首先实现P（x|y）=高斯函数（正态分布），即y是正态分布，是条件，我们把它还原到图像界面I（i，j）每一个像素，是结果。这个实际就是生成高斯模板，我们前面有3*3的高斯生成算法，但是根本没有办法显示，3*3=9个像素，针尖一样，我们在这个基础上，生成11*11的高斯模板，并放大16倍，生成图像，在界面显示出来，看是否是同心圆，二维高斯像一个大钟，我们用平面平行xy平面，切割大钟很多次，感到很像核
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
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2024-08-12 17:12:29
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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
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2023-10-07 14:41:50
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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
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2024-09-05 11:20:54
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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
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2023-11-06 12:53:52
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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
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2024-03-26 12:32:56
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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
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2023-08-02 23:29:53
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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)
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2024-05-08 13:31:18
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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;
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2024-04-22 20:55:10
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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
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2024-03-26 23:32:37
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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
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2024-02-18 20:27:43
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1.素数 // 判断素数 bool isPrime(int num) { if (num == 2 || num == 3) { return true; } if (num % 6 != 1 && num % 6 != 5) { return false; } for (int i = 5; i*
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2017-10-06 20:24:00
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2评论
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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import numpy as np
k33d=np.array([[1,1,1],
[1,-8,1],
...
原创
2023-01-13 00:13:07
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# 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
原创
2023-10-13 09:37:41
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这一节来真正进入opencv的源码分析中，本次分析的函数是GaussianBlur()，即高斯滤波函数。在前前面博文《opencv源码解析之滤波前言2》： 这里我们分析源代码不需要深入到最底层，我们只需分析到函数crea
[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
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2024-07-27 14:46:10
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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
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2024-04-22 13:44:16
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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
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2024-04-16 05:51:54
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[3]计算---非线性优化 可以使用各种优化算法来进行计算，BA现在基本都是利用LM（Levenberg-Marquardt）算法并在此基础上利用BA模型的稀疏性质来进行计算的，LM算法是最速下降法（梯度下降法）和Gauss-Newton的结合体。（1）最速下降法如果对梯度比较熟悉的话，那应该知道梯度方向是函数上升最快的方向，而此时我们需要解决的问题是让函数最小化。你应该想到了，那就顺着
