OpenCV4中的图像滤波函数定义,原理,以及区别(Python) 图像滤波 1.方框滤波 方框滤波的滤波器为矩形,滤波器中的所有元素值均相等。定义如下: dst = boxFilter(src, ddepth, ksize, dst = None, anchor = None, normalize = None, borderType = None) src:输入图像。 ddepth:处理后的目标图像的深度,若为-1...
cv2.normalize(src,dst,alpha,beta,normType,dtype,mask) 参数: src: 图像对象矩阵 dst:输出图像矩阵(和src的shape一样) alpha:正规化的值,如果是范围值,为范围的下限 (alpha – norm value to normalize to or the lower range boundary in case of the range normalization.) beta:如果是范围值,为范围的...
在这个例子中,创建了一幅包含随机值的图像,然后使用 `cv2.normalize` 函数与 `cv2.NORM_MINMAX` 规范化类型将图像像素的值线性映射到 `[0, 255]` 区间。这对于将图像数据准备进行显示、进一步处理或学习算法中输入非常有用。 (2)cv2.calcHist是 OpenCV 库中的一个函数,用于计算图像的直方图。直方图是图像中像...
导入所需的库。在以下所有示例中,所需的 Python 库是OpenCV。确保您已经安装了它。 使用cv2.imread()方法将输入图像读取为灰度图像。使用图像类型(即.png或 jpg)指定图像的完整路径。 在输入图像 img 上应用cv2.normalize()函数。传递参数src、dst、alpha、beta、norm_type、dtype和掩码。 img_normalized = cv2....
OpenCV的 cv2.boxFilter()函数用于实现方框滤波,其基本格式如下: dst = cv2.boxFilter(src, ddepth, ksize[, anchor[, normalize[, borderType]]]) 参数说明: dst:滤波结果图像 src:原图像 ddepth:目标图像的深度,一般使用-1表示与原图深度一样
函数语法 dst=cv2.boxFilter(src,ddepth,ksize,anchor,normalize,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ksize是滤波核的大小,例如,滤波核的值可以为(3,3)anchor是锚点,其默认值表示当前计算均值的点位于核的中心点位置。normalize表示在滤波时是否进行归一化,默认...
hpp>using namespace cv;using namespace std;int main(int argc, char** argv){ Mat src = imread("xxxx.png", 0); Mat dst; Mat convertToMat; src.convertTo(convertToMat, CV_32F); sqrt(convertToMat, dst); convertScaleAbs(dst, dst); normalize(dst, dst, 0, 255,...
3. opencv有关函数的用法 二、基于距离的分水岭分割流程 三、python代码实现 一、 原理 1. 分水岭算法原理 任何一副灰度图像都可以被看成拓扑平面,灰度值高的区域可以被看成是山峰,灰度值低的区域可以被看成是山谷。我们向每一个山谷中灌不同颜色的水。随着水的位的升高,不同山谷的水就会相遇汇合,为了防止不...
OpenCV的反投影 OpenCV提供了一个内建的函数cv.calcBackProject()。它的参数几乎与cv.calchist()函数相同。它的一个参数是直方图，也就是物体的直方图，我们必须找到它。另外，在传递给backproject函数之前，应该对对象直方图进行归一化。它返回概率图像。然后我们用圆盘内核对图像进行卷积并应用阈值。下面是我的代码和...
OpenCV中的边缘检测是指在图像中检测出明显的边缘轮廓线,可以通过计算图像中每个像素的梯度来实现。Canny算法是一种常用的边缘检测算法,它主要通过连续的操作来寻找边缘,包括对图像去噪、计算图像梯度、非极大值抑制和双阈值处理等步骤。 一、图片加载及添加椒盐噪声 ...