Sobel 算子常用于图像的边缘检测，计算公式如下 OpenMP加速方法计算尺寸为2304X2304，8位灰度掌纹图像的梯度图（或自行选自其他图像），计算采用OpenMP带来的加速比。 图像信息： 原图像： 步骤： （1）读取图像，转化为Mat矩阵，src为原图像 原图像： （2）对原图像进行横向运算，找出纵向边缘 Gx图像： （3）对原图像进行纵向运算，找出横向边缘 Gy图像： （4）求G，判决
前情提要：作为刚入门机器视觉的小伙伴，第一节课学到机器视觉语法时觉得很难理解，很多人家的经验，我发现都千篇一律，功能函数没解析，参数不讲解，就一个代码，所以在此将搜集的解析和案例拿出来汇总！！!一、opencv+python环境搭建 其实能写python的就能写opencv，但是工具很总要，代码提示也很重要，你可能会用submit vs等工具，submit编
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2023-06-24 18:38:06
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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》： 中已经阐述了这个函数的用法，即： 其函数声明为： void GaussianBlur(I
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 高斯滤波GaussianBlur 与均值模糊相比，只是把卷积模板中的值换一下，不是全1了，换成一组符合高斯分布的数值放在模板里面，比如这时中间的数值最大，往两边走越来越小，构造一个小的高斯包 mao.jpg #include<opencv
原创
2022-01-25 14:31:48
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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)
文章目录1.高斯模糊2.代码实现完整代码 1.高斯模糊高斯模糊（英语：Gaussian Blur），通常用它来减少图像噪声以及降低细节层次。这种模糊技术生成的图像，其视觉效果就像是经过一个半透明的屏幕观察图像。 在计算机视觉算法中，高斯模糊通常用于预处理阶段，降低高斯噪声，以增强图像在不同比例大小下的图像效果。 若想更加细致地了解高斯模糊原理，可以参考高斯模糊的算法2.代码实现高斯模糊主要用于滤
目录getGaussianKernel基本原理：基本流程：高斯模板创建过程Step1：构建高斯矩阵Step2：计算高斯矩阵的和Step3：归一化返回值源码GaussianBlur结论：参考文章：getGaussianKernel基本原理：在数字图像处理中，一般取二维高斯函数为由（1）可以知道，二维高斯函数，可以看成两个一维高斯函数乘积，因此先计算一维高斯模板，再计算需要的二维高斯模板。基本流程：&
void cv::GaussianBlur( InputArray _src,OutputArray _dst, Size ksize, double sigma1, doublesi
原创
2016-01-08 15:06:00
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# JavaCV中的高斯模糊：原理与实现
高斯模糊是一种常见的图像处理技术，广泛应用于图像处理、计算机视觉和机器学习领域。这种模糊效果主要通过高斯函数对图片进行卷积，达到降低图像细节和噪声的目的。在Java生态中，JavaCV是一个常用的库，它为进行图像处理提供了强大的功能。本文将介绍如何在JavaCV中实现高斯模糊，并提供相关代码示例。
## 高斯模糊的原理
高斯模糊是基于高斯函数的卷积操
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》：
中已经阐述了这个函数的用法，即：
其函数声明为： void GaussianBlur(I
有時我們收到的影像雜訊過多，這時需要進行平滑化去除雜訊，不過為了去除雜訊，可能造成影像對比度下降，好的品質可能需要大量的處理時間，所以通常根據實際需求，選擇一個適合的手法，常見的有四種平滑方式，分別是平均平滑、高斯平滑、中值濾波、雙邊濾波，OpenC
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2023-01-05 13:16:48
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高斯滤波是一种线性平滑滤波，对于除去高斯噪声有很好的效果。
在其官方文档中形容高斯滤波为”Probably the most useful filter”，同时也指出高斯滤波并不是效率最高的滤波算法。
高斯算法在官方文档给出的解释是高斯滤波是通过对输入数组的每个点与输入的高斯滤波模板执行卷积计算然后将这些结果一块组成了滤波后的输出数组，通俗的讲就是高斯滤波是对整幅图像进行加权平均的过程，每一个像
原创
2021-07-29 11:46:00
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# Java 图片GaussianBlur降噪处理
## 介绍
在图像处理中，Gaussian模糊是一种常用的降噪处理方法。它通过对图像应用高斯函数进行模糊操作，从而减少图像中的噪声或细节信息。本文将教你如何使用Java实现图像的GaussianBlur降噪处理。
## 整体流程
下面是完成这个任务的整体流程，可以用表格展示：
| 步骤 | 描述 |
| --- | --- |
| 1 |
高斯滤波是一种线性平滑滤波，对于除去高斯噪声有很好的效果。
在其官方文档中形容高斯滤波为”Probably the most useful filter”，同时也指出高斯滤波并不是效率最高的滤波算法。
高斯算法在官方文档给出的解释是高斯滤波是通过对输入数组的每个点与输入的高斯滤波模板执行卷积计算然后将这些结果一块组成了滤波后的输出数组，通俗的讲就是高斯滤波是对整幅图像进行加权平均的过程，每一个像
原创
2021-07-29 11:46:20
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Delphi 与 DirectX 之 DelphiX(42): TDIB.GaussianBlur();
本例效果图:
代码文件:unit Unit1;
interface
uses
Windows, Messages, SysUtils, Variants, Classes, Graphics
原创
2021-04-30 11:05:30
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OpenCVSharp入门教程 基础篇⑥——GaussianBlur高斯模糊算法。一
原创
2023-04-21 16:30:32
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6.1 函数定义：
def BiJiao(a,b): #驼峰规则(首字母大写)，见名知意-函数名大写
if a>b:
print(a)
elif a==b :
print('xiangdeng')
# Python的图像处理库OpenCV中cv2.GaussianBlur报错error: (-213:The function/feature is not implemented)解析
## 引言
在使用Python的图像处理库OpenCV进行高斯模糊处理时，有时会遇到报错error: (-213:The function/feature is not implemented)的问题。本文
原创
2023-09-06 03:56:02
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高斯模糊（高斯平滑）通常用来减少图像噪声以及降低细节层次. 这种模糊技术生成的图像, 其视觉效果就像是经过一个半透明屏幕在观察图像, 这与镜头焦外成像效果散景以及普通照明阴影中的效果都明显不同. 高斯平滑也用于计算机视觉算法中的预先处理阶段, 以增强图像在不同比例大小下的图像效果(参见尺度空间表示以及尺度空间实现). 从数学的角度来看, 图像的高斯模糊过程就是图像与正态分布做卷积. 由于正态分布又
learn opencv website: https://www.learnopencv.com/ learn opencv github:https://github.com/spmallick/learnopencv
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2022-07-21 08:25:18
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