varying vec2 blurCoordinates[GAUSSIAN_SAMPLES]; // 被参考点的纹理坐标数组,将在 vertex shader 和 fragment shader 间传递。2 维向量数组。 void main() { gl_Position = position; textureCoordinate = inputTextureCoordinate.xy; // 将通过 attribute 通道获取的纹理坐标数据中的 2 维分量传给 fragment sha...
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...
3)在OpenCV中使用均值滤波——blur函数 blur函数的作用是,对输入的图像src进行均值滤波后用dst输出 blur函数文档中,给出的其核是这样的: 这个内核一看就明了,就是在求均值,即blur函数封装的就是均值滤波。 blur函数的原型: 1voidblur(InputArray src, OutputArraydst, Size ksize, Point anchor=Point(-1,-1),...
2,高斯滤波(高斯模糊)(Gaussian Filtering) 通常,图像处理软件会提供“模糊”(blur)滤镜,使图片产生模糊的效果。“模糊”的算法有很多种,这里我们首先学习“高斯模糊”(Gaussian Blur)。它将正态分布(“高斯分布”)用于图像处理中。本质上,高斯滤波是一种数据平滑的技术(data smoothing),适用于多个场景,图像处理恰好...
voidblur(InputArraysrc,OutputArraydst,Sizeksize,Pointanchor=Point(-1,-1),intborderType=BORDER_DEFAULT) 5.4、中值平滑 中值滤波最重要的能力是去除椒盐噪声。椒盐噪声是指在图像传输系统中由于解码误差等原因,导致图像中出现孤立的白点或者黑点。 MatmedianSmooth(constMat&Input,Size size,intborderType){//输入...
这一内核一看就明了,就是在求平均值,即blur函数封装的就是均值滤波。函数原型如下: void blur(InputArray src,OutputArray dst,Size kize,Point anchor=Point(-1,-1),int borderType=BORDER_DEFAULT) 第一个参数:输入图像,即源图像,填Mat类的对象即可。该函数对通道是独立处理的,且可以处理任意通道数的图片。
“平滑处理“(smoothing)也称“模糊处理”(bluring),使用频率很高的图像处理方法。平滑处理的用途有很多,最常见的是用来减少图像上的噪点或者失真。在涉及到降低图像分辨率时,平滑处理是非常好用的方法。 https://docs.opencv.org/3.4.2/d4/d13/tutorial_py_filtering.html#gsc.tab=0 ...
OpenCV中的GaussianBlur函数是一个图像处理函数,用于对图像进行高斯模糊处理。高斯模糊是一种常用的图像滤波方法,可以有效地去除图像中的噪声和细节,使图像变得更加平滑。 GaussianBlur函数的工作原理如下: 首先,该函数会根据指定的参数创建一个高斯核(Gaussian Kernel)。高斯核是一个二维的权重矩阵,用于计算每个像素点的...
CV_EXPORTS_Wvoidblur(InputArraysrc,OutputArraydst,Sizeksize,Pointanchor=Point(-1,-1),intborderType=BORDER_DEFAULT); 参数如下 1.3 效果 Matxuenai=imread("xuenai.jpg");imshow("xuenai",xuenai);Matxuenai_blur(xuenai.size(),xuenai.type());blur(xuenai,xuenai_blur,Size(3,5));imshow("xuen...
OpenCV provides cv2.gaussianblur() function to apply Gaussian Smoothing on the input source image. Following is the syntax of GaussianBlur() function : dst = cv2.GaussianBlur(src, ksize, sigmaX[, dst[, sigmaY[, borderType=BORDER_DEFAULT]]] ) ...