OpenCV降噪是图像处理中的一个重要环节,用于减少图像中的噪声,提高图像质量。噪声通常是在图像获取或传输过程中产生的随机变化,会影响图像的视觉效果和后续处理的效果。下面我将按照您的提示,分点回答关于OpenCV降噪的问题,并给出相应的代码片段。 1. 理解OpenCV降噪的概念和原理 OpenCV降噪是通过应用各种滤波算法来实现...
img = cv2.imread(filename,0)#以灰度的形式读取图片111 C = np.zeros((img.shape[0],img.shape[1],3,6),np.uint8) ret,C[:,:,0,0] = cv2.threshold(img,127,255,cv2.THRESH_BINARY)#二值化阀值处理 ret,C[:,:,0,1] = cv2.threshold(img,127,255,cv2.THRESH_BINARY_INV)#反二值阀值化...
opencv 图像模糊图片清晰化 6.1 引言 图像模糊从字面理解就是将清晰的图像变模糊。在图像处理中,模糊可以理解为对每个像素进行滤波或平滑出来,减少其细节,使得图像的噪声削弱,从而提升其整体质量,本质是进行图像的降噪处理。图像模糊主要用以凸显特征明显的区域,通过模糊处理可以进行特征点的提取或做运动模糊的功能。常通...
medianBlur(src,dst,5);//中值滤波imshow("medianBlur",dst); 三、示例图片比较 1.抑制椒盐噪声:从下面的图中可以看出中值滤波对椒盐噪声的抑制作用是最好的,其次是高斯滤波,再次是均值滤波 2.下面是普通的动漫图的降噪效果
1.1 原始图片 (各式各样的水果) (晨间的森林,也是小编向往的地方之一) 1.2 代码实践 (1)Canny边缘检测 Canny边缘检测是一种非常流行的边缘检测算法,它是一个多阶段的算法,即由图像降噪,计算图像梯度,非极大值抑制 ,阈值筛选是个步骤构成,换句话说,只要使用这个算法,我们就会经过四个处理步骤,幸运的是,OpenCV已经...
这里大家可以看到低通滤波和高通滤波其实是相互矛盾的,但很多时候在做边缘检测前我们又需要进行低通滤波来降噪,这里就需要调节参数在保证高频的边缘不丢失的前提下尽可能的多去除图片的噪点。 线性滤波器 线性滤波器可以看做是用一个矩阵(滤波器的核)完整扫过源图片得到新图像,其中扫描的方式称为卷积。这里先介绍下核...
算法步骤: 1.加载Mat原图 2.使用高斯滤波进行降噪 3.转为为灰度图像 4.二值分割 5.膨胀(用局部极大值替换中心点像素) 6.腐蚀(用局部极小值替换中心点像素) 7.显示最终的结果 二、示例代码 Mat src =imread(filePath); Mat dst;//使用高斯滤波降噪GaussianBlur(src,dst,Size(5,5),0);//将图片转换为...
第二个参数很多种,常用的色彩空间也就是把BGR转成RGB或者Gray,偶尔会用HSV,因为HSV不会有很多颜色的参数,对于图片的纹理啊这些特征的提取和处理很有用。HSV三个通道分别是:色调(H),饱和度(S),明度(V)。具体释义可以看维基百科的 https://zh.wikipedia.org/wiki/HSL%E5%92%8CHSV%E8%89%B2%E5%BD%A9%E7%...
图像锐化与边缘检测 1.Roberts算子 Roberts算子又称为交叉微分算法,它是基于交叉差分的梯度算法,通过局部差分计算检测边缘线条。常用来处理具有陡峭的低噪声图像,当...
这张图存在很多的噪点,那如何对改图片进行降噪呢?学过前几节的同学可能对降噪还是挺了解的。可能有些同学会说均值模糊和中值模糊。那我们先试试中值模糊: 首先获取图片: 代码语言:javascript 复制 importcv2 img=cv2.imread(r'C:\Users\mx\Desktop\111.png')dst=cv2.medianBlur(img,5) ...