python opencv 通用滤波器 opencv滤波算法 一、图像滤波基础 滤波器作为图像处理课程的重要内容,大致可分为两类,空域滤波器和频率域滤波器。 常见的线性滤波有:均值滤波、高斯滤波、盒子滤波、拉普拉斯滤波等,通常线性滤波器之间只是模版系数不同。 非线性滤波利用原始图像跟模版之间的一种逻辑关系得到结果,如最值滤波器...
基于双边滤波和联合双边滤波,又提出了循环导向滤波,双边滤波是根据原图计算相似性权重模板的,联合双边滤波对其进行了改进,是根据图像的高斯平滑结果计算相似性权重模板的,而循环导向滤波,顾名思义,是一种迭代的方法,本质上是一种多次迭代的联合双边滤波,只是每次计算相似性权重模板的依据不一样——利用本次计算...
例如,均值滤波器适合去除小颗粒噪声,但可能会导致图像细节模糊;中位滤波器适合去除椒盐噪声,同时保持图像边缘的锐利度;高斯滤波器则在去除高斯噪声的同时,能够较好地保留图像的细节。 2. 滤波器大小 滤波器的大小决定了滤波器的作用范围。一般来说,较大的滤波器可以更好地平滑图像,但可能会导致图像细节的丢失;而较...
显示原始图像和低通滤波后的图像 cv2.imshow('Original Image', img)cv2.imshow('Low Pass Filtered Image', iimg) cv2.waitKey(0) cv2.destroyAllWindows() 构造高通滤波器 rows, cols = img.shape crow, ccol = rows/2, cols/2 mask = np.ones((rows, cols), np.uint8) mask[int(crow)-30:int...
1.方框滤波 方框滤波的滤波器为矩形,滤波器中的所有元素值均相等。定义如下: dst = boxFilter(src, ddepth, ksize, dst = None, anchor = None, normalize = None, borderType = None) src:输入图像。 ddepth:处理后的目标图像的深度,若为-1,则深度与原始图像的深度相同。
(一)统一的2D滤波器cv2.filter2D Opencv提供的一个通用的2D滤波函数为cv2.filter2D(),滤波函数的使用需要一个核模板,对图像的滤波操作过程为:将和模板放在图像的一个像素A上,求与之对应的图像上的每个像素点的和,核不同,得到的结果不同,而滤波的使用核心也是对于这个核模板的使用,需要注意的是,该滤波函数是单...
双边滤波的主要应用场景是视频美颜 cv2.bilateralFilter(img, d, sigmaColor, sigmaSpace, …) img:输入图像 d:直径,与卷积核中心点的距离,一般取5 sigmaColor:颜色空间滤波器的sigma值。这个参数的值越大,就表明该像素邻域内有更宽广的颜色会被混合到一起,产生较大的半相等颜色区域。 sigmaSpace:sigmaSpace坐标...
opencv python2.7实现中的自适应双边滤波器 自适应双边滤波器是一种图像处理算法,用于平滑图像并保持边缘的清晰度。它结合了双边滤波器和自适应滤波器的特性,能够根据图像的局部特征自动调整滤波器的参数。 自适应双边滤波器的主要优势在于能够在平滑图像的同时保持边缘的清晰度。它通过考虑像素之间的空间距离和像素值...
⑷ 双边滤波器 bilateralFilter() cv2.bilateralFilter(src, d, sigmaColor, sigmaSpace[, borderType]) 上面3中滤波器会使整个图像变平滑,双边滤波器则会尽量保留图像边界信息(即颜色有明显不同位置)。 参数: d:滤波器直径。通常为正整数,如果小于0,则会根据sigmaSpace自动计算。d越大返回的图像越平滑(模糊)。