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...
1. 引言 在计算机视觉中,模糊是一种常用的图像处理技术。高斯模糊(Gaussian Blur)是最常用的方法之一,它能够有效地减少图像中的噪声和细节。本文将介绍高斯模糊的基本原理、在 Python OpenCV 中的应用,以及一些实际示例代码。同时,我们还将使用 mermaid 语法展示相关的关系图。 2. 高斯模糊的原理 高斯模糊通过以高斯...
下面展示一个基本的数据可视化示例来表明不同处理方法的效果。 45%25%30%Image Processing MethodsGaussian BlurAverage BlurMedian Blur 关系图 图像处理的过程中,很多步骤是相互关联的。下面是一个关于图像处理流程的ER图,帮助理解这些关系。 结尾 通过学习Python中OpenCV的高斯模糊化技术,我们能够有效地处理和分析图像。
gaussKernel_x= np.transpose(gaussKernel_x) # 介绍:https://www.cnblogs.com/txwtech/p/18051127#图像矩阵与水平高斯核卷积 img_gaussBlur_x= signal.convolve2d(image,gaussKernel_x,mode='same', boundary= _boundary,fillvalue=_fillvalue) #构建垂直方向上的高斯卷积核 gaussKernel_y=cv2.getGaussianKernel...
cv.imshow('Gaussian Blur2',dst) EPF(Edge Preserver Filter)边缘保留滤波 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) ...
OpenCV 允许自定义卷积核实现卷积操作,使用自定义卷积核实现卷积操作的函数是 cv2.filter2D()。 dst = cv2.filter2D( src, ddepth, kernel, anchor, delta, borderType ) 其中: ddepth 是处理结果图像的图像深度,一般使用-1 表示与原始图像使用相同的图像深度。
dst=cv2.blur(img,(2,24)) 结果如下: 感觉更糊了,现在我们用我们高斯模糊试试水。高斯模糊使用API GaussianBlur,高斯模糊使用加权平均法对该半径、范围进行模糊。 GaussianBlur方法原型如下: 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 cv2.GaussianBlur(SRC,ksize,sigmaX ) ...
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...
首先需要新建一个python文件,导入cv2的库(OpenCV2的python库),并显示一张图片,代码为: import cv2 # 读取本相对路径下的initial.bmp文件 image = cv2.imread ("initial.bmp") #将image对应图像在图像窗口显示出来 cv2.imshow('initial'...
OpenCV主要提供四种类型的模糊技术。 1.平均 这是通过将图像与归一化框滤镜进行卷积来完成的。它仅获取内核区域下所有像素的平均值,并替换中心元素。这是通过功能cv.blur()或cv.boxFilter()完成的。检查文档以获取有关内核的更多详细信息。我们应该指定内核的宽度和高度。3x3归一化框式过滤器如下所示: 注意如果您不...