("image_output", image_output); //2、高斯高通滤波 Mat planes[] = { Mat_<float>(image_output), Mat::zeros(image_output.size(),CV_32F) }; split(image_transform, planes);//分离通道,获取实部虚部 Mat image_transform_real = planes[0]; Mat image_transform_imag = planes[1]; int core...
通俗的讲,高斯滤波就是对整幅图像进行加权平均的过程,每一个像素点的值,都由本身和邻域内的其他像素值经过加权平均后得到。高斯平滑滤波器对于抑制服从正态分布的噪声非常有效。 效果: 中值滤波:可以平滑图像,去除噪声。此外对应的滤波方式还有最大值滤波,寻找最亮点。和最小值滤波,寻找最暗点。 效果: 双边滤波:是...
sigma,cv.CV_64F)#OpenCV只给了垂直方向上的高斯卷积核函数,所以经过转置函数得到X水平方向上的高斯卷积核GaussKernel_x=np.transpose(GaussKernel_x)#高斯滤波首先进行水平方向高斯卷积,再进行垂直
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...
空间滤波经典算法 一、线性滤波 1.1 均值滤波 1.2 高斯滤波 二、非线性滤波 2.1 中值滤波 2.2 双边滤波 实验代码以及结果 参考文献及资料 一、线性滤波 1.1 均值滤波 顾名思义,对目标像素以及周围像素求均值代替原像素值,下图为一个3×3的滤波模板 void cv::boxFilter( ...
案例:使用opencv实现一个均值滤波和高斯滤波。均值滤波和高斯滤波都可模糊图像,当然也可以过滤图像的噪声。这个要是情况而定。 二、示例图片 三、示例代码 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 ...
在数字图像处理的世界里，C++与OpenCV联手为我们提供了强大的工具。本文将深入探讨低通滤波的一种常见方法——高斯滤波器。高斯函数在图像处理中扮演着关键角色，特别是在平滑和降噪过程中。一维高斯函数，作为正态分布的数学基础，其公式表达为：a * exp(-((x - b)^2) / (2 * c^2))其中，参数...
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。
opencv高斯滤波函数opencv高斯滤波函数 OpenCV高斯滤波函数是一个常用的图像处理函数,可以用于图像去噪和平滑处理。它使用高斯核对图像进行卷积操作,通过对图像的像素进行加权平均来消除噪声和平滑图像。 在OpenCV中,高斯滤波函数的调用格式为: cv2.GaussianBlur(src, ksize, sigmaX[, dst[, sigmaY[, borderType]]]) ...