'''python 学习 OpenCV'''importcv2defsmooth_filter():img=cv2.imread('zerda.jpg')dst=cv2.GaussianBlur(img,(7,7),3,dst=None,sigmaY=None,borderType=None)# 中间的数值最大,往两边走越来越小,构造一个小的高斯包。高斯核可以有效地除去高斯噪声GaussianBlur=np.hstack((img,dst))cv2.namedWindow('Gau...
因此该函数的常用形式为:dst=cv2.boxFliter(src,ddepth,ksize) 特点:核尺寸越大,滤波效果越好,但图像越模糊。 高斯滤波函数:dst=cv2.GaussianBlur(src,ksize,sigmaX,sigmaY,borderType) dst:返回值,表示进行高斯滤波后得到的处理结果; src:需要处理的图像,即原始图像。它能够有任意数量的通道,并能对各个通道独立...
python cv2 gaussianblur 文心快码BaiduComate 作为Comate,很高兴解答你的问题。以下是关于cv2.GaussianBlur函数的详细解答: 1. cv2.GaussianBlur函数的作用 cv2.GaussianBlur是OpenCV库中的一个函数,用于对图像应用高斯模糊。高斯模糊是一种常见的图像处理技术,用于减少图像噪声和平滑图像。 2. cv2.GaussianBlur函数的基本...
相应的代码如下: dst = cv.GaussianBlur(src, (9, 9), 0) cv.imshow("Gaussian Blur", dst) 1. 2. 此时的效果为: 可以看出,高斯噪声被消除了许多。 完整代码 import cv2 as cv # 导入opencv模块 import numpy as np # 导入数学函数库 def clamp(pv): # 保证RGB三色数值不超过255 if pv > 255: ...
在使用Python的图像处理库OpenCV进行高斯模糊处理时,如果遇到报错error: (-213:The function/feature is not implemented),可以尝试通过更新OpenCV版本、使用cv2.blur函数替代cv2.GaussianBlur函数或降低OpenCV版本来解决问题。这些方法可以帮助我们顺利进行高斯模糊处理,达到预期的效果。
k5=ndimage.convolve(img,kernel_5x5)#高斯模糊滤波blurred=cv2.GaussianBlur(img,(17,17),0)g_hpf=img-blurred# cv2.imshow('blurred',blurred)# cv2.imshow("g_hpf",g_hpf)cv2.imshow("img",img)cv2.imshow("3x3",k3)cv2.imshow("5x5",k5)cv2.imshow("g_hpf",g_hpf)cv2.waitKey()cv2.destroy...
GaussianBlur()的接口形式: dst=cv2.GaussianBlur(src, ksize, sigmaX[, dst[, sigmaY[, borderType]]]) 参数含义: src:通道数任意,实际处理是分通道处理;图像深度只能是CV_8U, CV_16U, CV_16S, CV_32F or CV_64F; ksize:元组类型,窗口大小,宽度和高度可以不一样,但是必须是正的奇数;如果设置为0,则...
使用python与opencv实现高斯模糊,只需调用GaussianBlur函数,给出高斯矩阵的尺寸和标准差就可以。 代码语言:txt 复制 cv2.GaussianBlur(src, ksize, sigmaX, dst=None, sigmaY=None, borderType=None) 代码语言:txt 复制 import cv2 as cv import numpy as np ...
1. 高斯模糊:cv2.GaussianBlur() 主要记录Python-OpenCV中的图像模糊操作; 1. 高斯模糊:cv2.GaussianBlur() defGaussianBlur(src, ksize, sigmaX, dst=None, sigmaY=None, borderType=None):""" 使用高斯滤波器模糊图像 Argument: src: 原图像
Python中OpenCV主要调用GaussianBlur函数,如下: dst = cv2.GaussianBlur(src, ksize, sigmaX) 其中,src表示原始图像,ksize表示核大小,sigmaX表示X方向方差。注意,核大小(N, N)必须是奇数,X方向方差主要控制权重。 代码如下: #encoding:utf-8 import cv2 import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt #读取...