opencv-python 卷积操作和图像滤波 1 图像卷积 图像卷积就是卷积核在图像上按行滑动遍历像素时不断的相乘求和的过程,卷积可以用来提取特征,去噪,平滑等。 如下图: 常用概念: 1)步长:卷积核在图像上移动的步幅(每次移动一个像素步长,两个像素步长。。。) 2)padding:通过卷积后图片的长宽都会变小,如果要保持图片...
方法/步骤 1 卷积：简单说卷积是两个变量在某范围内相乘后求和的结果。输出 = 输入 * 系统任一个线性系统的输出都可以通过将输入信号与系统函数（系统的冲激响应）做卷积获得。总之很复杂的感觉，理论大家查信号处理的书。或者百度有大量文章介绍。感谢opencv把如此复杂的处理用一个cv.Filter2D(src, dst, kernel,...
我们可以发现对应的卷积和非卷积操作其\((k = k ^{\prime}, s = s^{\prime} = 1)\),但是反卷积却多了\(p^{\prime} = 2\)。通过对比我们可以发现卷积层中左上角的输入只对左上角的输出有贡献,所以反卷积层会出现\(p^{\prime} = k - p - 1 = 2\).通过示意图,我们可以发现,反卷积层的...
google搜索即可 importnumpyasnpimportcv2img=cv2.imread('test.jpg')# 卷积核kernel=np.ones((3,3),np.float32)/5# 卷积操作-1表示通道数与原图相同dst=cv2.filter2D(img,-1,kernel)cv2.imshow('conv',dst)cv2.imwrite('conv.jpg',dst)cv2.waitKey(0)cv2.destroyWindow()...
使用cv2.filter2D()函数对图像进行卷积操作,其中-1表示输出图像与输入图像具有相同的深度。 最后,使用cv2.imshow()函数显示原始图像和卷积后的图像,并通过cv2.waitKey(0)等待键盘输入,最后通过cv2.destroyAllWindows()关闭所有窗口。 结论 通过上面的代码示例,我们可以看到如何使用Python中的OpenCV库对图像进行卷积操作...
对图像的卷积,opencv已经有实现的函数filter2D,注意,卷积核需要是奇数行,奇数列,这样才能有一个中心点。opencv卷积的简单实践如下: importmatplotlib.pyplot as pltimportpylabimportcv2importnumpy as np img= plt.imread("apic.jpg")#在这里读取图片plt.imshow(img)#显示读取的图片pylab.show() ...
可以选择是否进行归一化操作,具体代码可以运行下述内容: # 归一化 dst = cv.boxFilter(gray,-1,(3,3),normalize=True) # 不做归一化 dst = cv.boxFilter(gray,-1,(3,3),normalize=False) 简单说,不做归一化操作,在使用 3x3 卷积核进行计算之后,不除以 9,像素越界,默认保留成 255,也就大白了。
下面主要讲一些滤波的操作,滤波的目的是为了抑制图像中的噪点。 1.均值滤波。顾名思义,取该像素为中心的部分矩阵中像素的均值。比如卷积核为3x3,也就是一共九个像素,那么中心像素的值应变为这九个的平均值。 2。高斯滤波。大名鼎鼎,然而也就是一行代码的事儿。该方法的思想就是,中心像素的周围像素权重应该不同...
有多种技术用于实现模糊效果,在这里我们讨论OpenCV中常用的四种技术:平均模糊(Averaging blurring)、高斯模糊(Gaussian blurring)、中值模糊(median blurring)和双边滤波(bilateral filtering)。这四种技术应用一个共同的基本原理,即使用滤波器(内核)对图像进行卷积运算。不同的是,在四种模糊方法中使用的滤波器的值是不同...