size = int(int(6*sigma-1)//2*2+1) # 高斯滤波器大小为:size x size,size为奇数 kernel = np.zeros([size], dtype=np.int) center = size//2 # 将滤波器分为size x size个小方格,中心点为center,坐标为(0, 0) normal = 1/(np.exp(-center*center/(2*(sigma*sigma))) # 用于整数化 s...
/*利用均值滤波 其中矩阵滤波的函数原型为void blur(InputArray src, OutputArray dst, Size ksize, Point anchor=Point(-1,-1), int borderType=BORDER_DEFAULT) 其中src为滤波前图像矩阵,dst为滤波后图像矩阵,ksize为滤波矩形核,anchor为定标点,如果采用的是Point(-1,-1)则默认为核的中心点,borderType为边缘...
二、双边滤波器 上面几种滤波方法都会使整幅图像变得平滑,图像中的边界会变得模糊不清,双边滤波使一种在平滑处理过程中可以有效保护边界信息的滤波操作方法。 双边滤波器自动判断滤波核处于平坦区域还是边缘区域,如果滤波核处于平坦区域,则会使用类似高斯滤波的算法进行滤波,如果滤波核处于边缘区域,则加大边缘像素的权重,...
由于高斯滤波主要针对高斯噪声表现的比较好,所有gasuss_noise在原始图片中添加随机噪声,其中的参数mean和var对应二维高斯核函数的 和 。调用了opencv的GaussianBlur函数,针对下面代码中的(3,3)是高斯矩阵的长和宽,0是高斯核的标准差是0,具体代码如下: def gasuss_noise(img, mean=0, var=0.005): ''' 添加高斯...
进行高斯滤波的原因是真实图像在空间内的像素是缓慢变化的,即邻近点的像素变化不会很明显。但涉及到边缘时,往往有着很大的像素差,所以高斯滤波容易“磨平”边缘。 【示例】 '''python 学习 OpenCV'''importcv2defsmooth_filter():img=cv2.imread('zerda.jpg')dst=cv2.GaussianBlur(img,(7,7),3,dst=None,sigm...
python opencv 双边滤波 #双边滤波,代码实现 import numpyasnp import math import cv2 def getClosenessHeight(sigma_g,H,W): r,c= np.mgrid[0:H:1,0:W:1] r-=(H-1)/2c-=(W-1)/2closeWeight= np.exp(-0.5*(np.power(r,2)+np.power(c,2))/math.pow(sigma_g,2))returncloseWeight...
OpenCV-Python教程:均值平滑、中值平滑一文中介绍了在滑动窗口内均值的方式进行平滑处理,这时窗口中心点和窗口领域内的所有像素的加权系数都是一样的,中值平滑提取中位数时滑动窗口内任一像素出现中值的概率也是相同的。本文要介绍的高斯平滑则根据距离中心点的间距远近其权重会不同,这种方式看起来更符合”惯例”:身边...
高斯滤波器采用像素周围的邻域并找到其高斯加权平均值. 该高斯滤波器仅是空间的函数,即在滤波时考虑附近的像素, 没有考虑像素是否具有几乎相同的强度,不考虑像素是否是边缘像素,所以它也模糊了边缘. 双边滤波器在空间中也采用高斯滤波器,但是还有一个高斯滤波器是像素差的函数.空间的高斯函数确保仅考虑附近的像素用于...
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...
双边滤波:它能够保持边界清晰的情况下有效的去除噪声,但是这种操作比较慢。它拥有着美颜的效果 opencv提供的函数:cv2.bilateralFilter() import cv2 def bi_demo(image):#高斯双边滤波 dst = cv2.bilateralFilter(src=image, d=0, sigmaColor=100, sigmaSpace=15) ...