前言 数字图像处理(c++ opencv)--持续更新1 基本原理 D(u,v)为距离中心点的距离,D0 为设置半径2 c++ opencv代码主代码: #include<iostream> #include<opencv2/opencv.hpp> #i… 刘燚 数字图像处理(c++ opencv):图像复原与重建-常见的滤波方法--自适应滤波器--自适应
高斯滤波器的尺寸和标准偏差存在着一定的互相转换关系,OpenCV 4提供了输入滤波器单一方向尺寸和标准偏差生成单一方向高斯滤波器的getGaussianKernel()函数,在函数的定义中给出了滤波器尺寸和标准偏差存在的关系,这个关系不是数学中存在的关系,而是OpenCV 4为了方便而自己设定的关系。在了解这个关系之前,我们首先了解以下get...
1.高斯滤波 2.梯度及幅值的求取 3.非极大值抑制 4.双阈值边缘连接 好,现在开始介绍,原理可以参考我列举的大神的帖子,我把我那码的不太整齐的代码列举一下。 1.高斯滤波 1.1产生二维高斯滤波模板 Mat createGaussianKernel2D(int ksize,float sigma) { //sigma越大,离散程度越厉害,因此加权的过程中,中心值的...
#include<iostream> #include<opencv2/opencv.hpp> #include"Salt.h" using namespace cv; using namespace std; //定义高斯滤波函数 void myfilter(int filter_size, Mat& image_input, Mat& image_output); int main() { Mat image, image_gray, image_output, image_output2; //定义输入图像,灰度图像...
OpenCV函数: medianBlur(inputArray src,OutputArray dst,int ksize); 1. 2.2 双边滤波 高斯滤波是只考虑像素的空间位置(距离中心的欧氏距离)来确定其加权系数,因此高斯滤波会破坏边缘信息,模糊了图像边缘。双边滤波则是在高斯滤波的基础上考虑灰度(色彩)强度差来对权值进行修正。
Python+OpenCV高斯滤波源码编写 高斯滤波需要用到高斯滤波器,即卷积核。本博客用到的是3*3的卷积核,通过对原理剖析发现,高斯卷积核中的具体值仅和自身坐标有关系,与图像没有直接联系,故可以先计算卷积核,之后进行图像的高斯滤波。 算法步骤: (1)根据公式,计算高斯卷积核内具体值,此处用到建立二维高斯卷积核,在...
OpenCV中的 blur函数是进行标准方框滤波: void cv::blur( InputArray src, OutputArray dst, Size ksize, Point anchor,int borderType ) { boxFilter( src, dst, -1, ksize, anchor,true, borderType ); } 第四个参数,Point类型的anchor,表示锚点(即被平滑的那个点),注意他有默认值Point(-1,-1)。
图像与圆形卷积核做卷积将会生成更加精确的焦外成像效果。由于高斯函数的傅立叶变换是另外一个高斯函数,所以高斯模糊对于图像来说就是一个低通滤波操作。 高斯滤波器是一类根据高斯函数的形状来选择权值的线性平滑滤波器。高斯平滑滤波器对于抑制服从正态分布的噪声非常有效。
OpenCV图像降噪算法的中值滤波与高斯滤波详解 1. 图像噪声 图像降噪(Image Denoising)是指从图像中去除噪声的过程,目的是提高图像质量,增强图像的视觉效果。 图像噪声是指图像中不希望出现的随机亮度或颜色变化,通常会降低图像的清晰度和可辨识度,以及会降低图像的质量并使图像分析和理解更加困难。
OpenCv 026---高斯双边滤波 1 前备知识 此前的图像卷积处理无论是均值还是高斯都是属于模糊卷积,它们都有一个共同的特点就是模糊之后图像的边缘信息不复存在或者受到了破坏。而高斯双边滤波可以通过卷积处理实现图像模糊的同时减少图像边缘破坏,滤波之后的输出完整的保存了图像整体边缘(轮廓)信息,我们称这类滤波算法为...