最近想对OpenCV进行系统学习，看到网上这份教程写得不错，于是跟着来学习实践一下。
原创
2022-09-26 09:51:42
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“滤波”是指接受或拒绝一定的频率分量。
滤波的概念其实是频域概念，即对信号频率进行处理，高于或低于截止频率的将被干掉，或者带通带限，就有了高通滤波器，低通滤波器。低通滤波器的效果是模糊（平滑）衣服图像。 卷积核，空间掩膜，核，模板，窗口等）和图像的卷积能达到和频域相同或相近的效果，所以我们要说先图像空域的卷积，值得注意的是空间滤波器只有线性滤波器和频
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2024-05-11 20:02:13
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应用matlab进行数字图像空域滤波
1、线性空间滤波函数Z = imfilter(X,H,option1,option2,...)X为输入图像矩阵，H为m*n维的掩膜矩阵，H中的数据类型必须是double类型。掩膜矩阵可以是用户定义，也可以是系统定义好的。返回矩阵Z和X有相同的数据结构和数据类型。整个函数处理的中间过程都会使用double类型，所以不必
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2024-03-07 15:36:29
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CUDA是GPU通用计算的一种，其中现在大热的深度学习底层GPU计算差不多都选择的CUDA，在这我们先简单了解下其中的一些概念，为了好理解，我们先用DX11里的Compute shader来和CUDA比较下，这二者都可用于GPU通用计算。 先上一张微软MSDN上的图. Compute shader: 线程块: Dispatch(x,y,z), 索引SV_GroupID 线程组: [
原文:https://.cnblogs.com/zfyouxi/p/5144068.html 1.空间域增强 （1）模版运算 图像处理中。模版能够看作是n*n（n通常是奇数）的窗体。模版连续地运动于整个图像中，对模版窗体范围内的像素做相应处理。 模版运算主要分为： 模版卷积 模版排序 模版卷积
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2019-09-22 17:42:00
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ho)ima=imread(
原创
2022-11-28 18:40:39
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（1）自定义一个空间域平滑P4-1.jpgEXP4-2.jp
原创
2022-11-28 18:20:01
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我们都知道，在不考虑噪声的情况下，图像模糊模型为：。b表示模糊图像，f表示原始清晰图像，h表示模糊核，*表示卷积。根据空域-频域转换定理，空域的卷积等于频域的乘，空域的加减等于频域su的加减。所以，其频域表示为：,大写字母对应小写字母的频域。 如果已知模糊核h和模糊图像b，怎么求得原始图像s呢，答案是逆卷积。我们可以在频域进行等价变换：，并将h的频域得逆记作Φ,即其空域为φ，可以视作复原滤波器，使得f≈b*φ。 而如何得到这个复原滤波器φ呢？看似可以直...
原创
2021-09-13 17:37:10
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1.线性空间滤波1 clear,clc;
2 close all;
3 f = imread('test.tif'); %读入原图像
4 subplot(321),imshow(f); %显示原图像
5
6 w = ones(31);
7 gd = imfilter(f,w);
8 subplot(322),imshow(gd,[ ]); %
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10 gr =
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2024-05-08 20:28:13
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滤波借用于频域处理，在频域处理中，滤波是指接收或拒绝一定的频率分量。空间滤波机理空间滤波器由一个领域（典型地是一个较小的矩阵），对该领域包围的图像像素执行的预定义操作。滤波产生一个新像素，新像素的坐标为领域中心的坐标，像素的值是滤波的结果。 一般来说，使用大小为 m∗n 的滤波器对大小为 M∗N 的图像进行线性空间滤波，可由下式表示： g(x,y)=∑s=−aa∑t=−bbw(s,t)f(x+s
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2024-05-03 19:14:38
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1. 引言再次问好，图像处理爱好者们！? 在前面的章节中，我们学习了图像处理的基础知识，并展现了图像增强的魅力。在这一节中，我们将更深入地研究空间滤波技术。
闲话少说，我们直接开始吧！2. 基本概念在图像处理方面，空间滤波器是我们所需要的基本工具。? 这些滤波器具有根据局部相邻像素值修改其像素值的能力，使我们能够执行各种图像处理任务，例如降噪、边缘检测和图像平滑。首先，按照惯例，让我们导入必要的库
原创
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2023-08-04 17:45:11
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最近想对OpenCV进行系统学习，看到网上这份教程写得不错，于是跟着来学习实践一下。
原创
2022-09-26 09:50:28
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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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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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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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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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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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空间滤波是一种采用滤波处理的图像增强方法。其理论基础是空间卷积和空间相关。目的是改善图像质量。空间滤波的模板被称为空间滤波器。滤波一词借用于频域处理。本意是指信号有各种频率的成分，滤掉不想要的成分，即为滤掉常说的噪声，留下想要的成分，这既是滤波的过程，也是滤波的目的。线性空间滤波与频域滤波之间存在着一一对应的关系。空间滤波可以提供相当多的功能，还可以用于非线性滤波，而这在频域中是做不到的。空间滤波
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2023-12-07 14:39:11
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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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常见滤波函数： 其中前3中为线性滤波，后2中为非线性滤波
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2018-09-17 21:01:00
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