文章目录1 Savitzky-Golay 滤波器实现曲线平滑1.1 问题描述1.2 Savitzky-Golay 滤波器--调用讲解1.3 Savitzky-Golay 曲线平滑处理 示例1.4 Savitzky-Golay原理剖析2 插值法对折线平滑处理——详解3 基于Numpy.convolve实现滑动平均滤波——详解 1 Savitzky-Golay 滤波器实现曲线平滑1.1 问题描述在寻
转载
2023-08-31 21:23:48
100阅读
主要讲解Python调用OpenCV实现图像平滑，包括四个算法：均值滤波、方框滤波、高斯滤波和中值滤波.给图像增加噪声:import cv2
import numpy as np
def test10():
img = cv2.imread("result.jpg", cv2.IMREAD_UNCHANGED)
rows, cols, chn = img.shape
#
转载
2023-06-30 23:17:02
116阅读
第七章 图像平滑处理图像平滑处理： 在尽量保持原有图像信息的情况下，过滤掉图像内部的噪声，得到的图像为平滑图像。原理： 将噪声所在像素点的像素值处理为期周围临近像素点的值的近似值。取近似值的方法有：均值滤波，方框滤波，高斯滤波，中值滤波，双边滤波，2D卷积滤波（自定义卷积滤波）7.1 均值滤波指用当前像素点周围N*N个像素值的均值来代替当前像素值。该方法会遍历图像内的每一个像素点。7.1.1 语法
转载
2023-08-16 11:18:59
172阅读
基于python的OpenCV快速入门——图像平滑处理 在尽量保留图像原有信息的情况下，过滤掉图像内部的噪声，这一过程称为对图像的平滑处理，所得的图像称为平滑图像 图像平滑处理会对图像中与周围像素点的像素值差异较大的像素点进行处理，将其调整为周围像素点像素值的近似值1、均值滤波 均值滤波是指用当前像素点周围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
转载
2023-08-26 02:43:42
137阅读
图像平滑
原创
2022-06-21 11:14:44
350阅读
图像平滑处理的几种常用方法：均值滤波归一化滤波高斯模糊中值滤波平滑处理（模糊）的主要目的是去燥声：不同的处理方式适合不同的噪声图像，其中高斯模糊最常用。其实最重要的是对图像卷积的核的理解，核太大图像会失真，具体关于核的讲解点击传送门 图像噪声：引起较强视觉效果的孤立像素点或像素块。一般，噪声信号与要研究的对象不相关，它以无用的信息形式出现，扰乱图像的可观测信息。通俗的说就是噪声让图像不清
转载
2023-06-30 19:39:19
125阅读
中值滤波法是一种非线性平滑技术，将图像的每个像素用邻域 (以当前像素为中心的正方形区域)像素的中值代替 ，常用于消除图像中的椒盐噪声。 与低通滤波不同的是，中值滤波对脉冲噪声有良好的滤除作用，特别是在滤除噪声的同时，能够保护信号的边缘，使之不被模糊，但它会洗去均匀介质区域中的纹理。这些优良特
转载
2023-12-19 15:34:47
52阅读
图像平滑处理 在尽量保留图像原有信息的情况下，过滤掉图像内部的噪声，这一过程称为对图像的平滑处理，所得的图像称为平滑图像。
原创
2022-05-23 20:47:14
863阅读
# Python图像处理边缘平滑
在图像处理领域，边缘平滑是一种常见的技术，可以用于去除图像中的噪声和细节，使图像更加清晰和平滑。Python作为一种流行的编程语言，拥有丰富的图像处理库，可以轻松实现边缘平滑的算法。本文将介绍Python图像处理中的边缘平滑技术，并通过代码示例演示如何实现。
## 边缘平滑的原理
边缘平滑是通过对图像的像素进行平均或加权平均处理，从而减少像素值之间的差异，使
原创
2024-03-15 06:09:27
387阅读
目标： • 学习使用不同的低通滤波器对图像进行模糊 • 使用自定义的滤波器对图像进行卷积(2D 卷积)
1、2D卷积
同一维信号一样，我们也可以对2D图像实施低通滤波（LPF），高通滤波（HPF）等，LPF帮我们去除噪音，模糊图像。HPF帮我们找到图像的边缘。
Opencv 提供的函数cv2.filter2D() 可以对一
转载
2024-01-09 17:33:02
55阅读
图像平滑处理就是图像滤波，使图像模糊化。 高斯滤波是一种非常常用的模糊平滑方式，是线性滤波中的一种。其广泛的应用在图像处理的减噪过程中，尤其是被高斯噪声所污染的图像上。还经常做为一些复杂算法的第一步，比如Canny边缘检测等。 中值滤波是一种非线性滤波器，常用于消除图像中的椒盐噪声。与低通滤波不同的是，中值滤波有利于保留边缘的尖锐度，但它会洗去均匀介质区域中的纹理。在做为去除相机噪声点的一种方法
转载
2024-06-23 20:06:17
38阅读
学习使用不同的低通滤波器对图像进行模糊使用自定义的滤波器对图像进行卷积1、2D卷积与信号一样，我们可以对2D图像实施低通滤波（LPF），高通滤波（HPF）等。LPF帮助我们去除噪音，模糊图像。HPF帮助我们找到图像的边缘。OpenCV提供cv2.filter2D()对图像进行卷积操作。下面我们将对一副图像使用平均滤波器。下面是一个5x5的平均滤波器。操作如下：将核放在图像的一个像素A上，求与核对应
转载
2023-09-25 08:12:52
56阅读
加载图片并进行缩放缩放的参数选择如下：import cv2
import matplotlib.pyplot as plt
pic = cv2.imread('flower-631765_1280.jpg')
pic1 = cv2.resize(pic, (400, 100), interpolation=cv2.INTER_CUBIC)
cv2.imshow('picture',pic)
转载
2023-07-11 07:23:33
131阅读
前言上一篇文章，我们讲解了图像的虚拟边缘，这篇文章开始进行平滑（也就是模糊）处理。 基本原理这里直接引用OpenCV 2.4+ C++ 平滑处理和OpenCV 2.4+ C++ 边缘梯度
原创
2023-08-24 13:52:04
161阅读
1.灰度变换： 灰度图像中，R=G=B，常用方法是R=G=B=(R前+G前+B前)/3,即等于灰度变换前RGB的平均值（opencv中的imread方法是以BGR的格式读入图像的，但opencv的imshow无需进行反转）。import cv2 as cv
image = cv.imread("source_one.jpg")
# 将RGB图像转为灰度图
gray = cv.cvtColor(
转载
2023-07-26 23:39:07
449阅读
1 #include "opencv2/imgproc/imgproc.hpp"
2 #include "opencv2/highgui/highgui.hpp"
3
4 using namespace std;
5 using namespace cv;
6
7 /// 全局变量
8 int DELAY_CAPTION = 1500;
9 int DELAY_BLUR
转载
2020-01-09 13:06:00
260阅读
2评论
消除图像中的噪音成分，叫做图像的平滑处理或者图像滤波。即在尽量保留图像细节特征的情况下对目标图像的噪声进行抑制。它是图像预处理过程中不可缺少的步骤。处理效果的好坏将直接影响到后续图像处理的有效性和可靠性。滤波目的：1、消除图像中混入的噪声。2、为图像识别抽取出图像特征。滤波要求：1、不能损坏图像轮廓及边缘 。2、图像视觉效果应当更好。实际使用：图像的边缘非常容易收到噪声的干扰，所以为了避免检测到错
转载
2024-02-23 10:05:07
54阅读
图像处理——图像平滑 图像噪声是在图像处理中经常会遇到的问题，它的存在会使图像的质量下降，因此解决图像噪声问题在图像处理过程中是不可忽视的。 根据噪声的性质不同，消除噪声的方法也有所不同。 随机噪声是一种线索最少却最常见的噪声。&n
转载
2023-09-04 09:15:09
86阅读
目标：• 学习使用不同的低通滤波器对图像进行模糊
• 使用自定义的滤波器对图像进行卷积(2D 卷积)
1、2D卷积同一维信号一样，我们也可以对2D图像实施低通滤波（LPF），高通滤波（HPF）等，LPF帮我们去除噪音，模糊图像。HPF帮我们找到图像的边缘。Opencv 提供的函数cv2.filter2D() 可以对一副图像进行卷积操作。如下图是一个5✖️5的平均滤波器核。操作如下，将核
转载
2023-07-03 14:28:26
106阅读
开头一下上一篇学习完了图像的基础操作，这一篇博客是记录图像处理的一部分。回顾python版的OpenCV第二篇，对于相关的图像处理也有一定的了解。视频参考B站，也是一位计算机视觉的大佬推荐。...
原创
2023-02-15 11:20:23
190阅读
