对称性:高斯函数是关于其中心点对称的。 旋转不变性:高斯函数在各个方向上具有相同的平滑效果。 可分离性:二维高斯函数可以分解为两个一维高斯函数的乘积,这有助于提高计算效率。 3. 高斯滤波在图像处理中的具体实现步骤 在图像处理中,高斯滤波通常通过以下步骤实现: 选择高斯核的大小:高斯核的大小决定了邻域的范围,通常为奇数
一、高斯平滑(模糊)def gaussian_blur(image): # 设置ksize来确定模糊效果 img = cv.GaussianBlur(image, (5, 5), 0) cv.imshow('img', img) # 不通过ksize来设置高斯核大小,通过设置高斯分布公式中的sigma img2 = cv.GaussianBlur(imag python OpenCV 高斯滤波 opencv ci 取绝对值 黑帽 opencv python...
高斯滤波器 高斯滤波器将中心像素周围的像素按照高斯分布加权平均进行平滑化。这样的(二维)权值通常被称为卷积核(kernel)或者滤波器(filter) 但是,由于图像的长宽可能不是滤波器大小的整数倍,因此我们需要在图像的边缘补0 。这种方法称作Zero Padding 权值g (卷积核)要进行归一化操作(∑ g = 1 \sum\ g = 1∑...
1、方框滤波——boxblur函数 2、均值滤波——blur函数 3、高斯滤波——GaussianBlur函数 一、前言 今天要讲的是图像线性滤波原理与操作,图像滤波包括线性滤波与非线性滤波,今天我们要讲的是线性滤波,包括方框滤波、均值滤波与高斯滤波。 如果想看其他有关于OpenCV学习方法...