(1)滤波:边缘检测的 算法 主要是基于图像强度的一阶和二阶导数,但导数通常对噪声很敏感,因此必须采用滤波器来改善与噪声有关的边缘检测的性能。常见的滤波方法主要有 高斯滤波,即采用离散化的高斯函数产生一组归一化的高斯核(具体见“高斯滤波原理及其编程离散化实现方法”一文),然后基于高斯核函数对图像灰度矩阵的...
和最小值滤波,寻找最暗点。 效果: 双边滤波:是一种非线性的滤波方法,是结合图像的空间邻近度和像素值相似度的一种折中处理,同时考虑空域信息和灰度相似性,达到保边去噪的目的。好处是可以做边缘保存。 双边滤波器的核由两个函数生成: 一个函数由像素欧式距离决定滤波器模板的系数; 另一个函数由像素的灰度差值决定...
Point center,floatradius,FILTER_TYPE type,intn){Mat lpFilter=Mat::zeros(size,CV_32FC1);introws=size.height;intcols=size.width;if(radius<=0){returnlpFilter;}//构建理想低通滤波器if(type==ILP_FILTER){for(intr=0;r<rows;r++){for(intc=0;c<cols;c++){floatnorm...
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1)高斯高通滤波的函数如下: 高斯高通滤波器剖面图如上,使低频分量处为0,高频分量处保持不变 (2)以高斯高通滤波器为模板改造的同态滤波器 其中γH和γL规定频率的范围,c控制中间的偏斜度。 当\gamma_H>1,\gamma_L<1时,对应剖面图为: ...
用于升频的主要方法,数字滤波,可以广泛用于数字音频的处理。 首先会用传统的C语言编写单线程升频算法,然后用OpenCL编写并行加速版本,最后用CodeXL比较两者性能差距。 OpenCL Fundamental 首先简单介绍一下OpenCL并行开发的基本思路。 OpenCL总体设计 OpenCL程序是分为Host和Device两端的,Host一般来说就是CPU,而Device可以...
双边滤波的主要应用场景是视频美颜 cv2.bilateralFilter(img, d, sigmaColor, sigmaSpace, …) img:输入图像 d:直径,与卷积核中心点的距离,一般取5 sigmaColor:颜色空间滤波器的sigma值。这个参数的值越大,就表明该像素邻域内有更宽广的颜色会被混合到一起,产生较大的半相等颜色区域。 sigmaSpace:sigmaSpace坐标...
均值滤波器在OpenCV中用blur(模糊)定义,函数为: cv::blur(输入图片名称,输出图片名称,cv::Size(5(尺寸),5(尺寸))); int_tmain(intargc, _TCHAR*argv[]) { cv::Mat image; cv::Mat result; image= cv::imread("D://OpenCV//yedanshu.jpg"); ...
OpenCV中提供了三种常用的线性滤波函数,它们分别是方框滤波,均值滤波和高斯滤波。 均值滤波 均值滤波从频域来看,它是一种低通滤波器,高频信号会被滤掉。均值滤波可以帮助消除图像尖锐噪声,实现图像平滑,模糊等功能。理想的均值滤波是用每个像素和它周围像素计算出来的平均值替换图像中每个像素。
滤波器指的是一种由一幅图像(x,y)根据像素点x,y附近的区域计算得到一幅新图像’(x,y)的算法。其中,模板规定了滤波器的形状以及这个区域内像素的值的组成规律,也称“滤波器”或者核。本章中出现的滤波器多数为线性核,也就是说I"(x,y)的像素的值由(x,y)及其周围的像素的值