OpenCV+Python实现运动模糊,主要用到的函数是cv2.filter2D: # coding: utf-8 importnumpyasnp importcv2 defmotion_blur(image, degree=12, angle=45): image = np.array(image) # 这里生成任意角度的运动模糊kernel的矩阵, degree越大,模糊程度越高 M = cv2.getRotationMatrix2D((degree /2, degree /2),...
这样可以减少原始图像信息的丢失。 在OpenCV实现的函数为cv2.GaussianBlur()。对于高斯模板,我们需要制定的是高斯核的高和宽(奇数),沿x与y方向的标准差(如果只给x,y=x,如果都给0,那么函数会自己计算)。高斯 核可以有效的去除图像的高斯噪声。当然也可以自己构造高斯核,相关函数为:cv2.GaussianKernel()。 代码解读...
python+opencv模拟生成运动模糊核 参考:OPENCV2学习(1)_生成运动模糊核(OPENCV2 实现Matlab中fspecial的motion功能) 运动模糊时,模糊后图片某点的值应该与原图沿运动角度方向前面的点有关,并且越近邻影响越大,即权值越大。所以除了确定卷积核之外,还确定了锚点(anchor) importmathimportnumpy as npimportcv2#生成卷积...
void fftshift(const Mat& inputImg, Mat& outputImg);//傅里叶之后得到的结果频率范围是0到fs,为了便于进行频率域滤波,也便于观察频谱信息 ,通常将频率范围调整至-fs/2到fs/2,这样就将零频分量(直流分量)迁移到了图像中心,呈现的效果就是中心低频信息,四周外围是高频信息,这个实现我们就称为fftshift。 void ...
使用Python+OpenCV+yolov5实现行人目标检测 机器学习研究组1周前 介绍 目标检测支持许多视觉任务,如实例分割、姿态估计、跟踪和动作识别,这些计算机视觉任务在监控、自动驾驶和视觉答疑等领域有着广泛的应用。随着这种广泛的实际应用,目标检测自然成为一个活跃的研究领域。我们在Fynd的研究团队一直在训练一个行人检测模型...
以下是使用Python和OpenCV计算深度图的基本步骤: 加载立体图像对:首先,需要加载一对立体图像,通常是一对连续的图像帧。 特征检测与匹配:使用特征检测算法(如SIFT、SURF或ORB)在两个图像中检测关键点,并使用描述符进行匹配。 计算视差图:使用cv2.calcOpticalFlowPyrLK()函数计算两个图像之间的视差图。这个函数需要上...
OpenCV图像处理篇之图像平滑图像平滑算法程序分析及结果图像平滑算法图像平滑与图像模糊是同一概念,主要用于图像的去噪。平滑要使用滤波器,为不改变图像的相位信息,一般使用线性滤波器,其统一形式如下:其中h称为滤波器的核函数,说白了就是权值。不同的核函数代表不同的滤波器,有不同的用途。
原图与运动模糊效果如下: 高斯模糊:图像与二维高斯分布的概率密度函数做卷积,模糊图像细节 OpenCV+Python实现高斯模糊,主要用到的函数是cv2.GaussianBlur(): # coding: utf-8 import numpy as np import cv2 img = cv2.imread('linuxidc.com.jpg')
图像模拟主要可以用来突显出图像中的明显的特征点,通过模糊我们可以对图像进行特征点的提取或者做运动模糊的功能。而在做图像模糊处理时候,其本质为给图像进行降噪处理,在数学上使用的卷积方式实现,常用的有以下4种方法:均值滤波、高斯滤波、中值滤波以及双边滤波。