#include<opencv2/opencv.hpp>intmain(){// 读取输入图像cv::Mat src = cv::imread("input.jpg"); cv::Mat dst;// 使用5x5的高斯滤波器模糊处理,sigmaX=1.0cv::GaussianBlur(src, dst, cv::Size(5,5),1.0);// 显示结果cv::imshow("Original Image", src); cv::imshow("Gaussian Blurred Image"...
// Blurs an image using a Gaussian filter. // // 参数: // src: // input image; the image can have any number of channels, which are processed independently, // but the depth should be CV_8U, CV_16U, CV_16S, CV_32F or CV_64F. // // dst: // output image of the same ...
image = cv2.imread('path_to_your_image.jpg') # 应用高斯滤波器 gaussian_blur = cv2.GaussianBlur(image, (5,5), 0) # 使用5x5的核,标准为0 # 显示结果cv2.imshow('Original Image', image) cv2.imshow('Gaussian Blurred Image', gaussian_blur) cv2.waitKey(0) cv2.destroyAllWindows() 中值滤波...
defgaussian_blur(image):#设置ksize来确定模糊效果img = cv.GaussianBlur(image, (5, 5), 0) cv.imshow('img', img)#不通过ksize来设置高斯核大小,通过设置高斯分布公式中的sigmaimg2 = cv.GaussianBlur(image, (0, 0), 1) cv.imshow('img2', img2) 在高斯平滑中,高斯核中所有数字加起来应该为1,...
/// Created by duyq on 2020/4/7.//#include<opencv2/opencv.hpp>#include<iostream>usingnamespacestd;usingnamespacecv;intmain(){cv::namedWindow("Orgin Image",cv::WINDOW_AUTOSIZE);cv::namedWindow("Gaussian Blur Image",cv::WINDOW_AUTOSIZE);// 读取图像,并用输入的窗口显示输入图像cv::Matimg...
blur_detector_image:对静态图像进行模糊检测。我在images/目录中为我们提供了一些测试图像,您也应该在自己的图像(模糊的和不模糊的)上尝试这种算法。 blur_detector_video。在视频流中实现实时模糊检测。 使用OpenCV实现我们的FFT模糊检测器 现在我们准备用OpenCV实现我们的快速傅里叶变换模糊检测器。
OpenCV中的高斯模糊(Gaussian Blur)是一种常用的图像处理技术,用于减少图像的噪声和细节。高斯模糊的参数主要有两个: 1. 核大小(Kernel Size):核大小是高斯模糊中用来计算每个像素的邻域大小的。通常,核大小必须是正奇数。较小的核会增强模糊效果,而较大的核会减少模糊效果。常见的核大小有3、5、7等。 2. ...
blur(src, blurred_image, Size(15,15)); // 高斯滤波 Mat gaussian_blurred_image; GaussianBlur(src,gaussian_blurred_image, Size(15,15),0); // 中值滤波 Mat median_blurred_image; medianBlur(src, median_blurred_image,15); // 双边滤波 ...
blurred_image=cv2.blur(image,kernel_size)# 进行高斯滤波 kernel_size=(5,5)# 设置滤波器的大小 sigmaX=0# 设置X方向的标准差,0表示自动计算 gaussian_blurred_image=cv2.GaussianBlur(image,kernel_size,sigmaX) 这个示例将加载名为"image.jpg"的图像文件,并分别使用均值滤波和高斯滤波对图像进行去噪处理。
importcv2ascvimportnumpyasnpdefblur(image):""" 均值模糊 """# 参数(5,5):表示高斯矩阵的长与宽都是5dst=cv.blur(image,(5,5))# 图二为均值模糊图cv.imshow("blur",dst)defmedian(image):""" 中值模糊 """# 第二个参数是孔径的尺寸,一个大于1的奇数。# 比如这里是5,中值滤波器就会使用5×5...