对于图形的平滑与滤波,但从滤波角度来讲,一般主要的目的都是为了实现对图像噪声的消除,增强图像的效果。 对于2D图像可以进行低通或者高通滤波操作 低通滤波(LPF):有利于去噪,模糊图像 高通滤波(HPF):有利于找到图像边界 (一)统一的2D滤波器cv2.filter2D Opencv提供的一个通用的2D滤波函数为cv2.filter2D(),滤波函数...
def medianBlur(image,winSize):'''中值平滑,消除椒盐噪声'''rows,cols =image.shape winH,winW=winSize halfWinH=int((winH-1)/2) halfWinW=int((winW-1)/2) #中值滤波后的输出图像 medianBlurImage=np.zeros(image.shape,image.dtype)forrinrange(rows):forcinrange(cols): #判断边界 rTop=0ifr...
前两小节介绍的均值滤波和方框滤波中,每个像素点的权重是相等的,在高斯滤波中,中心点的权重值较大,边缘点的权重值较小,每一种尺寸的卷积核都可以有多种不同形式的权重比例。 例如一个3×3的高斯滤波卷积核如下所示: OpenCV提供了cv2.GaussianBlur()函数实现高斯滤波,举例程序如下: 1 #对噪声图像进行高斯滤波,显...
双边滤波(Bilateral filter)是由Tomasi和Manduchi在1998年发明的一种各向异性滤波,它一种非线性的图像平滑方法,结合了图像的空间邻近度和像素值相似度(即空间域和值域)的一种折中处理,从而达到保边去噪的目的。双边滤波的优势是能够做到边缘的保护,其他的均值滤波、方框滤波和高斯滤波在去除噪声的同时,都会有较明显的边...
python+opencv 滤波操作1、均值滤波直接用元素全为1的核与图像卷积求均值得到中心像素的修改值。 #blur平均值去噪,均值滤波 #简单的平均卷积操作 img=cv2.imread("noise.jpg") blur = cv2.blur(img,(3,3)…
中值滤波通常在Python中使用OpenCV库进行实现。 OpenCV(Open Source Computer Vision Library)是一个开源的计算机视觉库,其中包含了丰富的图像处理工具和算法,包括中值滤波。下面将介绍如何使用OpenCV库来进行中值滤波。 ## 1. 安装OpenCV库 首先,需要安装OpenCV库。可以使用pip命令来进行安装: ...
# 使用中值滤波去除噪声 denoised_image = cv2.medianBlur(noisy_image, 5) # 显示去噪后的图像 cv2.imshow('Denoised Image', denoised_image) cv2.waitKey(0) cv2.destroyAllWindows() ``` 本文介绍了如何使用Python和OpenCV库来给图像添加高斯噪声和椒盐噪声,并且展示了如何使用中值滤波器来去除图像中的噪声...
OpenCV opencv,双边滤波 本示例使用的OpenCV版本是:OpenCV 4.1.1 运行Python的编辑器:Jupyter notebook 6.0.0 实例目的 在真是的图像中都是有噪声(噪点)的,噪声不仅会破坏图像的清晰度,还会使我们的的算法更难将其作为输入处理。在本例程中,学会如何消除或大幅减少噪音。
OpenCV主要调用medianBlur()函数实现中值滤波,图像平滑里中值滤波的效果最好。 dst = cv2.medianBlur(src, ksize) 其中,src表示源文件,ksize表示核大小。核必须是大于1的奇数,如3、5、7等 代码如下: importcv2deftest13(): img= cv2.imread("result.jpg")#高斯滤波result = cv2.medianBlur(img, 5) ...