内插 - 关键帧之间的过渡
外插 - 分析变形或运动趋势，估计关键帧之前或之后的姿态算法评判插值 - 经过2个关键帧
对称 - 与运动方向无关
平滑 - 顶点路径光滑，一阶连续且可导
affinity transformation reproduction - 如果一个仿射变换能把S0变为S1，那么中间帧也应由S0作仿射变换得到
bounded destortion线性插值Burtny
一、函数简介1、blur—图像均值平滑滤波函数原型：blur(src, ksize, dst=None, anchor=None, borderType=None)src：图像矩阵ksize：滤波窗口尺寸2、GaussianBlur—图像高斯平滑滤波函数原型：GaussianBlur(src, ksize, sigmaX, dst=None, sigmaY=None, borderType=Non
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2023-09-17 13:16:53
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图像增加边界 copyMakeBordercv2.copyMakeBorder(src,top, bottom, left, right ,borderType,value)param1: src:源图像param2\3\4\5: top,bottem,left,right: 分别表示四个方向上边界的长度param6: borderType: 边界的类型 有以下几种：BORDER_REFLICAT
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2024-04-17 11:17:20
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介绍了OpenCV中对图像进行几何变换的函数
给源图像增加边界cv2.copyMakeBorder(src,top, bottom, left, right ,borderType,value)src:源图像top,bottem,left,right: 分别表示四个方向上边界的长度borderType: 边界的类型有以下几种：BORDER_REFLICA
cvCopyMakeBorder（）函数可以复制图像并制作边界，将特定图像轻微变大，然后以各种方式自动填充图像边界，当Bordertype=IPL_BORDER_REPLICATE时，原始图像边缘的行和列被复制到大图像的边缘，当Bordertype=IPL_BORDER_CONSTANT时，有一个像素宽的黑色边界。------------------------------------------
原创
2013-10-29 10:21:36
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opencv morphologyEx void cv::morphologyEx( InputArray _src, OutputArray _dst, int op, InputArray _kernel, Point anchor, int iterations, int borderType ...
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2021-10-20 08:09:00
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opencv erode void cv::erode( InputArray src, OutputArray dst, InputArray kernel, Point anchor, int iterations, int borderType, const Scalar& borderVal ...
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2021-10-18 18:49:00
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laplacian = cv2.Laplacian(src, ddepth[, dst[, ksize[, scale[, delta[, borderType]]]]])Src: 需要处理的图像，Ddepth: 图像的深度，
原创
2022-06-01 17:42:43
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opencv erode void cv::erode( InputArray src, OutputArray dst, InputArray kernel, Point anchor, int iterations, int borderType, const Scalar& borderVal ...
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2021-10-22 09:30:00
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def bilateralFilter(src, d, sigmaColor, sigmaSpace, dst=None, borderType=None)src：源图像，需要为8位或者浮点型单通道
原创
2022-06-01 17:44:56
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效果展示如下图，这里给y轴上的数据都加上了下划线展示实现思路看到这个需求之后，我马上到echarts官网查看了相关的配置项，寻找可能可以实现该效果的配置，主要尝试了一下这几种。1、borderType + borderColor + borderWidth我们给yAxis中的axisLabel加上borderType、borderColor和borderWidth这三个配置项，可以给文字标签添加上
函数原型:
void GaussianBlur(InputArray src, OutputArray dst, Size ksize, double sigmaX, double sigmaY=0, int borderType=BORDER_DEFAULT);
参数详解如下：
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2023-12-07 14:47:56
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图像卷积APIfilter2D(src, ddepth, kernel, anchor, delter, borderType)参数含义：src 滤波对象ddepth 滤波后的图像位深，一般设为-1，跟原图像保持一致kernel 卷积核（低通滤波，高通滤波）anchor 锚点，可以不设delter 默认为0borderType 边界类型，一般情况为默认值例如一个5*5的卷积核，作用使图
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
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参考文献：《OpenCV轻松入门》均值滤波用当前像素点周围N*N个像素值的均值来代替当前像素值。使用该方法遍历处理图像内的每一个像素点，即可完成整幅图像的均值滤波。函数语法dst = cv2.blur(src, ksize, anchor, borderType)ksize：滤波核的大小,anchor：锚点，使用默认值即可borderType：边界样式，该值决定了以何种方式处理边界，使用默认值即可
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2024-05-05 18:14:54
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原理部分可以参看前一篇博客void jointBilateralFilter(const Mat &src, Mat &dst, int d, double sigma_color, double sigma_space, Mat &joint = Mat(), int borderType =
原创
2021-12-22 10:26:07
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原理部分可以参看前一篇博客void jointBilateralFilter(const Mat &src, Mat &dst, int d, double sigma_color, double sigma_space, Mat &joint = Mat(), int borderType =
原创
2022-04-11 11:51:21
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1.cv2.GaussianBlur（）C++：void GaussianBlur(InputArray src, OutputArray dst, Size ksize, double sigmaX, double sigmaY=0, int borderType=BORDER_DEFAULT )Python:cv2.GaussianBlur(src, ksize, sigmaX[, dst[,
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2024-03-28 17:35:43
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Blur均值模糊//均值模糊,卷积核权重系数一样
void Blur(InputArray src,
OutputArray dst,
Size ksize,
Point? anchor = null,
BorderTypes borderType = BorderTypes.Reflect101) 参数说明InputArray src输入图像：可以任意通道
方框滤波函数原型void boxFilter(
InputArray src,
OutputArray dst,
int ddepth,
Size ksize,
Point anchor = Point(-1,-1),
bool normalize = true,
int borderType = BORDER_DEFAULT
);参数解释：第一个参数，InputArr
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2024-07-22 22:10:13
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