均值滤波(归一化盒子滤波) 上面讲的那种卷积就是均值滤波 不分权重 高斯滤波 高斯滤波在使图像模糊的基础上,保留了图像的一些特质。 比如某一像素点的值很大,经过高斯滤波后它的值还是很大,不会受其他值很小的点的影响 于是你可以将高斯滤波理解为:带权重的均值滤波 注:σ的大小决定了高斯函数的宽度。 高斯核(...
python中opencv高斯模糊函数 opencv高斯滤波函数 高斯噪声是一种常见的噪声,图像采集的众多过程中都容易引入高斯噪声,因此针对高斯噪声的高斯滤波也广泛应用于图像去噪领域。高斯滤波器考虑了像素离滤波器中心距离的影响,以滤波器中心位置为高斯分布的均值,根据高斯分布公式和每个像素离中心位置的距离计算出滤波器内每个位置...
使用OpenCV的cv2.imread()函数读取图像。这个函数需要图像的文件路径作为参数,并返回一个图像矩阵。 python image = cv2.imread('path_to_your_image.jpg') 请注意,将'path_to_your_image.jpg'替换为实际的图像文件路径。 应用高斯滤波函数: OpenCV提供了cv2.GaussianBlur()函数来应用高斯滤波。这个函数需要三个...
src:输入图像。 ksize:滤波运算的核尺寸。 sigmaX:高斯核在X方向上的 sigma 值。 dst:输出图像(返回值)。 sigmaY:高斯核在Y方向上的 sigma 值。 borderType:边界模式,由BorderTypes定义。 特点:可以较好地减弱噪声并保留小信号,但边缘信息损失比较严重。高斯滤波对高斯噪声消除效果较好。 4.双边滤波 常用于像素...
本文将通过Python和OpenCV库,详细介绍如何对图像进行高斯平滑处理。 1. 高斯平滑滤波的基本原理 高斯平滑滤波是一种线性平滑滤波,其滤波核(或称为滤波器、卷积核)是一个二维高斯函数。高斯函数在图形上表现为一个钟形曲线,中心值最大,向四周逐渐减小,这种特性使得它在平滑图像时能够保持图像的边缘信息,避免边缘模糊...
方框滤波图像:此设置下方框滤波与均值滤波处理后的图像是一致的。 高斯滤波图像 中值滤波图像:仔细对比,边界相对原图还是模糊的 图像腐蚀与膨胀 图像腐蚀函数:dst=cv2.erode(src,kernel,iterations=None) src:输入的原始图像 kernel:结构元素(structuring element),以下为常用结构元素: ...
一、实验目的 掌握opencv如何实现图像的均值滤波、中值滤波和高斯滤波。 二、实验内容 1.题目描述 对图片test.png进行图像的均值滤波、中值滤波和高斯滤波,还有高斯边缘检测,下面是test.png原图片。 下面需要达到的效果: 2.实现过程 通过对老师发给的代码进行分析,再在
img_median = cv2.medianBlur(noisy1, 3)#中值滤波 cv2.imshow("quzao",img_median) 加入椒盐噪声 中值滤波函数调用过后: 原图为noise1 注:中值滤波将图像的每个像素用邻域 (以当前像素为中心的正方形区域)像素的中值代替 。与邻域平均法类似,但计算的是中值 ...
opencv将高斯滤波器封装成了GaussianBlur方法 语法格式如下 dst=cv2.GaussianBlur(src,ksize,sigmaX,sigmaY,borderType) sigmaX 卷积核水平方向的标准差 sigmaY 卷积核垂直方向的标准差 修改sigmaX或者sigmaY的值都可以改变卷积核中的权重比例,也可以设置为0,该方法会根据滤波核的大小自动计算合适的权重比例 ...