python中opencv高斯模糊函数 opencv高斯滤波函数 高斯噪声是一种常见的噪声,图像采集的众多过程中都容易引入高斯噪声,因此针对高斯噪声的高斯滤波也广泛应用于图像去噪领域。高斯滤波器考虑了像素离滤波器中心距离的影响,以滤波器中心位置为高斯分布的均值,根据高斯分布公式和每个像素离中心位置的距离计算出滤波器内每个位置...
假设现有9个像素点,灰度值(0-255)的高斯滤波计算如下: 参考来源:() 将这9个值加起来,就是中心点的高斯滤波的值。 对所有点重复这个过程,就得到了高斯模糊后的图像。 高斯滤波步骤 综上可以总结一下步骤: (1)移动相关核的中心元素,使它位于输入图像待处理像素的正上方 (2)将输入图像的像素值作为权重,乘以相...
pip install opencv-python 在代码中,使用以下语句导入OpenCV库: python import cv2 2. 读取待处理的图像 使用OpenCV的cv2.imread()函数读取待处理的图像文件。假设图像文件名为input_image.jpg: python image = cv2.imread('input_image.jpg') 3. 应用高斯滤波函数 OpenCV提供了cv2.GaussianBlur()函数来实现...
高斯滤波器通过对图像中每个像素进行加权平均,权值由高斯函数计算而来。它能够有效地去除高斯白噪声和高斯噪声,但对于较大的噪声和图像细节可能会有一定影响。高斯滤波器的优点是既能去除噪声又能较好地保留图像细节,但需要选择合适的滤波器参数以避免影响图像质量。 中位滤波器 中位滤波器通过将每个像素周围的像素值排...
高斯滤波函数:dst=cv2.GaussianBlur(src,ksize,sigmaX,sigmaY,borderType) dst:返回值,表示进行高斯滤波后得到的处理结果; src:需要处理的图像,即原始图像。它能够有任意数量的通道,并能对各个通道独立处理; ksize:是滤波核的大小。滤波核大小是指在滤波处理过程中其邻域图像的高度和宽度。需要注意,滤波核的值必须是...
ksize:滤波运算的核尺寸 dst:输出图像(返回值)。 anchor:锚点。 borderType:边界模式,由BorderTypes 定义。 特点:在图像去噪的同时破坏了图像的细节部分,使图像变得模糊,尤其是在处理椒盐滤波时。 3.高斯滤波 用一个卷积来确定领域内的像素加权平均值去代替卷积中心像素点的值。卷积高度和宽度可以不同,但要为奇数...
Python调用OpenCV滤波 这一篇记录几种OpenCV提供的滤波函数,包括2D卷积、平均滤波、高斯滤波、中值滤波和双边滤波。 1、2D卷积 2D卷积使用的是OpenCV提供的filter2D()函数,该函数需要传入一个卷积核,这个卷积核可以通过numpy来构造: importnumpyasnpimportcv2ascv...
opencv,双边滤波 本示例使用的OpenCV版本是:OpenCV 4.1.1 运行Python的编辑器:Jupyter notebook 6.0.0 实例目的 在真是的图像中都是有噪声(噪点)的,噪声不仅会破坏图像的清晰度,还会使我们的的算法更难将其作为输入处理。在本例程中,学会如何消除或大幅减少噪音。
borderType= None)函数 此函数利用高斯滤波器平滑一张图像。该函数将源图像与指定的高斯核进行卷积。 参数 src:输入图像 ksize:(核的宽度,核的高度),输入高斯核的尺寸,核的宽高都必须是正奇数。否则,将会从参数sigma中计算得到。 dst:输出图像,尺寸与输入图像一致。