九. 滤波与卷积边界外推和边界处理自定义边框自定义外推阈值化操作cv::threshold函数double cv::threshold( cv::InputArray src, cv::OutputArray dst, double thresh, //阈值值 double maxValue, //最大值 int thresholdType
    《世说新语》记载了东晋一则轶事:在一个寒冷冬天,时任宰相谢安,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?" 谢安侄子答道:"空中撒盐差可拟",而谢安侄女却说了一句:"未若柳絮因风起"。        &nbs
转载 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边界,第3~6个参数分别为原始图像上下左右各扩展像素点个数,第7
一、常用基础滤波操作 在图像处理中,尽可能消除图片中噪声,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,就是将一个区域内像素值求和取平均值,然后用这个平均值替换区域中心像素值。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像素。(2)高斯滤波
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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:信号平滑处理,去除符合正太分布噪声非线性滤波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
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形式介绍滤波运算。滤波操作二维滤波(二维卷积)用二维滤波方法选取不同卷积核可以实现各种不同效果,虽然OpenCV中内置函数能实现不同操作,但是通过自己构建卷积核矩
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Opencvmagnitude函数,实现对于复数图像幅值计算。2. dftshift(),该函数实现对图像四个象限对角互换,相当于MatLab中 fftshift(),将频谱原点(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
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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一、低通滤波器1、频域、空域 有些图像含有大片强度值几乎不变区域,而有些图像灰度级强度值在整幅图像上变化很大,忽高忽低。由此产生一种描述图像特性方式,即观察上述变化频率,这种特征称为频域。通过观察灰度分布来描述图像特征,称为空域。因为图像是二维,因此频率有垂直频率和水平频率。2、滤波器 在频域分析框架下,滤波器是一种放大图像中某些频段,同时滤掉或者减弱其他频段算子。3、低通滤波
文章目录一. 图像滤波简介① 为什么图像是波?② 图像频率③ 滤波器二. 低通滤波之线性滤波① 方框滤波② 均值滤波③ 高斯滤波三. 低通滤波之非线性滤波中值滤波① 中值滤波简介② 实现中值滤波Opencv自带中值滤波四. 低通滤波之非线性滤波双边滤波① 双边滤波简介② 双边滤波实现③ Opencv自带双边滤波 一. 图像滤波简介① 为什么图像是波?我们都知道,图像由像素组成.下图
滤波功能在图像处理方面特别常用,我们这一篇来熟悉openCV滤波函数,当然我们从概念看起。官网地址:https://docs.opencv.org/master/d7/d37/tutorial_mat_mask_operations.html上一篇:Mat数据遍历和图像数据操作(如果不熟悉遍历方法话,看这部分代码会不理解)openCV滤波功能这边官网还是在介绍filter2D函数之前,给我们
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:方框滤波、均值滤波、高斯滤波方框滤波#include<opencv2\opencv.hpp> #include<opencv2\highgui\highgui.hpp> using namespace std; using namespace
本文主要涉及到五种滤波方法,包括三种线性滤波器和两种非线性滤波器。 1. 线性滤波器 - 方框滤波 - 均值滤波 - 高斯滤波 2. 非线性滤波器 - 中值滤波 - 双边滤波器线性滤波器图像滤波可以表示为如下公式: g(x,y)=∑k,lf(x+k,y+l)g(k,l) 其中g(k,l)称为核,通过构造核可以实现线性滤波方法方框滤波方框滤波核为: α⎡⎣⎢⎢⎢⎢⎢11⋮111
图像滤波        这一章我们将继续讨论图像基本操作。将讨论一些滤波理论和一些从图像中提取特征或抑制图像噪声方法。        图形处理和计算机视觉之间有一条华丽丽分割线。图形处理主要是通过不同变换来呈现图形不同表现。其通常呢,但不总是,是为了”显示”目的,包括图像色彩空间转换,锐化或模糊,改变对比
一、概述        图像傅里叶变换及其两个重要度量:幅度谱和相位谱。了解两个重要概念:低频和高频。低频指的是图 傅里叶变换 “ 中心位置 ” 附近区域。注意,如无特殊说明,后面所提到图像傅里叶变换都是中心化后。高频随着到“ 中心位置 ” 距离增加而增加,即傅里叶变换中心位置外围区域,这里“ 中心位置
       图像滤波,即在尽量保留图像细节特征条件下对目标图像噪声进行抑制,是图像预处理中不可缺少操作,其处理效果好坏将直接影响到后续图像处理和分析有效性和可靠性。       图像滤波既可以在时域进行,也可以在频域进行。图像滤波可以更改或者增强图像。通过滤波,可以强调一些特征或者去除图像中一些不需要部分
转载 2023-12-02 13:59:07
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实验二 图像滤波一、 实验目的 利用opencv编写实现下图图像滤波二、 实验过程 利用opencv python实现图像滤波 (1)在python安装opencv库 如果安装了python,直接安装:pip install opencv-python 安装numpy包:pip install numpy 测试是否安装成功:python命令行输入import cv2,没有报错即成功 (2)编写代
  对于图形平滑与滤波,但从滤波角度来讲,一般主要目的都是为了实现对图像噪声消除,增强图像效果。   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,模糊图像    高通滤波(HPF):有利于找到图像边界(一)统一2D滤波器cv2.filter2D    Opencv提供一个通用2D滤波函数为cv2.filter2D(),滤波函数使用需要一
图像平滑与滤波 平滑滤波是低频增强空间域滤波技术,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 =
opencv中有多种滤波方法实现图像平滑,线性滤波包括方框、均值、高斯。非线性滤波有:中值、双边滤波。线性滤波:像素输出值取决于输入像素加权求和线性滤波其原始数据与滤波结果是一种算术运算,即用加减乘除等运算实现,如均值滤波(模板内像素灰度值平均值)、高斯滤波(高斯加权平均值)等。由于线性滤波是算术运算,有固定模板。非线性滤波:其算子中包含了非线性算子 非线性滤波原始数据与滤波结果是一种逻
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