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)…
(3)中值滤波,之前的两个滤波都有个问题,如果区域中有极端值,很可能影响滤波效果,中值滤波采用区域中的中值来替换,有利于克服椒盐噪声。 medianBlur(源Mat对象,目标Mat对象,int size)//这里的size表示正方形区域的边长 (4)双边滤波,之前的滤波还有个问题,他们都会把轮廓给模糊了,有一些区域之间相差较大的像素,这...
(1) 图像滤波:在尽量保证图像细节特征的条件下对目标图像的噪声进行抑制,是图像预处理中不可缺少的操作。 (2) 均值滤波:用一片图像区域的各个像素的均值来代替原图像中的各个像素值。它的缺点是不能很好地保护图像细节,在图像去噪的同时也破坏了图像的细节部分,从而使图像变得模糊,不能很好地去除噪声点。 (3) ...
低通滤波主要作用有去噪,模糊化(通过低频分量,滤掉高频分量),通过将图像与低通滤波器内核进行卷积来实现图像模糊,可从图像中去除高频部分(例如噪声,边缘),因此,在操作中边缘有些模糊。 2.2常见类型 2.2.1 均值滤波 均值滤波blur获取内核区域下所有像素的平均值替换中心元素,下面代码使用blur滤波,我们发现卷积核越大,...
图像滤波分为线性滤波和非线性滤波,线性滤波包括方盒滤波、均值滤波和高斯滤波;非线性滤波包括中值滤波和双边滤波。各种滤波其实是不同的卷积核对图像的卷积操作。 方盒滤波的滤波器是矩形的,滤波器中所有元素值相等。均值滤波是方盒滤波的特殊形式,均值滤波的输出图像的深度和输入图像的深度一致,而方盒滤波可以用归一...
中值滤波法是一种非线性平滑技术,它将每一像素点的灰度值设置为该点某邻域窗口内的所有像素点灰度值的中值,对脉冲噪声和椒盐噪声滤除作用明显。中值滤波函数 cv2.medianBlur() importcv2 img = cv2.imread('01.jpg') median= cv2.medianBlur(img,5)
双边滤波 4.锐化操作(高通滤波) 自定义锐化核 USM锐化(UnsharpMask) 5.梯度操作(高通滤波) Sobel算子 Scharr算子 Laplacian算子 一、滤波的概念 滤波是将信号中特定波段频率滤除的操作,是抑制和防止干扰的一项重要措施。 图像滤波是图像预处理中不可缺少的操作,其处理效果的好坏将直接影响到后续图像处理和分析的有效...
#均值模糊 #均值滤波是典型的线性滤波算法,去随机噪声有很好的去噪效果 #dst=cv2.blur(img1, (1, 5)) #(1, 15)是垂直方向模糊,(15, 1)还水平方向模糊 #dst=cv2.blur(img1, (5, 1)) #(1, 15)是垂直方向模糊,(15, 1)还水平方向模糊 blur=cv2.blur(dst,(5,5)) #两个方向模糊 ...
3.1 方盒滤波和均值滤波 boxFilter() dst = cv2.boxFilter(src, ddepth, ksize , anchor, normalize, borderType) src:输入图像 ddepth:输出图像的尺寸,默认为-1 kernel:卷积核大小(x, y) anchor:锚点,默认随卷积核变化 normalize:布尔类型默认为True;True:a为1/W*H(均值滤波),false:a=1 borderType:有...
Python opencv图像处理基础总结(二) ROI操作与泛洪填充 模糊操作 边缘保留滤波EPF 文章目录 一、ROI与泛洪填充 1. ROI操作 ROI(Region Of Interest),感兴趣区域,从被处理的图像以方框、圆、椭圆、不规则多边形等方式勾勒出需要处理的区域,称为感兴趣区域,经常用来连接图像。