borderType: 边界填充方法。 均值滤波是一种线性滤波器,处理思路也很简单,就是将一个窗口区域中的像素计算平均值,然后将窗口中计算得到的均值设置为锚点上的像素值。该算法有优点在于效率高,思路简单。同样,缺点也很明显,计算均值会将图像中的边缘信息以及特征信息“模糊”掉,会丢失很多特征。 例如使...
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1.src:输入图像 2.mean:输出参数--->均值 3.stddev:输出参数--->标准差 1 2 协方差矩阵、均值矩阵voidcalcCovarMatrix( InputArray samples, OutputArray covar, InputOutputArray mean,intflags,intctype = CV_64F);samples:输入数据,一般channgle==1covar:输出参数表示协方差矩阵mean:输出参数表示,均值矩阵flag...
传入数组数据,返回数组数据的均值和方差。在图像数组中,可以计算出图像数组的像素均值和方差。 使用np.min和np.max可以计算数组元素的最小值和最大值。在图像数组中,可以计算每个通道像素最小值和最大值。 以下面图像为例,计算该图像的像素均值和方差,以及每个通道的像素最小值和最大值。 # -*-coding:utf-8-...
六、计算图像均值和方差 #计算均值和方差defimg_mean(img1, img2): m1=cv.mean(img1) m2=cv.mean(img2)print(m1)#输出(128.05269531250002, 109.60858072916668, 62.55748697916667, 0.0)print(m2)#输出(15.0128125, 15.0128125, 15.0128125, 0.0)#同时计算均值和方差defimg_dev(img1, img2): ...
数字图像处理(c++ opencv):空间滤波基础,低通滤波之均值滤波器 前言数字图像处理(c++ opencv)--持续更新1、空间滤波基础 1.1线性空间滤波原理 线性空间滤波器在图像f和滤波器核w之间执行乘积之和运算。用邻域像素改变中心像素的灰度值大小。 1.2 相关与卷积 相关以上面的滤波运算方法对图像进行遍历处即使w每个像素能够...
窗口大小如果超出边界，一般需要对源图像进行“加框”处理。如果所使用窗口的大小为mask_wide*mask_wide (这里mask_wide为奇数 ) ，则需要为源图像加上一个宽度为(mask_wide-1)/2的框子。例如：中值滤波（3*3）需要加上一个宽度为1的框子。
图像的均值表示图像整体的亮暗程度,图像的均值越大图像整体越亮。标准方差表示图像中明暗变化的对比程度,标准差越大表示图像中明暗变化越明显。OpenCV 4提供了mean()函数用于计算图像的平均值,提供了meanStdDev()函数用于同时计算图像的均值和标准方差。接下来将详细的介绍这两个函数的使用方法。
参数:sigmaX,X方向上的方差,一般设为0 12.4 双边滤波 cv2.bilateralFilter(src, d, sigmaColor, sigmaSpace, dst=None, borderType=None)) 作用:对图像进行双边模糊 参数: int d: 表示在过滤过程中每个像素邻域的直径范围。如果这个值是非正数,则函数会从第五个参数sigmaSpace计算该值。