二、OpenCV 非局部均值去噪函数: NL-Means算法的复杂度跟图像的大小、颜色通道数、相似块的大小和搜索框的大小密切相关,设图像的大小为N×N,颜色通道数为Nc,块的大小为k×k,搜索框的大小为n×n,那么算法复杂度为: (看着都可怕)。对512×512的彩色图像而言,设置k=7,n=21,OpenCV在使用了多线程的情况下,处理...
5. 双边滤波 掩膜操作 图像滤波的主要目的是为了在保留图像细节的情况下尽量的对图像的噪声进行消除,从而是后来的图像处理变得更加的方便. 图像的滤波效果要满足两个条件: 1.不能损坏图像的轮廓和边缘这些重要的特征信息. 2.图像的视觉效果更好 opencv支持图像滤波,提供了五个基本算法,分别是方框滤波,均值滤波,高斯...
常见的图像滤波有高通滤波和低通滤波,常见的应用包括去噪,图像增强,检测边缘,检测角点,模板匹配等 2.图像低通滤波 2.1简介 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...
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 = cv.medianBlur(img_sp, 5)# 显示图...
3. 均值滤波 均值滤波是指任意一点的像素值,都是周围 N * M 个像素值的均值。 其实均值滤波和上面的那个图像卷积的示例,做了同样的事情,我只是用filter2D()这个方法手动完成了均值滤波,实际上 OpenCV 为我们提供了专门的均值滤波的方法,前面图像卷积没有看明白的同学,可以再一遍均值滤波,我尽量把这个事情整的明...
1.均值滤波是典型的线性滤波算法,它是指在图像上对目标像素给一个模板,该模板包括了其周围的临近像素(以目标像素为中心的周围8个像素,构成一个滤波模板,即去掉目标像素本身),再用模板中的全体像素的平均值来代替原来像素值。 低通滤波(均值模糊)函数原型:blur(src, ksize[, dst[, anchor[, borderType]]]) -...
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...
图像平滑主要用的是低通滤波器,用于降噪,过滤图像中的高频信息,比如边界。OpenCV中实现了多种常用的低通滤波器。 平均滤波 dst=cv2.blur(img,kernel_size)# 如(3,3)表示 [[1,1,1],[1,1,1],[1,1,1]]/9 的卷积核 高斯滤波 dst=cv2.GaussianBlur(img,kernel_size,sigma_X,sigma_Y=None,borderType=...
使用低通滤波器可以达到图像模糊的目的。这对与去除噪音很有帮助。其实就是去除图像中的高频成分(比如:噪音,边界)。所以边界也会被模糊一点。 OpenCV 提供了四种模糊技术: 图像均值平滑滤波 cv2.blur() *均值滤波是典型的线性滤波算法,它是指在图像上对目标像素给一个模板,该模板包括了其周围的临近像素(以目标象素...
4.常见图像平滑算法 接下来将详细介绍OpenCV中常用的一些滤波器,包括均值滤波、方框滤波、高斯吕波、中值滤波等,如表所示。 下图为这五种滤波的效果对比,从滤波的结果可以看出各种滤波算法对图像的作用非常不同,有些变化非常大,有些甚至跟原图一样。在实际应用时,应根据噪声的特点、期望的图像和边缘特征等来选择合适...