目录一、均值滤波（使用模板内所有像素的平均值代替模板中心像素灰度值）二、中值滤波（计算模板内所有像素中的中值，并用所计算出来的中值体改模板中心像素的灰度值）三、高斯滤波（对图像邻域内像素进行平滑时，邻域内不同位置的像素被赋予不同的权值）四、双边滤波（比高斯滤波多了一个高斯方差sigma-d,它是基于空间分布的高斯滤波函数，以达到保边去噪目的）以下是四种平滑处理滤波算法一、均值滤波（使用模板内所有像
高斯模板（高斯滤波）的实现 目录高斯模板（高斯滤波）的实现（一）目标（二）前言（三）相关知识1.高斯函数的定义2.高斯滤波原理3.高斯模板公式4.模板与图像滤波的实现（实质：卷积）（四）不同方法实现高斯模板的区别（五）实现过程与结果1.方法12.方法23.方法3 （一）目标生成一个（2N+1）×（2N+1）大小的高斯模板H（标准为sigma），然后用此模板对图像进行滤波。具体要求 注：这里采用了多
目录 1、高斯噪声2、椒盐噪声3、模糊操作1、高斯噪声顾名思义指服从高斯分布（正态分布）的一类噪声，通常是因为不良照明和温度引起的传感器噪声。通常在RGB图像中，显现比较明显。如图：高斯噪声+模糊/高斯滤波操作：def clamp(pv):
if pv>255:
return 255
elif pv<0:
return 0
else:
return pv
一、高斯平滑（模糊）def gaussian_blur(image):
# 设置ksize来确定模糊效果
img = cv.GaussianBlur(image, (5, 5), 0)
cv.imshow('img', img)
# 不通过ksize来设置高斯核大小，通过设置高斯分布公式中的sigma
img2 = cv.GaussianBlur(imag
转载
2023-08-02 23:29:53
0阅读
本篇博客讲述对图像进行均值滤波，中值滤波，高斯滤波，高斯边缘检测滤波的意义在于：刚获得的图像有很多噪音。这主要由于平时的工作和环境引起的，图像增强是减弱噪音，增强对比度。想得到比较干净清晰的图像并不是容易的事情。为这个目标而为处理图像所涉及的操作是设计一个适合、匹配的滤波器和恰当的阈值。 (1) 均值滤波器：最简单均值滤波器是局部均值运算，即每一个像素只用其局部邻域内所有值的平均值来置换. (2)
模糊原理：1. 模糊原理和上几节说的图像掩模矩阵有很多相似的地方，都是拿一个矩阵（3X3, 5X5）等，和原图从左向右从上到下分别进行卷积，将卷积值最后赋值个当前卷积的中心像素。2. 那么其最关键的参数，也就在于矩阵的大小和矩阵的值，我们通常称矩阵为卷积核。3. 模糊操作的重要原因之一也是为了给图像预处理时降低噪声。卷积示意图：均值模糊：均值模糊，也称为均值滤波，相当于卷积核的矩阵值全部为1/(卷
高斯是德国著名数学家、物理学家、天文学家、几何学家，有“数学王子”的美誉。18岁的高斯发现了质数分布定理和最小二乘法。通过对足够多的测量数据的处理后，可以得到一个新的、概率性质的测量结果。在这些基础之上，高斯随后专注于曲面与曲线的计算，并成功得到高斯钟形曲线(正态分布曲线)。其函数被命名为标准正态分布（或高斯分布），并在概率计算中大量使用。在高斯19岁时，仅用尺规便构造出了17边形。并为流传了20
申明：以下内容为笔者翻译自国际会议论文，鉴于本人水平有限，翻译难免有误，请大家多多包容。原文为：An Improved Adaptive Background Mixture Model for Real-time Tracking with Shadow Detection;
首先写一下对图像频率的一些理解：简单一点说，图像中的高频分量，指的是图像强度（亮度/灰度）变化剧烈的地方，也就是我们常说的边缘（轮廓）；图像中的低频分量，指的是图像强度（亮度/灰度）变换平缓的地方。那么保留高频就是高通滤波器（边缘提取），保留低频就是低通录波器（图像平滑）。高斯滤波器可以使图像边缘变得平滑，它是一种低通滤波器。高斯滤波高斯滤波器是一种线性滤波器，能够有效的抑制噪声，平滑图像。而高斯
基于opencv3.4.7 编程环境win10+VS2017、ubuntu18.04+Codelite概述图像处理中，常用的滤波算法有均值滤波、中值滤波以及高斯滤波等。GaussianBlur()函数用高斯滤波器GaussianFilter对图像进行平滑处理。 该函数将源图像与指定的高斯内核进行卷积，同时也支持in-place滤波。 原理通过2维高斯滤波函数计算出中心点周围每个点的权重分布，经归一
[cpp]
// Xoo.cpp : Defines the entry point for the console application.
1.
2. #include "cv.h"
3. #include "highgui.h"
4. intmain( intargc, char** argv )
5. {
6. // 结构中载入图像：图像也是
如果原图是彩色图片，可以对RGB三个通道分别做高斯平滑。cv2.GaussianBlur(src,ksize,sigmaX,sigmay,borderType)s
原创
2022-06-01 17:36:02
640阅读
import numpy as np
k33d=np.array([[1,1,1],
[1,-8,1],
...
原创
2023-01-13 00:13:07
219阅读
# Python OpenCV 高斯滤波
## 引言
高斯滤波是图像处理中常用的一种滤波方法，用于去除图像中的噪声。在本文中，我们将介绍如何使用Python和OpenCV库来实现高斯滤波，并提供代码示例。
## 高斯滤波原理
高斯滤波是一种线性平滑滤波器，通过对图像中的每个像素点进行加权平均来实现噪声的平滑处理。其基本原理是利用一个由高斯函数生成的权重矩阵，将该矩阵与图像进行卷积操作，从而
1. 模糊原理
我们都知道，彩色图像是一个三通道的RGB图像，R，G，B分别有0-255这么一个取值区间，现在我们仅仅就一个通道进行说明，可以进行类推。我们来看看图像模糊是什么一个概念，首先，图像中的像素每一个都有自己的像素值，这些像素值决定了图像最终的显示。来想象一幅模糊的图，是不是感觉越模糊，这些像素点之间的差别就越小呢？确实是这样，这也是图像模糊的原理，也就是一种像素的平滑化，通过对图像中的
利用opencv对图片进行方框滤波，高斯模糊处理。方框滤波： 方框滤波（box Filter）被封装在一个名为boxblur的函数中，即boxblur函数的作用是使用方框滤波器（box filter）来模糊一张图片，从src输入，从dst输出。函数原型如下：C++: void boxFilter(InputArray src,OutputArray dst, int ddepth, Size ks
在上次的opencv源码解析之滤波前言1中，按照opencv_tutorials.pdf中的滤波部分试了下常用的4种滤波器的使用方法。在opencv的C++中，这4个函数分别为：blur,GaussianBlur,meidaBlur,bilateralFilter.下面就这几个函数在opencv中的功能，以及参数做个介绍：均值滤波：其函数声明为：void blur(InputArray
1 #include "stdafx.h"
2 #include "highgui.h"
3 #include "cv.h"
4 #include <fstream>
5 #include <iostream>
6 using namespace std;
7 void example2_4( IplImage* image )
8 {
9 cvN
均值滤波和高斯滤波详细解读1:均值滤波在上一篇博文–方框滤波中，我们介绍了方框滤波的内核： 而我们今天的第一个主角——均值滤波，就是方框滤波的一种特殊情况均值滤波是一种最简单的滤波操作，输出图像的每一个像素值，是核窗口内输入图像对应像素的平均值，均值滤波算法的主要方法就是：用一片图像区域的各个像素值的均值来代替原图像的像素值，我们需要对图像中的目标像素给出一个模板（内核），这个模板包括了该目标像素
::返回OpenCV算子速查表 中值模糊、高斯模糊和双边滤波1. 函数定义1.1 中值模糊1.2 高斯模糊1.3 双边滤波2. 例程 1. 函数定义1.1 中值模糊OpenCV官方文档void medianBlur(
InputArray src,
OutputArray dst,
int ksize
);支持就地调用（源图像和目标图像是同一幅图像）；输入可以为1、3或4通道图像
