bilateralFilter(src, d, sigmaColor, sigmaSpace, dst=None, borderType=None) 参数如下: src参数表示待处理的输入图像。 d参数表示在过滤期间使用的每个像素邻域的直径。如果输入d非0,则sigmaSpace由d计算得出,如果sigmaColor没输入,则sigmaColor由sigmaSpace计算得出。 sigmaColor参数表示色彩空间的标准方差,一般尽可...
fkx,fky;createGaussianKernels(fkx,fky,type,ksize,sigma1,sigma2);staticboolparam_check_gaussian_blur_bitexact_kernels=utils::getConfigurationParameterBool("OPENCV_GAUSSIANBLUR_CHECK_BITEXACT_KERNELS",false);if(param_check_gaussian_blur_bitexact_kernels&&!validateGaussianBlurKernel(fkx)){CV_LOG_INFO(NUL...
// Gaussian kernel standard deviation in Y direction; if sigmaY is zero, it is set // to be equal to sigmaX, if both sigmas are zeros, they are computed from ksize.width // and ksize.height, respectively (see getGaussianKernel() for details); to fully // control the result regardles...
3.3 3sigma的引入 再次回到这张图,这张图的横轴的0.5,1.5,2,2.5表示几个标准差大小,0.5即0.5个标准差大小,具体数值等于0.5sigma。1即1个标准差大小,具体数值为sigma,以此类推。其中19.1%表示分布在0-0.5sigma区间内占整个分布的19.1%,15%表示分布在0.5-1sigma区间内占整个分布的15%,以此类推。 这个分布可以...
voidGaussianBlur(InputArraysrc,OutputArraydst,Sizeksize,doublesigmaX,doublesigmaY=0,intborderType=BORDER_DEFAULT);src,输入图像,即源图像,填Mat类的对象即可。它可以是单独的任意通道数的图片,但需要注意,图片深度应该为CV_8U,CV_16U,CV_16S,CV_32F以及CV_64F之一。dst,即目标图像,需要和源图片有一样的尺...
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) ...
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. ...
高斯平滑函数GaussianBlur():定义:GaussianBlur(src, ksize, sigmaX, dst=None, sigmaY=None, borderType=None) 使用该函数造成一种毛玻璃的效果 由于三个是 等于None ,只要写三个参数 src,输入图像,即源图像,填Mat类的对象即可。它可以是单独的任意通道数的图片,但需要注意,图片深度应该为CV_8U,CV_16U, CV...
void GaussianBlur(InputArray src, OutputArray dst, Size ksize, double sigmaX, double sigmaY=0, int borderType=BORDER_DEFAULT); 参数详解如下: src,输入图像,即源图像,填Mat类的对象即可。它可以是单独的任意通道数的图片,但需要注意,图片深度应该为CV_8U,CV_16U, CV_16S, CV_32F 以及 CV_64F之一。
如果仅指定sigmaX,则将sigmaY与sigmaX相同。如果两个都为零,则根据内核大小进行计算。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。 可以修改以上代码以实现高斯模糊: blur = cv.GaussianBlur(img,(5,5),0)结果: 3.中位模糊 在这里,函数cv.medianBlur()...