高斯滤波器的尺寸和标准偏差存在着一定的互相转换关系,OpenCV 4提供了输入滤波器单一方向尺寸和标准偏差生成单一方向高斯滤波器的getGaussianKernel()函数,在函数的定义中给出了滤波器尺寸和标准偏差存在的关系,这个关系不是数学中存在的关系,而是OpenCV 4为了方便而自己设定的关系。在了解这个关系之前,我们首先了解以
由于高斯函数的傅立叶变换是另外一个高斯函数,所以高斯模糊对于图像来说就是一个低通滤波操作。 高斯滤波器是一类根据高斯函数的形状来选择权值的线性平滑滤波器。高斯平滑滤波器对于抑制服从正态分布的噪声非常有效。 一维零均值高斯函数为: 其中,高斯分布参数σ决定了高斯函数的宽度。 对于二维图像来说,常用二维零均值...
Python+OpenCV高斯滤波源码编写 高斯滤波需要用到高斯滤波器,即卷积核。本博客用到的是3*3的卷积核,通过对原理剖析发现,高斯卷积核中的具体值仅和自身坐标有关系,与图像没有直接联系,故可以先计算卷积核,之后进行图像的高斯滤波。 算法步骤: (1)根据公式,计算高斯卷积核内具体值,此处用到建立二维高斯卷积核,在...
1.高斯滤波 2.梯度及幅值的求取 3.非极大值抑制 4.双阈值边缘连接 好,现在开始介绍,原理可以参考我列举的大神的帖子,我把我那码的不太整齐的代码列举一下。 1.高斯滤波 1.1产生二维高斯滤波模板 Mat createGaussianKernel2D(int ksize,float sigma) { //sigma越大,离散程度越厉害,因此加权的过程中,中心值的...
OpenCV中的 blur函数是进行标准方框滤波: voidcv::blur( InputArray src, OutputArray dst, Size ksize, Point anchor,intborderType ) { boxFilter( src, dst,-1, ksize, anchor,true, borderType ); } 而boxFilter函数源码如下: cv::Ptr<cv::FilterEngine> cv::createBoxFilter(intsrcType,intdstType, Siz...
python使用opencv进行高斯滤波,1.均值平滑blur()均值平滑的滑动窗口所有系数为1/(窗口高*窗口宽).dst=cv2.blur(src,ksize[,dst[,anchor[,borderType]]])src:源图像,通道数不限,数据类型必须为CV_8U,CV_16U,CV_16S,CV_32ForCV_64F;ksize:kernel尺寸、窗口大小,二元组
OpenCV中的高斯滤波是一种常用的图像处理技术,用于平滑图像并去除噪声。 高斯滤波的基本概念 高斯滤波是一种线性滤波技术,它通过计算图像中每个像素点周围邻域内像素值的加权平均值来平滑图像。权重值由一个高斯函数确定,该函数在中心点的权重最高,随着距离的增加而逐渐减小。 高斯滤波的作用 平滑图像:通过加权平均,高...
OpenCV中的均值滤波(Mean Filter)是一种简单的滤波技术,用于平滑图像并减少噪声。它的原理非常简单:对于每个像素,将其与其周围邻域内像素的平均值作为新的像素值。 具体的均值滤波原理如下: 定义滤波器大小:均值滤波器是一个正方形的卷积核,具有固定大小。该大小决定了每个像素使用多少邻域像素进行平均计算。
高斯滤波是一种线性平滑滤波,适用于消除高斯噪声,广泛应用于图像处理的减噪过程。[1]通俗的讲,高斯滤波就是对整幅图像进行加权平均的过程,每一个像素点的值,都由其本身和邻域内的其他像素值经过加权平均后得到。高斯滤波的具体操作是:用一个模板(或称卷积、掩模)扫描图像中的每一个像素,用模板确定的邻域内像素的...
滤波是图像处理中重要的一环,通过选择适当的滤波方法和参数,可以平滑图像、去除噪声等。继续深入学习和实践,你将能够熟练运用OpenCV的滤波功能,并将其应用于实际项目中。 祝你在使用OpenCV进行均值滤波和高斯滤波的过程中取得成功!