1.图像噪声#图像噪声 ‘’’ 由于图像采集,处理,传输,过程中不可避免的会受到噪声的污染,妨碍人们对图像理解及分析处理. 常见的图像噪声有高斯噪声,椒盐噪声等 ‘’’#椒盐噪声 ‘’’ 椒盐噪声也称为脉冲噪声,是图像中经常见到的一种噪声,它是一种随机出现的白点或者黑点, 可能是亮的区域有黑色像素,或在白色区域有黑色像素(或者两者皆有).椒盐噪声的成因可能 是影像讯号受到突如其来的强烈干扰而产生,
opencv中有多种滤波方法实现图像平滑，线性滤波包括方框、均值、高斯。非线性滤波有：中值、双边滤波。线性滤波：像素的输出值取决于输入像素的加权求和线性滤波其原始数据与滤波结果是一种算术运算，即用加减乘除等运算实现，如均值滤波（模板内像素灰度值的平均值）、高斯滤波（高斯加权平均值）等。由于线性滤波是算术运算，有固定的模板。非线性滤波：其算子中包含了非线性算子
非线性滤波的原始数据与滤波结果是一种逻
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2024-08-24 13:26:59
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# Python 条纹噪声消除
在数字图像处理中，噪声是我们常常会遇到的一个问题。噪声会导致图像失真，并且降低了图像的质量。其中一种常见的噪声类型是条纹噪声，它通常在图像中以水平或垂直的条纹形式出现。然而，我们可以使用Python来消除这种噪声，恢复图像的原始质量。
## 条纹噪声的特点
条纹噪声是一种具有周期性的噪声，它以水平或垂直方向的条纹形式出现在图像上。这些条纹可能是由于图像采集设备
原创
2024-01-06 06:15:45
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图像条纹噪声消除条纹噪声sensor中由于传感器的差异产生固定模式噪声（FPN），FPN与
原创
2023-04-12 09:15:10
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一.预处理1.去噪声根据噪声的种类选择合适的滤波器进行去除。2.去除光亮需从场景中的其他图像提取位于完全相同位置，没有任何对象，并且具有相同光照条件的图像。然后用一种简单的数学运算，删除光这个模式： 1）差分 2）除法 图像差分是最简单的方法。如果有光纹矩阵L和图像矩阵I，去除R的结果是他们之间的差值： R=L-I 除法去除R的结果是 R=255×（1-I/L） 下面给出差分代码
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2024-02-20 21:08:13
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图像平滑是一种区域增强算法，在图像产生、传输和复制的过程中，会因为多方面原因而产生噪声(某一像素与周围像素点相比有明显不同)或丢失数据，因而图像的质量会降低。此时就需要对图像进行一定的增强处理，以降低图像质量带来的影响图像噪声图像噪声使得图像模糊，甚至淹没图像特征，造成分析困难。常见的噪声分类:产生原因: 外部噪声、内部噪声统计特征: 平稳噪声 非平稳噪声幅度分布: 高斯噪声 椒盐噪声噪声频谱:
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2024-03-24 09:08:54
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前言正好讲组会的时候介绍了这篇文章，搬过来，选自30th USENIX Security Symposium. August 11–13, 2021。 由于专业的局限和有限的水平，这篇介绍会尽量避开原文中物理原理方面的知识，并难免有误解和错漏，感兴趣的可自行去阅读原文。原文链接:https://www.usenix.org/conference/usenixsecurity21/presentat
背景条纹
在红外图像中除了由于传感器的差异造成的固定模式噪声，还存在另外一种条纹噪声，它是由于 IRFPA 中读出电路的不同而造成的因为IRFPA 上位于不同列的传感器采用不同的读出电路，读出电路偏置电压的差异会在红外图像上产生明暗相间的条纹，即条纹噪声[1]。
一种基于
原创
2023-06-09 18:30:43
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【blog算法原理】Opencv中直线的表示方法
一、问题的提出：
在实际项目编写过程
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2024-05-09 08:14:48
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如果在空中挥挥笔，就可以在屏幕上画出来，这不是很酷吗?如果我们不使用任何特殊的硬件来实现这一点，那将会更加有趣，仅仅是简单的计算机视觉就可以做到，事实上，我们甚至不需要使用机器学习或深度学习来实现这一点。所以在这篇文章中，你将学习如何创建自己的虚拟笔和虚拟橡皮擦。整个应用将从根本上建立在轮廓检测的基础上。你可以把轮廓看作是有相同颜色或强度的闭合曲线，它就像一个blob，你可以在这里读到更多关于轮廓
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2024-04-28 19:27:25
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平滑有时也称为模糊，是一种简单且经常使用的图像处理操作。平滑有很多原因，但通常是为了减少噪点。但是这样通常会降低图像的分辨率。OpenCV提供了五种不同的平滑操作，每种平滑操作都可以完成不同的平滑操作。所有这些函数中的src和dst参数都是通常的源图像和目标图像。每个平滑操作都具有特定于相关操作的参数。其中，唯一的通用参数是最后一个borderType。该参数告诉平滑操作如何处理图像边缘的像素。1
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2024-04-08 11:27:27
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OpenCV入门学习day04出入每天学习点OpenCV，做做计算机视觉项目 文章目录OpenCV入门学习day04前言一、滤波处理1.方框滤波2.均值滤波（模糊）3.高斯滤波（高斯模糊）4.双边滤波5.中值滤波二、形态学操作1膨胀腐蚀2、开操作、闭操作、形态学梯度、顶帽、黑帽morphologyEx（）函数自适应阈值算法adaptiveThreshold3、图像金字塔 前言一、滤波处理所谓滤波处
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2024-02-25 23:07:53
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《世说新语》记载了东晋的一则轶事：在一个寒冷的冬天，时任宰相的谢安，召集了一大家族的人，在和子侄辈们谈论诗文时，忽然飘起了大雪。 谢安有意考考晚辈们，于是就问："白雪纷纷何所似?" 谢安的侄子答道："空中撒盐差可拟"，而谢安的侄女却说了一句："未若柳絮因风起"。 &nbs
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2023-09-15 20:43:59
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下面是频域滤波示例程序：在本程序中，共有五个自定义函数，分别是：1. myMagnitude（），在该函数中封装了Opencv中的magnitude函数，实现对于复数图像的幅值计算。2. dftshift()，该函数实现对图像四个象限的对角互换，相当于MatLab中 fftshift（），将频谱的原点（0，0）移到图像中心。示例1中采用了该函数实现了频谱图中心化。3. srcCentralized
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2023-06-17 17:02:39
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一、常用的基础滤波操作 在图像处理中，尽可能消除图片中的噪声，消除噪声就需要用到滤波，在本次opencv学习中，学习了三个滤波方式。（1）平均滤波，就是将一个区域内的像素值求和取平均值，然后用这个平均值替换区域中心的像素值。blur(源Mat对象,目标Mat对象,Size对象,Point对象)//Size对象用来确定区域大小，Point对象如果x,y都是-1则表示更新区域中心的像素。（2）高斯滤波
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2023-12-31 14:38:57
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目录前言滤波操作二维滤波（二维卷积）线性滤波方框滤波/均值滤波高斯滤波 前言滤波分为线性滤波和非线性滤波两种，线性滤波中有方框滤波、均值滤波和高斯滤波三种，非线性滤波则有中值滤波和双边滤波两种。在介绍滤波方式之前先以二维滤波的形式介绍滤波的运算。滤波操作二维滤波（二维卷积）用二维滤波的方法选取不同的卷积核可以实现各种不同的效果，虽然OpenCV中内置函数能实现不同的操作，但是通过自己构建卷积核矩
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2024-03-19 14:03:07
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滤波处理分为两大类：线性滤波和非线性滤波。OpenCV里有这些滤波的函数，使用起来非常方便，现在简单介绍其使用方法。线性滤波:1.方框滤波：模糊图像2.均值滤波：模糊图像3.高斯滤波：信号的平滑处理，去除符合正太分布的噪声非线性滤波1.中值滤波：去除椒盐噪声2.双边滤波：保边去噪下面对滤波方法进行一一介绍：方框滤波（box Filter） 方框滤波（box
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2024-04-25 10:07:19
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1.扩充边界void copyMakeBorder(InuptArray src, OutputArray dst, int top , int bottom, int left, int right, int borderType, const Scalar& value=Scalar())该函数是用来扩展一个图像的边界的，第3～6个参数分别为原始图像的上下左右各扩展的像素点的个数，第7
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2023-11-09 14:10:28
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文章目录博主精品专栏导航00、环境配置11、项目实战（一）银行卡号识别 —— sort_contours()、resize()（二）文档扫描OCR识别 —— cv2.getPerspectiveTransform()、cv2.warpPerspective()、np.argmin()、np.argmax()、np.diff()（三）全景拼接 —— detectAndDescribe()、matc
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程序功能:
摄像机标定程序
开发环境:
OpenCv2.4.8+VS2012
时间地点:
陕西师范大学
