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),...
Python的Opencv初学部分知识点(四) 高斯模糊的部分代码:高斯模糊:高斯双边: 边缘保留滤波(EPF)的实现,高斯双边或均值迁移 图像模糊的处理方法 缩小后相加,否则会使亮度成倍增加,使图像严重失真。实现效果原图处理之后的图 3.径向模糊(与运动模糊原理一致) PS里称为径向模糊->缩放, 还有一种 径向模糊->旋转。 缩放...
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()。 # 高斯...
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。
Mark: 效果非常的好 __EOF__
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...
如题,本人刚开始学图像识别一个星期,现在在学习使用OpenCV,然而我发现OpenCV已经把很多图像识别所需要的算法都写好成函数了,比如边缘检测,轮廓…显示全部 关注者779 被浏览415,423 关注问题写回答 邀请回答 好问题 31 2 条评论 分享 ...
OpenCV是一个基于BSD许可(开源)发行的跨平台计算机视觉库,可以运行在Linux、Windows和Mac OS操作系统上。它轻量级而且高效——由一系列 C 函数和少量 C++ 类构成,同时提供了Python、Ruby、MATLAB等语言的接口,实现了图像处理和计算机视觉方面的很多通用算法。最新版本是3.3 ,2017年8月3日发布。