“窗口”:这个窗口比喻得很形象,实际上我的理解就是M*N维的高斯模板; “滑窗”:有了这个高斯模板,接下来是结合我们待处理的灰度数据,处理一个接着一个的像素点,比如说处理完(1,1)这个点之后,接下来要处理(1,2)这个数据点,那么模板相当于右移了一个像素点,那么我们可以把这个过程形象地看作是滑窗。在碰...
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看到一种说法,解释高斯模糊的比较简单,高斯模糊是带加权的均值模糊。 大概解释如下: 高斯模糊实质上就是一种均值模糊,只是高斯模糊是按照加权平均的,距离越近的点权重越大,距离越远的点权重越小。 通俗的讲,高斯滤波就是对整幅图像进行加权平均的过程,每一个像素点的值,都由其本身和邻域内的其他像素值经过加权平...
def gaussian_noise(image): """高斯噪声""" h,w,c=image.shape for row in range(h): for col in range(w): #获取三个高斯随机数 #第一个参数:概率分布的均值,对应着整个分布的中心 #第二个参数:概率分布的标准差,对应于分布的宽度 #第三个参数:生成高斯随机数数量 s=np.random.normal(0,5,3)...
高斯模糊只考虑了权重,只考虑了像素空间的分布,没有考虑像素值和另一个像素值之间差异的问题,如果像素间差异较大的情况下(比如图像的边缘),高斯模糊会进行处理,但是我们不需要处理边缘,要进行的操作就叫做边缘保留滤波(EPF)。 importcv2ascvimportnumpyasnpdefbi(image):""" ...
7、OpenCV Python 高斯模糊 1 __author__ = "WSX" 2 import cv2 as cv 3 import numpy as np 4 #高斯模糊 基于权重(卷积) 5 #高斯模糊 去燥效果很好 6 7 #高斯模糊 8 def guss_blur(img): #去燥 基于卷积 9 dst = cv.blur(img , (5 ,5)) #...
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...
OpenCV+Python实现高斯模糊,主要用到的函数是cv2.GaussianBlur: # coding: utf-8 importnumpyasnp importcv2 img = cv2.imread('linuxidc.com.jpg') img_ = cv2.GaussianBlur(img, ksize=(9,9), sigmaX=0, sigmaY=0) cv2.imshow('Source image',img) ...
python opencv 高斯模糊 文心快码BaiduComate 在Python 中使用 OpenCV 库进行高斯模糊处理是一个常见的图像处理任务。下面我将详细解释如何使用 OpenCV 库来实现高斯模糊,包括必要的代码片段。 1. 导入OpenCV库 首先,我们需要导入 OpenCV 库。在 Python 中,这通常通过 import cv2 来实现。 python import cv2 2. ...
OpenCV+Python实现高斯模糊,主要用到的函数是cv2.GaussianBlur(): # coding: utf-8 import numpy as np import cv2 img = cv2.imread('linuxidc.com.jpg') img_ = cv2.GaussianBlur(img, ksize=(9, 9), sigmaX=0, sigmaY=0) cv2.imshow('Source image',img) ...