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...
高斯滤波:其函数声明为: void GaussianBlur(InputArray src, OutputArray dst, Size ksize, double sigmaX, double sigmaY=0, int borderType=BORDER_DEFAULT ) ; 功能:对输入的图像src进行高斯滤波后用dst输出。 参数:src和dst当然分别是输入图像和输出图像。Ksize为高斯滤波器模板大小,sigmaX和sigmaY分别为高斯滤波...
(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...
大小ksize:高斯内核大小,这个尺寸与前面两个滤波内核尺寸不同,ksize.width和ksize.height可以不相同但是这两个值必须为正奇数,如果这两个值为0,他们的值将由西格玛计算。 。double sigmaX:高斯核函数在X方向上的标准偏差(实测影响不大) 。double sigmaY:高斯核函数在Y方向上的标准偏差,如果sigmaY是0,则函数会自动...
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...
opencv 简单模糊和高斯模糊 cvSmooth cv::Mat 是C++版OpenCV的新结构.cvSmooth()是老版 C API. 没有把C接口与C + +结合。 建议你们也可以花一些时间看一下介绍。 同样,你如果查看opencv/modules/imgproc/src/smooth.cpp ,你就会明白cv::boxFilter()和cvSmooth(CV_BLUR)等价在新的C++ 接口。
//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 ...
高斯模糊对于从图像中去除高斯噪声非常有效。 如果需要,可以使用函数cv.getGaussianKernel()创建高斯内核。 import numpy as np import cv2 as cv from matplotlib import pyplot as plt if __name__ == '__main__': img = cv.imread('images/logo.png') blur = cv.GaussianBlur(img, (5, 5), 0) ...
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...