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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目录前言正文2D卷积低通滤波模糊平均高斯模糊中值模糊双边滤波cv.bilateralFiltercode 前言目标是： 1、学习使用不同的低通滤波器对图像进行模糊 2、使用自定义的滤波器对图像进行卷积(2D 卷积） 首先，明确低通滤波(LPF)帮助我们去除噪音，模糊图像。HPF(高通滤波) 帮助我们找到图像的边缘。正文2D卷积效果图codeimport cv2 as cv
import nump
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2024-03-30 20:31:49
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Goal在本教程中，您将学习如何使用 OpenCV 函数应用各种线性滤波器来平滑图像，例如：blur()GaussianBlur()medianBlur()bilateralFilter()Theory笔记下面的解释属于 Richard Szeliski 的 Computer Vision: Algorithms and Applications 一书和 LearningOpenCV平滑，也称为模
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2024-04-23 16:31:04
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目录什么是图片平滑？怎么做到图像平滑？1.邻域平均法（又名均值滤波法）2.中值滤波法3.高斯滤波法 4.双边滤波法什么是图片平滑？目前，大多数数字图像系统中，输入光图像都是通过扫描方式将多维图像变成一维电信号，再对其进行存储、处理和传输等，最后形成多维图像信号。在这一系列复杂过程中，图像数字化设备、电气系统和外界影响将使得图像噪声的产生。——《数字图像处理》陈天华编著所以图像平滑一般指消
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2024-04-29 10:36:58
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通常，平滑图像的目的是为了减少噪声和伪影。OpenCv提供5种不同的平滑操作。目录1. 简单模糊cv::blur()和方框型滤波器cv::boxFilter()2. 中值滤波器cv::medianBlur()3. 高斯滤波器cv::GaussianBlur() 4. 双边滤波器cv::bilateralFilter()1. 简单模糊cv::blur()和方框型滤波器cv::boxFilt
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2024-04-10 13:23:25
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/* Smoothes array (removes noise) */ CVAPI(void) cvSmooth( const CvArr* src, CvArr* dst, int smoothtype CV_DEFAULT(CV_GAUSSIAN), int size1 CV_DEFAULT(3),
原创
2014-01-14 16:39:00
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1、cvSmooth函数用法定义原型 void cvSmooth( const CvArr* src, CvArr* dst,int smoothtype=CV_GAUSSIAN, int param1, int param2, double param3, double param4
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精选
2013-09-11 08:58:17
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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）与信号一样，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 提供的函数cv.filter2D() 可以让我们对一幅图像进行卷积操 作。下面我们将对一幅图像使用平均滤波器。下面是一个5x5 的平均
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2024-03-23 11:18:13
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图像平滑前言一、均值滤波1.均值滤波函数2.均值滤波代码二、高斯滤波1.高斯滤波函数2.高斯滤波代码三、中值滤波1.中值滤波函数2.中值滤波代码四、双边滤波1.双边滤波函数1.双边滤波代码总结 前言图像平滑是一种实用的数字图像处理技术，一个较好的平滑处理方法既能消除图像噪声，又不使图像边缘轮廓和线条变模糊。一、均值滤波归一化方框滤波器是很简单的滤波器，输出像素值是核窗口内像素值的均值，如果使用归
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2023-08-05 18:40:13
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绘制轮廓函数 cv2.findContours() 有三个参数，第一个是输入图像，第二个是 轮廓检索模式，第三个是轮廓近似方法。im = cv2.imread('img/chess.jpg')
imgray = cv2.cvtColor(im,cv2.COLOR_BGR2GRAY)
ret,thresh = cv2.threshold(imgray,30,255,0)
contours, hie
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2024-05-14 15:45:39
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一幅原始图像在获取和传输过程中会受到各种噪声的干扰，使图像质量下降，对分析图像不利。反映到画面上，主要有两种典型的噪声。一种是幅值基本相同，但出现的位置很随机的椒盐噪声。另一种则每一点都存在，但幅值随机分布的随机噪声。为了抑制噪声、改善图像质量，要对图像进行平滑处理。几种常见的噪声 图像常常被强度随机信号（也称为噪声）所污染．一些常见的噪声有椒盐（Salt&am
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2024-01-04 20:17:42
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本节用OpenCV提供的各种线性滤波器实现图像平滑。主要是以下四个函数的使用：blur()GaussianBlur()medianBlur()bilateralFilter()理论下面的解释来自Richard Szeliski 的Computer Vision: Algorithms and Applications和LearningOpenCV。平滑，也称为模糊，是一种简单常用的图
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2024-05-24 19:10:35
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@Author: your name
@Date: 2020-02-13 13:30:07
@LastEditTime : 2020-02-13 17:02:32
@LastEditors : Please set LastEditors
@Description: 高斯平滑展示，边缘检测展示，
能够通过按键时时控制高斯平滑，高斯选择改变后改变高斯图和边缘检测
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2024-04-11 10:38:52
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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
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2023-06-30 19:39:19
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文章目录一、Canny边缘检测1.1高斯滤波器2.1梯度和方向3.1非极大值抑制4.1双阈值检测 一、Canny边缘检测Canny边缘检测器是一种被广泛使用的算法，并被认为是边缘检测最优的算法，该方法使用了比高斯差分算法更复杂的技巧，如多向灰度梯度和滞后阈值化步骤1.平滑图像：使用高斯滤波器与图像进行卷积，平滑图像，以减少边缘检测器上明显的噪声影响。 使用高斯滤波器，以平滑图像，滤除噪声。2.计
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2024-03-28 13:21:05
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OpenCV里提供了一个很好用的工具——滑动条（Trackbar），它依附于窗口而存在。createTrackbar()函数此函数的作用：为我们创建了一个具有特定名称和范围的轨迹条，指定一个和轨迹位置同步的变量，而且要指定回调函数onChange，在轨迹条位置改变的时候来调用这个回调函数。int createTrackbar(const string& trackbarname, cons
首先：Canny边缘检测：cv2.Canny()任务1：原理步骤1.1 噪音去除 由于边缘检测很容易受到噪音影响，所以第一步是使用5x5的高斯滤波器去除噪音。步骤1.2 计算图像梯度 对平滑后的图像使用Sobel算子计算水平方向和竖直方向的一阶导数（图像梯度）（Gx和Gy）。根据得到的这两幅梯度图找到边界的梯度和方向。公式如下： 梯度的方向一般总是与边界垂直。梯度方向被归为四类：垂直，水平，和两条
1 图像分割所谓图像分割指的是根据灰度、颜色、纹理和形状等特征把图像划分成若干互不交迭的区域，并使这些特征在同一区域内呈现出相似性，而在不同区域间呈现出明显的差异性。我们先对目前主要的图像分割方法做个概述，后面再对个别方法做详细的了解和学习。1、基于阈值的分割方法阈值法的基本思想是基于图像的灰度特征来计算一个或多个灰度阈值，并将图像中每个像素的灰度值与阈值相比较，最后将像素根据比较结果分到合适的类
使用不同的低筒滤波器对图像进行模糊使用自定义的率弄起对图像进行卷积（2D卷积）2D卷积 与信号一样，我们也可以对2D图像实施低通滤波，高通滤波等。LPF帮助我们去除噪声，模糊图像。而HPF帮助我们找到图像边缘。 OpenCV提供的函数cv2.filter2D()可以让我们对一幅图像进行卷积操作。比如下面我们将对一幅图像使用平均滤波器，如一个5*5的平均滤波器核： 操作如下：将核放在图像的一个
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2023-08-13 15:43:42
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图像平滑处理 目标本教程教您怎样使用各种线性滤波器对图像进行平滑处理，相关OpenCV函数如下: blurGaussianBlurmedianBlurbilateralFilter 原理 Note以下原理来源于Richard Szeliski 的著作 Computer Vision: Algorithms and Applications 以及 Learn
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2023-12-20 10:24:53
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