python+opencv 滤波操作1、均值滤波直接用元素全为1的核与图像卷积求均值得到中心像素的修改值。 #blur平均值去噪,均值滤波 #简单的平均卷积操作 img=cv2.imread("noise.jpg") blur = cv2.blur(img,(3,3)…
cv.destroyAllWindows() 代码中之定义了X轴的标准差为0,所以在使用的时候OpenCV会把Y轴的标准差也设置为0,然后因为标准差为零,所以会函数会根据核的大小自己计算。也就是说,如果只定义了X轴的标准差,则Y轴会与X轴一样,如果定义标准差为0,那么函数就会自己计算标准差。 4、中值模糊 中值模糊是比较适合椒盐噪...
blur(src, dst, Size(3, 3), Point(-1, -1));//均值滤波 GaussianBlur(src, dst, Size(5, 5), 5, 5);//高斯滤波 medianBlur(src, dst, 5);//中值滤波 bilateralFilter(src, dst, 5, 100, 3);//双边滤波 1. 2. 3. 4. 5. 二、OpenCV 非局部均值去噪函数: NL-Means算法的复杂度跟图像...
srC:输入图像。 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...
高通滤波(HPF):有利于找到图像边界 (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...
在OpenCV中,滤波器用于对图像进行平滑、锐化、边缘检测等操作。以下是一些常用的滤波器及其在OpenCV中的Python代码示例: 均值滤波器(平滑图像) 均值滤波器通过将像素点周围的邻域像素的平均值作为该像素的新值来平滑图像。在OpenCV中,可以使用cv2.blur()函数实现均值滤波。
Scharr 滤波器是对Sobel滤波器的改进版本。 函数: 4.梯度操作(高通滤波)1)Sobel算子 Sobel(src,ddepth,dx,dy,dst=None,ksize=None,scale=None,delta=None,borderType=None)dx和dy表示的是求导的阶数,0表示这个方向上没有求导,一般为0、1、2。2)Scharr算子 ...
3.2 高斯滤波(高斯噪音) 适用于有高斯噪点的图片 dst = cv2.GaussianBlur(img, ksize, sigmaX, sigmaY, …) img:输入的图像 ksize:卷积核大小 sigmaX:表示高斯核函数在X方向的的标准偏差。 sigmaY:表示高斯核函数在Y方向的的标准偏差。 一般只需要看前三个参数 ...
Python OpenCV 365 天学习计划,与橡皮擦一起进入图像领域吧。 基础知识铺垫 前几篇博客学习到的各种模糊都属于卷积操作,它们存在一个共同点,模糊之后图像的边缘信息不再存在。 本篇博客学习的边缘保留滤波算法(EPF),是一种能通过卷积处理实现模糊图像的同时,又不会对图像边缘造成破坏,并且卷积操作之后的图像,可以完整...