sorted(iterable,cmp,key,reverse) 使用cmp函数排序,cmp是带两个参数的比较函数 参数:iterable可以是list或者iterator; cmp是带两个参数的比较函数; key 是带一个参数的函数; reverse为False或者True; (1)用cmp函数排序 list1 = [('david', 90), ('mary',90), ('sara',80),('lily',95)] # 按照第一...
void myGaussianFilter(cv::Mat *src, cv::Mat *dst, int n, double sigma) { // [1] 初始化 *dst = (*src).clone(); // [2] 彩色图片通道分离 std::vector<cv::Mat> channels; cv::split(*src, channels); // [3] 滤波 // [3-1] 确定高斯正态矩阵 double **array = getGaussianArr...
out= np.clip(out, 0, 255) out= out[pad: pad + H, pad: pad +W].astype(np.uint8)returnout#Read imageimg= cv2.imread("../paojie.jpg")#Gaussian Filterout= gaussian_filter(img, K_size=3, sigma=1.3)#Save resultcv2.imwrite("out.jpg", out) cv2.imshow("result", out) cv2.waitK...
我们之前用于模糊的filters.gaussian_filter()函数可以接受额外的参数,用来计算高斯导数。可以简单地按照下面的方式来处理: sigma = 5# 标准差imx = zeros(im.shape) filters.gaussian_filter(im, (sigma,sigma), (0,1), imx) imy = zeros(im.shape) filters.gaussian_filter(im, (sigma,sigma), (1,0),...
现在,请注意,常见的脉冲整形滤波器包括: 1、Raised-cosine filter 升余弦滤波器 2、Root raised-cosine filter 根升余弦滤波器 3、Sinc filter 辛格滤波器 4、Gaussian filter 高斯滤波器 这些滤波器通常有一个参数,您可以调整该参数以减少使用的带宽。下面演示了具有不同值 \beta 的升余弦滤波器的时域和频域,...
高斯滤波是一种基于高斯函数的平滑滤波器,它通过计算像素及其邻域内像素的加权平均值来平滑图像。高斯滤波在减少噪声的同时,能够较好地保留图像的边缘信息。 Python实现 # 使用高斯滤波 smoothed_image = cv2.GaussianBlur(image, (kernel_size, kernel_size), 0) # 显示结果 cv2.imshow('Gaussian Filtered Image',...
Gaussian filter for a RGB image Args: image:RGB image Returns: filtered image """ gaussian_image = np.zeros(shape=image.shape, dtype=np.float32) gaussian_kernel = np.array([[1, 4, 7, 4, 1], [4, 16, 26, 16, 4], [7, 26, 41, 26, 7], ...
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....
高斯高通滤波器（Gaussian high-pass filter）是一种在数字图像处理中常用的滤波器。它的作用是在图像中保留高频细节信息，并抑制低频信号。该滤波器基于高斯函数，具有光滑的频率响应，可以适应各种图像细节。高斯高通滤波器的频率响应可以表示为：H(u,v) = 1 - L(u,v)其中，L(u,v)是一个低通滤波器，它可以...