GaussianBlur(im, mu, Size(7, 7), 1.166); // apply gaussian blur Mat mu_sq = mu.mul(mu); // compute sigma Mat sigma = im.size(), CV_64FC1, 1); sigma = im.mul(im); GaussianBlur(sigma, sigma, Size(7, 7), 1.166); // apply gaussian blur subtract(sigma, mu_sq, sigma); ...
接下来,我们可以通过序列图来呈现这些步骤的执行过程: ContoursEdgesBlurredImageGrayImageImageUserContoursEdgesBlurredImageGrayImageImageUserLoad complex_environment.jpgConvert to GrayApply Gaussian BlurCanny Edge DetectionFind ContoursDraw Contours 结论 通过使用 OpenCV 和 Python,我们可以在复杂环境中有效地查找轮廓。
# blur the input image by the supplied radius using a # Gaussian kernel image = cv2.GaussianBlur(image, (radius, radius), 0) # apply our blur detector using the FFT (mean, blurry) = detect_blur_fft(image, size=60, thresh=args["thresh"], vis=args["vis"] > 0) # draw on the im...
在第一步的基础上,可以通过拉普拉斯边缘检测来实现这一功能。Laplacian函数简介:dst = cv.Laplacian(src, ddepth[, dst[, ksize[, scale[, delta[, borderType]]])。 importcv2importnumpyasnp# Load the image in greyscaleimg = cv2.imread('test14.bmp',0)# Apply Gaussian Blurblur = cv2.GaussianBlur...
平均模糊blur(),boxFilter() 高斯模糊GaussianBlur() medianBlur(), bilateralFilter() Edge Detection的 Sobel() Edge Detection的Laplacian() Edge Detection的Canny() 形态学运算 dilate()对图像进行膨胀处理,而erode()则对图像进行腐蚀处理。 mpiphologyEx()使用膨胀和收缩实现一些更高级的形态学处理。
img_blurred= cv2.blur(img, ksize = (s, s)) ax = axs[ind] ax.imshow(img_blurred) ax.axis('off') plt.show() 中值模糊(Medium blurring)和平均模糊(Average blurring)是一样的,只是它使用的是中值而不是平均值。正由于这个特性,当我们需要处理图像中突然出现的噪音时(如“椒盐噪音”),使用中值模糊...
OpenCV中的 blur函数是进行标准方框滤波: void cv::blur( InputArray src, OutputArray dst, Size ksize, Point anchor, int borderType ) { boxFilter( src, dst, -1, ksize, anchor, true, borderType ); } 而boxFilter函数源码如下: cv::Ptr<cv::FilterEngine> cv::createBoxFilter( int srcType, int...
高斯模糊(Gaussian blur)用于执行此过程。高斯模糊是一种典型的图像滤波技术,用于降低噪声并增强图像特征。权重是使用高斯分布选择的,并且每个像素经过加权平均处理,考虑到周围的像素。通过减少高频元素并提高整体图像质量,这种模糊技术可以创建更柔和、更能满足视觉舒适要求的图像。
1. Apply Gaussian Blur on Image In this example, we will read an image, and apply Gaussian blur to the image using cv2.GaussianBlur() function. Python Program </> Copy import cv2 import numpy # read image src = cv2.imread('/home/img/python.png', cv2.IMREAD_UNCHANGED) ...
》apply( src, dst )了一下而已。这个类可以把几乎是所有的滤波操作施加到图像上。它包含了所有必要的中间缓存器。有很多和滤波相关的create系函数的返回值直接就是Ptr《FilterEngine》。比如cv::createSeparableLinearFilter(),cv::createLinearFilter(),cv::createGaussianFilter(), cv::createDerivFilter(),cv::...