python opencv 通用滤波器 opencv滤波算法 一、图像滤波基础 滤波器作为图像处理课程的重要内容,大致可分为两类,空域滤波器和频率域滤波器。 常见的线性滤波有:均值滤波、高斯滤波、盒子滤波、拉普拉斯滤波等,通常线性滤波器之间只是模版系数不同。 非线性滤波利用原始图像跟模版之间的一种逻辑关系得到结果,如最值滤波器...
以下是带通滤波器过程中各步骤的序列图: FilteredImageMaskDFTImageUserFilteredImageMaskDFTImageUser读取图像执行傅里叶变换创建带通滤波器显示结果 总结 带通滤波器在图像处理中的应用广泛,它可以帮助我们提取和分析图像中的重要特征。在本文中,我们通过Python中的OpenCV库实现了一个简单的带通滤波器,通过傅里叶变换的...
3. 低通滤波器 filter2D接口需要我们自己定义卷积核,如何设置一个适合的卷积核,也成为了一个难题,为此OpenCV提供了一系列的滤波器,每个滤波器都有自己的专用卷积核,这样d大大减轻了使用人员的负担。 3.1 方盒滤波和均值滤波 boxFilter() dst = cv2.boxFilter(src, ddepth, ksize , anchor, normalize, borderType...
2.2.4双边滤波 高斯滤波和均值滤波虽然可以滤除噪声,但是也会将图片的边缘信息去掉,而双边滤波结合了图像的邻近度和像素值相似度的一种折中,在滤除噪声的同时保留原图的边缘信息,整个双边滤波由两部分组成,一个函数是由空间距离决定的滤波器系数,另一个是由像素差值决定的滤波器系数,公式如下所示: 加权系数w(i,j...
导入OpenCV和NumPy库 import cv2 import numpy as np 加载图像 img = cv2.imread('lena.jpg', 0) 进行傅里叶变换 f = np.fft.fft2(img) fshift = np.fft.fftshift(f) 构造低通滤波器 rows, cols = img.shape crow, ccol = rows/2, cols/2 mask = np.zeros((rows, cols), np.uint8) mask...
1.方框滤波 方框滤波的滤波器为矩形,滤波器中的所有元素值均相等。定义如下: dst = boxFilter(src, ddepth, ksize, dst = None, anchor = None, normalize = None, borderType = None) src:输入图像。 ddepth:处理后的目标图像的深度,若为-1,则深度与原始图像的深度相同。
前面曾经介绍过空间域滤波,空间域滤波就是用各种模板直接与图像进行卷积运算,实现对图像的处理,这种方法直接对图像空间操作,操作简单,所以也是空间域滤波。 频域滤波说到底最终可能是和空间域滤波实现相同的功能,比如实现图像的轮廓提取,在空间域滤波中我们使用一个拉普拉斯模板就可以提取,而在频域内,我们使用一个高通滤波...
opencv python2.7实现中的自适应双边滤波器 自适应双边滤波器是一种图像处理算法,用于平滑图像并保持边缘的清晰度。它结合了双边滤波器和自适应滤波器的特性,能够根据图像的局部特征自动调整滤波器的参数。 自适应双边滤波器的主要优势在于能够在平滑图像的同时保持边缘的清晰度。它通过考虑像素之间的空间距离和像素值...
高通滤波器是一种用于图像处理的滤波器,可以增强图像中高频部分的细节信息。在Python中,我们可以使用OpenCV库来实现高通滤波器的构造。 首先,我们需要导入OpenCV库: python importCV2import numpy as np 接下来,我们将定义一个函数来生成高通滤波器。该函数将输入图像和滤波器的类型(如Laplacian、Sobel等),并返回滤波器...