一、中值滤波——medianBlur函数 基本思想是用像素点邻域灰度值的中值来代替该像素点的灰度值,该方法在去除脉冲噪声、椒盐噪声的同时又能保留图像边缘细节。 ●中值滤波与均值滤波器比较 中值滤波器与均值滤波器比较的优势:在均值滤波器中,由于噪声成分被放入平均计算中,所以输出受到了噪声的影响,但是在中值滤波器中,由...
滤波也叫模糊,下面是opencv中常见的五种滤波方法,先看一下滤波前后的效果。 # -*- coding: utf-8 -*- """ 运行环境 python==3.6 opencv-contrib-python== 4.1 win10系统 第一行 “ # -*- coding: utf-8 -*- ” 告诉Python解释器,按照UTF-8编码读取源代码 """ dir1="lena.jpg" img1=cv2.imrea...
在图像变化平缓的区域,邻域内亮度值相差不大,双边滤波器转化为高斯低通滤波器;在图像变化剧烈的区域,邻域内像素亮度值相差较大,滤波器利用边缘点附近亮度值相近的像素点的亮度平均值替代原亮度值。因此,双边滤波器既平滑了图像,又保持了图像边缘,其原理图如图3所示。 OpenCV将中值滤波封装在bilateralFilter()函数中,其...
6.python opencv 中值滤波平滑--去噪点 import random import cv2 import numpyasnpfromdatetime import datetime import math def printWithdate(str): time2=datetime.now() time2a= time2.strftime("%Y-%m-%d %H:%M:%S") print(time2a+''+str)
一、实验目的 掌握opencv如何实现图像的均值滤波、中值滤波和高斯滤波。 二、实验内容 1.题目描述 对图片test.png进行图像的均值滤波、中值滤波和高斯滤波,还有高斯边缘检测,下面是test.png原图片。 下面需要达到的效果: 2.实现过程 通过对老师发给的代码进行分析,再在
在Python OpenCV中,中值滤波(Median Filtering)是一种常用的图像处理技术,用于去除图像中的噪声。中值滤波的原理是将图像中每个像素点的灰度值替换为该像素点周围邻域内灰度值的中值。 中值滤波的分类: 一维中值滤波:对信号的每个像素点进行滤波处理。 二维中值滤波:对图像的每个像素点进行滤波处理。 中值滤波的优势: ...
OpenCV将中值滤波器封装成medianblur方法 语法如下 dst=cv2.medianBlur(src,ksize) ksize 滤波核的边长 必须是大于1的奇数 该方法根据此边长自动创建一个正方形的滤波核 处理效果如下 部分代码如下 import cv2ad("amygdalus triloba.jpg") # 读取原图dst1 = cv2.mednBlur(img, 3) # 使用宽度为3的滤波核进行中...
同均值滤波的概念,中值滤波就是取核的中值作为锚点的值,但它是统计学上的操作,不涉及卷积。相比于均值滤波,其最大的优点就是能够非常有效滤掉那些离散的有较大差异的噪声(如椒盐噪声)。缺点也很明显,它会丢失很多细节。 【示例】 ''' python 学习 OpenCV ''' import cv2 def smooth_filter(): img = cv2...
2. OpenCV:OpenCV是一个广泛应用于计算机视觉任务的库。其中的`cv2.medianBlur()`函数可以用于进行中值滤波。该函数接受一个图像作为输入,并返回经过中值滤波后的图像。 3. SciPy:SciPy是一个用于科学计算和技术计算的库。其中的`scipy.ndimage.median_filter()`函数可以用于进行中值滤波。该函数接受一个多维数组作为...