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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图像的平滑与滤波 平滑滤波是低频增强的空间域滤波技术，是图像模糊、消除噪声。一、2D滤波器cv2.filter2D()对于2D图像可以进行低通或者高通滤波操作，低通滤波（LPF）有利于去噪声，模糊图像，高通（HPF）有利于找到图像边界。 import cv2
import numpy as np
img = cv2.imread('dog.jpg', 0)
kernel =
频域滤波频域滤波是一种基于图像的频率域表示来进行滤波的方法。频域滤波的基本思想是将输入图像的空间域信号转换到频率域，然后通过对频率域信号进行滤波来实现图像的增强和去噪。常用的频域滤波方法包括低通滤波、高通滤波、带通滤波和带阻滤波。其中，低通滤波可以用于平滑图像和去除高频噪声，高通滤波可以增强图像的边缘和细节，带通滤波和带阻滤波可以分别用于保留或者去除指定频率范围的信号。频域滤波可以通过离散傅里叶变
前言 在数字成像过程中，由于多种因素——包括传感器噪声、传输误差、量化误差等——图像往往会受到各种形式的干扰。这些不受欢迎的“访客”会以噪点或粗糙纹理的形式出现在我们的照片或视频中，影响图像的整体美感和后续处理的准确性。为了解决这些问题，图像平滑技术应运而生，它们的核心目标是在保留图像重要特征的同时抑制噪声。常用于消除噪声的图像平滑方法包括三种线性滤波（均值滤波、方框滤波、高斯滤波）和两种非线性滤
对图像的处理可以直接在图像空间进行，也可以考虑将图像变换到其他空间再进行处理。利用变换以后空间的方法称为基于变换域的方法。最常使用的变换空间是频域空间，所采用的变换是傅里叶变换。
在频域空间，图像的信息表现为不同频率分量的组合。如果让不同频域范围内的分量受到不同的抑制，即进行不同的滤波，就可以改变输出图的频率分布，达到不同的增强目的。频域增强技术原理图像增强步骤：频域中的卷积：卷积理论是频域
写在前面本篇文章是opencv学习的第二篇文章，主要讲解了图像的阈值和滤波操作，作为初学者，我尽己所能，但仍会存在疏漏的地方，希望各位看官不吝指正❤️写在中间一、 图像阈值（ 1 ）简单介绍图像阈值是数字图像处理中常用的一种方法，通过指定一个阈值（Threshold），将图像中的像素分为两类：大于阈值的像素设置为一种颜色，小于阈值的像素设置为另一种颜色。这样可以将一些噪声或者无用的信息分离出来，帮
F(pho,D0)ima = imread(pho); %读取输入图像 %得到高斯低通滤波器[r
原创
2022-11-28 18:20:26
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在以原点为圆心、以D0为半径的圆内，无衰减地通过所有频率，而在该圆外所有频率都不可以通过的二维低通滤波器，称为Huv10Duv⩽D0DuvD0其中，在Huv1和Huv0之
引言区域识别：目标或模式；分类：决策理论方法和结构方法；决策理论方法：定量描绘子描述各
原创
2023-06-25 09:27:14
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1.功能概述图像滤波是指在图像空间或空间频率域对输入图像应用若干滤波函数而获得改进的输出图像的技术。
图像滤波的作用有噪声去除、边缘及线状目标增强、图像清晰化等。
PIE-Basic软件频率域滤波工具用于在频率域中进行图像的平滑和锐化处理，提供了理想高通滤波器、巴特沃斯高通滤波器、指数高通滤波器、梯形高通滤波器、理想低通滤波器、巴特沃斯低通滤波器、指数低通滤波器、梯形低通滤波器8种滤波器。
为了突
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2023-10-19 17:19:29
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1.高通滤波器 首先，对一副图像进行如下二维傅里叶变换。 我们将u=0和v=0带上式，我们可以得到如下式子。 根据上式，可以到F(0,0)的值是非常大的。这里，我们将
F(0,0)称为直流分量，直流分量比其他的成分要大好几个数量级。所以，这也就是傅里叶谱为什么需要使用对数变换才能看清
为了消除图像噪声，可以使用在空间域的滤波的方法，还可以使用在频率域的滤波器。本文将介绍在频率域的滤波方法。频率域滤波能够有效消减周期噪声。1频率域滤波器频率域滤波是指对一副图像的傅里叶变换进行相应的滤波处理，然后计算其反变换，得到处理后的空间域结果。1.1 频率域滤波公式 式中，ζ-1 是IDEF(傅里叶反变换)，F(u,v) 是输入图像 f(x,y) f(x,y)的DEF，H(u,v) 是滤波函
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2023-10-16 08:55:03
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在图像处理中许多滤波器（滤波函数）都会使用核（Kernel），那么什么是核呢？ 核其实是一组权重，决定了如何利用某一个点周围的像素点来计算新的像素点，核也被称为卷积矩阵，对一个区域的像素做调和或者卷积运算，通常基于核的滤波器被称为卷积滤波器。OpenCV中的filter2D()函数，可以运用由用户指定的任意核来计算。
我的小程序： 待办计划：给自己立个小目标吧！ 频率域基础请参考“图像处理之频率域数学基础”。通过傅里叶变换，可以把图像从空间域转换到频率域。图像的频率是表征图像中灰度变化剧烈程度的指标，是灰度在平面空间上的梯度。频率直接关系到图像空间灰度的变化率，低频对应于图像中变化缓慢的灰度，高频对应于图像中变化较快的灰度。一种解释是，频率对应的是傅里叶变换中的频率，频率越高，意味着正弦波变化得越快。为了
频率域滤波基本概念傅里叶变换二维离散的傅里叶变换快速傅里叶变换傅里叶幅度谱与相位谱谱残差显著性检测卷积与傅里叶变换的频率域滤波低通滤波和高通滤波带通和带阻滤波同态滤波 基本概念频率域滤波 —— 百度百科频率域滤波是对图像进行傅里叶变换，将图像由图像空间转换到频域空间，然后在频率域中对图像的频谱作分析处理，以改变图像的频率特征。滤波: 狭义地说，滤波是指改变信号中各个频率分量的相对大小、或者分离出
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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数字图像处理(Digital Image Processing)是通过计算机对图像进行去除噪声、增强、复原、分割、提取特征等处理的方法和技术。本专栏将以学习笔记形式对数字图像处理的重点基础知识进行总结整理，欢迎大家一起学习交流！专栏链接：数字图像处理学习笔记滤波器：抑制或最小化某些频率的波和震荡的装置或材料 低通滤波器抑制或最小化高频率的波 ...
原创
2021-12-29 11:37:10
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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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《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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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
