波模板,第一个模板是全局模板,所以只需要生成以西,第二个模板需要对每个像素都计算一次。双边滤波器比高斯滤波器多了一个高斯方差Σ-d,它是基于空间分布的高斯...
有了权重矩阵,就可以计算高斯模糊的值了。 假设现有9个像素点,灰度值(0-255)如下: 每个点乘以自己的权重值: 得到 将这9个值加起来,就是中心点的高斯模糊的值。 对所有点重复这个过程,就得到了高斯模糊后的图像。如果原图是彩色图片,可以对RGB三个通道分别做高斯模糊。 5. 二维高斯核的可分离核形式 引入二维...
(c) 边缘去除:通过Hessian矩阵来计算出alfa 和 beta。 (3)确定关键点的主方向 以特征点(x0,y0,σ0)为圆心,在该特征点所在的高斯模糊图像的尺度的1.5倍为半径的圆内(即半径为1.5σ),计算所有的像素的梯度方向及其梯度幅值,并做1.5σ的高斯加权,即距离特征点越近的梯度越重要。说白了,就是在一组四幅图像...
高斯模糊计算流程: 图像中某一段图形的像素是如下分布, image.png 这个时候高斯模糊需要一个核去对每一个位置做滤波。此时不同于均值模糊,没有固定的核矩阵,而是通过上面这个矩阵,计算出高斯的核,最后再计算变化后的矩阵每一个对应的像素。 虽然原理是这样,但是实际上OpenCV为了迅速,在原生实现的时候,内部判断到核...
首先我们知道图像其实就是一个个的像素点所构成的矩阵排列,而通过高斯函数求出来的目标矩阵在与源矩阵进行卷积滤波之后就能得出结果矩阵就是我们最后模糊的图像结果,效果如图所示: 卷积滤波 我们先把卷积核放到一边,重点先看一下原像素是如何通过卷积滤波来得到目标像素的。如图所示,如果我们想要得到图中的目标像素(第...
2、高斯模糊 作用:顾名思义,将一图片变得更模糊 GaussianBlur(image,dst,Size(3,3),0);cv::namedWindow("高斯模糊图",WINDOW_AUTOSIZE);//创建一个窗 qImg=IplImage(dst);//cv::Mat->IplImagecvSaveImage("C://Users//junyi.pc//Desktop//temp.jpg",&qImg);cv::imshow("高斯模糊图",dst);sleep...
② 高斯模糊在进行均值滤波时,其邻域内每个像素的权重是相等的,在高斯滤波中,会将中心点的权重加大,远离中心点的权重减少,在此基础上计算邻域内各个像素值不同权重的和。通过功能cv.GaussianBlur() 完成的。我们应指定内核的宽度和高度,该宽度和高度应为正数和奇数。我们还应指定X和Y方向的标准偏差,分别为sigmaX和...
//容易理解,高斯滤波器如果尺寸为1,根据高斯函数可以知道该系数为1,所以就是将输入复制到输出 if( ksize.width ==1&& ksize.height ==1) { _src.copyTo(_dst); return; } //OpenCV中针对一些ksize = 3和5的情况做了OpenCL优化,所以初始化OpenCL相关函数 ...