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...
(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(),滤波函数的使用需要一个核模板,对图像的滤波操作过程为:将和模板放在图像的一个像素A上,求与之对应的图像上的每个像素点的和,核不同,得到的结果不同,而滤波的使用核心也是对于这个核模板的使用,需要注意的是,该滤波函数是单...
使用场合:对图像边缘细节要求高的图像 import numpy as npimport cv2 as cvimport randomimport matplotlib.pyplot as pltsrc = cv.imread("E:\\view.jpg")img = src.copy()# 调用噪声函数img_sp = sp_noise(img, prob=0.02)# 噪声比例为0.02# 中值滤波img_median = ...
二、中值滤波器 中值滤波器的原理与均值滤波器非常相似,唯一的不同就是不计算像素的平均值,而是将所有像素值排序,把最中间的像素值取出,赋值给核心像素 中值滤波计算原理如下图 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...
中值滤波(中值模糊)函数原型:medianBlur(src, ksize[, dst]) -> dst src参数表示待处理的输入图像。 ksize参数表示滤波窗口尺寸,必须是奇数并且大于1。比如这里是5,中值滤波器就会使用5×5的范围来计算,即对像素的中心值及其5×5邻域组成了一个数值集,对其进行处理计算,当前像素被其中值替换掉。
anchor:锚点相对于滤波核左上角的位置。建议用默认值。 borderType:处理图像边界的方法。建议用默认值。 计算原理:将滤波核的平均值赋值给核心。 ⑵ 中值滤波器 medianBlur() medianBlur(src ,ksize) 参数ksize:滤波核的边长,必须为奇数,自动创建一个奇数阶方阵。
前面两种滤波方式,卷积核内的每个值都一样,也就是说图像区域内每个像素的权重也是一样。 高斯滤波的卷积核权重并不相同:中间像素点权重最高,越远离中心的像素权重越小。 显然这种处理元素间权值的方式,更加合理一些。图像是2维的,我们需要使用2维的高斯函数,比如OpenCV中默认的3 x 3的高斯卷积核 ...
使用Python的OpenCV库可以实现循环中值滤波。以下是一个使用Python OpenCV实现循环中值滤波的示例代码: 代码语言:txt 复制 import cv2 import numpy as np def cyclic_median_filter(image, window_size): height, width = image.shape filtered_image = np.zeros((height, width), dtype=np.uint8) half_window ...
opencv没有自带的最大最小值滤波器，所以需要自己写，定义函数的代码如下：deforiginal(i,j,k,ksize,img):#找到矩阵坐标x1=y1=-ksize//2x2=y2=ksize+x1temp=np.zeros(ksize*ksize)count=0#处理图像forminrange(x1,x2):forninrange(y1,y2):ifi+m<0ori+m>img.shape[0]-1orj+n<0orj+n...
低通滤波主要作用有去噪,模糊化(通过低频分量,滤掉高频分量),通过将图像与低通滤波器内核进行卷积来实现图像模糊,可从图像中去除高频部分(例如噪声,边缘),因此,在操作中边缘有些模糊。 2.2常见类型 2.2.1 均值滤波 均值滤波blur获取内核区域下所有像素的平均值替换中心元素,下面代码使用blur滤波,我们发现卷积核越大,...