# Read image img = cv2.imread("D:/gauss_blur/2.jpg") # Gaussian Filter out = gaussian_filter(img, K=3, sigma=0.8) # Save result cv2.imwrite("D:/gauss_blur/out_1.jpg", out) #show result cv2.imshow("result", out) cv2.imshow("image", img) cv2.waitKey(0) cv2.destroyAllWindo...
高斯模糊 高斯模糊(英语:Gaussian Blur),也叫高斯平滑,是在Adobe Photoshop、GIMP以及等图像处理软件中广泛使用的处理效果,通常用它来减少图像杂讯以及降低细节层次。 这种模糊技术生成的图像,其视觉效果就像是经过一个半透明屏幕在观察图像,这与镜头焦外成像效果散景以及普通照明阴影中的效果都明显不同。高斯平滑也用于计...
import numpy as np# Sobel Operators# Horizontal Sobel Filterkernel1 = np.array([[1, 2, 1], [0, 0, 0], [-1, -2, -1]])# Vertical Sobel Filterkernel2 = np.array([[1, 0, -1], [2, 0, -2], [1, 0, -1]])# Left Diagonal Filterkernel3 = np.array([[1, ...
name="GaussianBlur"def__init__(self, radius=2, bounds=None): self.radius=radius self.bounds=boundsdeffilter(self, image):ifself.bounds: clips=image.crop(self.bounds).gaussian_blur(self.radius) image.paste(clips, self.bounds)returnimageelse:returnimage.gaussian_blur(self.radius) simg='**.jp...
grayImg=rgb2gray(OriImage); %转为灰度图像 gausFilter= fspecial('gaussian',[5 5],sigma1); %高斯滤波 blur=imfilter(grayImg,gausFilter,'replicate'); %对任意类型数组或多维图像进行滤波 imshow(blur); 七. matlab 高斯滤波输出结果 matlab 高斯滤波后图像 八. 参考内容:...
cv2.imshow('gaussianFilter',image4) 5.高斯边缘检测 最终进行高斯边缘检测,代码如下: # 高斯边缘检测 gau_matrix = np.asarray([[-2/28,-5/28,-2/28],[-5/28,28/28,-5/28],[-2/28,-5/28,-2/28]]) img = 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) dst = cv.filter2D(image, ddepth=-1, kernel=kernel) ...
from scipy import ndimage im_blur = ndimage.gaussian_filter(im, 4) plt.figure() plt.imshow(im_blur, plt.cm.gray) plt.title('Blurred image') plt.show() 知乎学术咨询: https://www.zhihu.com/consult/people/792359672131756032?isMe=1 担任《Mechanical System and Signal Processing》《中国电机工程...
# Load imgae, grayscale, Gaussian blur, Otsu's threshold image = cv2.imread('1.jpg') original = image.copy() gray = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2GRAY) blur = cv2.GaussianBlur(gray, (9,9), 0) thresh = cv2.threshold(blur, 0, 255, cv2.THRESH_BINARY_INV + cv2.THRESH_OTSU)...
python代码可以自己扩充图像数据集。 无论我们喜欢Keras还是Pytorch,我们都可以使用丰富的资料库来有效地增广我们的图像。但是如果遇到特殊情况: 我们的数据集结构复杂(例如3个输入图像和1-2个分段输出)。 我们需要完全的自由和透明度。 我们希望进行这些库未提供的扩充方法。