我们将首先读取图像,然后手动计算每个像素的均值。 importnumpyasnpimportcv2defmean_filter(image,kernel_size=3):# 确定边界pad_size=kernel_size//2padded_image=np.pad(image,((pad_size,pad_size),(pad_size,pad_size)),mode='constant',constant_values=0)# 初始化输出图像output_image=np.zeros_like(...
img=cv2.imread('ai.jpg')# 用 np.hstack,将多个 均值平滑处理后的图像水平合并起来blured=np.hstack([cv2.blur(img,(3,3)),# cv2.blur(img, (5,5)),cv2.blur(img,(7,7)),cv2.blur(img,(19,19))])plt.figure(figsize=(10,8))plt.imshow(blured[:,:,::-1])# cv2.imwrite('blured....
mean_filter = np.ones((kernel_size, kernel_size), np.float32) / (kernel_size * kernel_size) # 应用均值滤波 smoothed_image = cv2.filter2D(image, -1, mean_filter) # 显示结果 cv2.imshow('Mean Filtered Image', smoothed_image) cv2.waitKey(0) cv2.destroyAllWindows() 2. 方框滤波(Box ...
(kernel_size,kernel_size))returnfiltered_image# 读取图像image=cv2.imread('image.jpg',0)# 对图像进行均值滤波filtered_image=mean_filter(image,5)# 显示原始图像和滤波后的图像cv2.imshow('Original Image',image)cv2.imshow('Filtered Image',filtered_image)cv2.waitKey(0)cv2.destroyAllWindows()...
import cv2 as cv import numpy as np def custom_blur_demo(image): # 自定义filter 卷积还可实现锐化 锐化算子 定义要符合原则 增强图像 更有立体感 kernel = np.array([[0, -1, 0], [-1, 5, -1], [0, -1, 0]], np.float32)
由于Meanshift在跟踪中搜索框的大小一直不变,对目标的尺度变化不具有鲁棒性,Camshift的出现改进了这方面的不足。CamShift,即Continuously Adaptive Mean-Shift算法(连续自适应的Meanshift),利用不变矩对目标的尺寸进行估算,实现了连续自适应地调整跟踪窗口的大小和位置。
dst=cv2.adaptiveThreshold(img,255,cv2.ADAPTIVE_THRESH_MEAN_C,cv2.THRESH_BINARY,11,4) 参数1:要处理的原图 参数2:最大阈值,一般为255 参数3:小区域阈值的计算方式 ADAPTIVE_THRESH_MEAN_C:小区域内取均值 ADAPTIVE_THRESH_GAUSSIAN_C:小区域内加权求和,权重是高斯核 ...
Auto-Encoder深度学习的聚类算法… 星空爱好者 《机器学习》之 Kmeans聚类的原理及代码 1 介绍 聚类算法是机器学习中经典的无监督学习算法,聚类算法有多种:Kmeans、Kmedians、Mean-shift、DBSCAN、层次聚类、EM等。 本文只介绍Kmeans原理及代码,之后会陆续更新其他聚类算法的… 予以初始...
(covereqps, 3)cv2.imwrite('medimg3.png', meanimg3)meanimg5 = mean_filter_go(covereqps, 5)cv2.imwrite('meanimg5.png', meanimg5)meanimg7 = mean_filter_go(covereqps, 7)cv2.imwrite('meanimg7.png', meanimg7)medimg3 = median_filter_go(covereqg, 3)cv2.imwrite('medimg3.png', ...
一般来说,运动模糊的图像都是朝同一方向运动的,那么就可以利用cv2.filter2D函数。 importnumpyasnpdefmotion_blur(image, degree=10, angle=20): image = np.array(image)# 这里生成任意角度的运动模糊kernel的矩阵, degree越大,模糊程度越高M = cv2.getRotationMatrix2D((degree/2, degree/2), angle,1) ...