第一个:抽出对象的特征作为图像识别的特征模式; 第二个:消除图像数字化时混入的噪声; 图像滤波的要求 第一条: 不能损坏图像的轮廓及边缘等重要信息; 第二条: 使图像清晰、视觉效果较好; 平滑化或滤波 就是消除图像中的噪声成分,图像中的能量大部分集中在幅度谱的低频和中频段, 而在较高频段,有用的信息经常被...
对于彩色图像,将图像转换为CIELAB颜色空间,然后分别对L和AB分量进行去噪。 OpenCV中的图像去噪 opencv提供了这种技术的四种变体。 cv2.fastnlmeansdenosing()-用于单个灰度图像 cv2.fastnlmeansdenisingcolored()-用于彩色图像。 cv2.fastnlmeansdenisingmulti()-处理短时间内捕获的图像序列(灰度图像) cv2.fastnlmeans...
通过计算图像像素值在给定方向上的导数,梯度滤波器即可以描绘出图像的边缘从而实现边缘检测。 Canny检测算法是另外一种图像边缘检测技术。而且是目前最流行的边缘检测技术之一,分为以下四个步骤实现:降噪、判断梯度及梯度方向、非最大值抑制和滞后阈值化处理。 首先通过高斯模糊技术实现降噪。然后,使用sobel算子得到图像梯...
import matplotlib.pyplot as plt import cv2 import pywt def wavelet_denoise(image, wavelet='haar', level=2): # Convert image to grayscale if it's not already if len(image.shape) == 3: gray_image = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2GRAY) else: gray_image = image # Perform wavelet d...
1.图像滤波简介 根据傅里叶变换,一幅图像是由许多不同频率的像素叠加而成;而滤波就是滤除不想要的频率分量,增强感兴趣的分量 常见的图像滤波有高通滤波和低通滤波,常见的应用包括去噪,图像增强,检测边缘,检…
对于彩色图像，图像将转换为CIELAB色彩空间，然后分别对L和AB分量进行降噪。OpenCV中的图像去噪 OpenCV提供了此方法的四个变体。cv.fastNlMeansDenoising()-处理单个灰度图像cv.fastNlMeansDenoisingColored()-处理彩色图像。cv.fastNlMeansDenoisingMulti()-处理在短时间内捕获的图像序列（灰度图像）cv.fastNlMeans...
python-opencv在有噪音的情况下提取图像的轮廓 对于一般的图像提取轮廓,这篇博文介绍了一个很好的方法,但是对于有噪声的图像,并不能很好地捕获到目标物体。 比如对于我的鼠标,提取的轮廓效果并不好,因为噪声很多: 所以本文增加了去掉噪声的部分。 首先加载原始图像,并显示图像 ...
【图像处理】用opencv去噪 简介 使用opencv-python的内置函数，对图片进行降噪处理。工具/原料 电脑 python 方法/步骤 1 给出的图片是RGB图片，也就是需要有三个通道。下面的函数用来去噪。img=np.uint8(cv2.fastNlMeansDenoisingColored(img,None,10,10,7,21))2 对这个图片进行局部自适应二值化处理：img=hui(...
1) 通过相机采集图像; 2) 后期处理。 而在每个大步骤里又有很多小的要素,比如第一个步骤里面,需要考虑光照,相机角度,镜头组(光学系统),传感器等等。 第二个步骤涉及到的方方面面就更多了,降噪,调曲线,各种PS滤镜等等。如果这其中的每一个要素,我们都想办法进行拓展和改变。比如用特殊手段照明,可以从不同角度,...
作者|OpenCV-Python Tutorials 编译|Vincent 来源|OpenCV-Python Tutorials 目标 在本章中, 你将学习用于去除图像中噪声的非局部均值去噪算法。 你将看到不同的函数,例如cv.fastNlMeansDenoising(),cv.fastNlMeansDenoisingColored()等。 理论 在前面的章节中,我们已经看到了许多图像平滑技术,例如高斯模糊,中值模糊等,...