在opencv的C++中,这4个函数分别为:blur,GaussianBlur,meidaBlur,bilateralFilter.下面就这几个函数在opencv中的功能,以及参数做个介绍: 均值滤波:其函数声明为:void blur(InputArray src, OutputArray dst, Size ksize, Point anchor=Point(-1,-1), int borderType=BORDER_DEFAULT )。 这个函数在上一节中介绍过了...
"模糊"的算法有很多种,其中有一种叫做"高斯模糊"(Gaussian Blur)。它将正态分布(又名"高斯分布")用于图像处理。本文介绍"高斯模糊"的算法,你会看到这是一个非常简单易懂的算法。本质上,它是一种数据平滑技术(data smoothing),适用于多个场合,图像处理恰好提供了一个直观的应用实例。1.高斯模糊的原理...
// 读取图像,并用输入的窗口显示输入图像 cv::Mat img = cv::imread("C:\\Users\\Bello\\Desktop\\test.jpg", -1); cv::imshow("Example2-5_in", img); // 声明输出矩阵 cv::Mat out; // 进行平滑操作,可以使用GaussianBlur()、blur()、medianBlur()或bilateralFilter() // 此处共进行了两次模糊...
void cv::blur( InputArray src, OutputArray dst, Size ksize, Point anchor = Point(-1,-1), int borderType = BORDER_DEFAULT ); 参数解释: src:输入图像,可以是单通道或多通道图像(如灰度图或彩色图); dst:输出图像; ksize:卷积核,用cv::Size(width, height)来指定,例如(3,3)表示一个3x3的卷积...
#include<opencv2/opencv.hpp>#include<iostream>#include<cmath>usingnamespacestd;usingnamespacecv;intmain(){ Mat img, gaussimage, integer_image; img=imread("D:/dog.jpg");/*gaussimage=GaussBlur(img,Size(7,7) ,2.5, CV_64F, Point(-1, -1), BORDER_DEFAULT); ...
blur()函数可以用标准化的盒式过滤器来平滑图像。 blur= cv.GaussianBlur(img, (7,7), cv.BORDER_DEFAULT)cv.imshow('Blur',blur) Canny函数将图片按照颜色进行过滤输出边缘图像 canny = cv.Canny(blur, 125, 175) cv.imshow('Canny Edges', canny) ...
imshow("blur", mblur); imshow("gaussian", gaussianblur); imshow("median", medianblur); imshow("bilateral", bilateral); waitKey(0); } 3.3 锐化空间滤波器 锐化处理的主要目的是突出灰度的过渡部分,锐化处理可以有空间微分来实现。基本上,微分算子的响应强度与图像在用算子操作的这一点的突变程度成正比,...
cv.imshow('Gaussian blur', dst) t1 = cv.getTickCount() gaussion_noise(src) t2 = cv.getTickCount() time = (t2 - t1) / cv.getTickFrequency() print(f'用时:{time}s') cv.waitKey(0) 运行效果如下: 四、边缘保留滤波EPF 1. 高斯双边滤波 ...
高斯滤波器的尺寸和标准偏差存在着一定的互相转换关系,OpenCV 4提供了输入滤波器单一方向尺寸和标准偏差生成单一方向高斯滤波器的getGaussianKernel()函数,在函数的定义中给出了滤波器尺寸和标准偏差存在的关系,这个关系不是数学中存在的关系,而是OpenCV 4为了方便而自己设定的...
defgaussian_noise(image):h,w,c=image.shapeforrowinrange(0,h,1):forcolinrange(0,w,1):s=np.random.normal(0,20,3)b=image[row,col,0]g=image[row,col,1]r=image[row,col,2]image[row,col,0]=clamp(b+s[0])image[row,col,1]=clamp(b+s[1])image[row,col,2]=clamp(b+s[2])cv...