本文长度为1857字，预计阅读5分钟前言在使用OpenCV进
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2022-11-09 13:37:08
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在上次的opencv源码解析之滤波前言1中，按照opencv_tutorials.pdf中的滤波部分试了下常用的4种滤波器的使用方法。在opencv的C++中，这4个函数分别为：blur,GaussianBlur,meidaBlur,bilateralFilter.下面就这几个函数在opencv中的功能，以及参数做个介绍：均值滤波：其函数声明为：void blur(InputArray
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2024-04-22 13:44:16
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| 图像处理知识库图像测量技术综述摘要：图像测量技术是以现代光学为基础，融光电子学、计算机图形学、信息处理、计算机视觉等现代科学技术为一体的综合测量技术。图像测量该技术把图像作为信息传递的载体，依据视觉的原理和数字图像处理技术对物体的成像图像进行分析研究，得到需要测量的信息，目前已经成功应用于几乎所有的领域。本文简要地介绍了图像测量技术的历史背景，详细地总结了视频测量系统硬件和软件的发展现状
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2024-10-12 19:22:03
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# JAVA高德轨迹去燥：一种有效的轨迹数据清洗方法
在现代社会，位置数据的准确性至关重要，尤其是在导航、物流、出行等领域，如何针对应用需求对轨迹数据进行去燥处理，是每个开发者需要面对的问题。本文将探讨如何使用Java对高德轨迹数据进行去燥处理，并提供详细的代码示例。
## 什么是轨迹去燥？
轨迹去燥是指通过一定算法对震荡、错误或冗余的轨迹数据进行处理，以提高数据的准确性和可用性。噪声通常来
# 深度学习图像去噪方法
在数字图像处理中，噪声是影响图像质量的重要因素。噪声可以来自不同的来源，比如传感器噪声、传输噪声等。为了解决这一问题，研究者们提出了多种图像去噪方法，其中深度学习作为近年来的新兴技术，展现出了良好的效果。本文将介绍深度学习在图像去噪中的应用，并提供相关代码示例，帮助您理解这一技术的实现过程。
## 1. 图像去噪基本概念
图像去噪（Image Denoising）是
原创
2024-10-28 05:48:55
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# 深度学习模型在波形去燥中的应用
波形是信号处理中的一种重要表现形式，广泛应用于音频信号、医学信号（如心电图）等领域。然而，这些波形往往会受到噪声的影响，导致数据不够准确，从而影响后续的分析和决策。近年来，深度学习技术的快速发展为波形去燥提供了新的解决方案。本文将介绍如何利用深度学习模型来对波形进行去燥，并提供一个简单的代码示例。
## 波形去燥的基本概念
波形去燥是通过某种方法将噪声从信
原创
2024-11-01 06:43:55
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目录一、均值滤波（使用模板内所有像素的平均值代替模板中心像素灰度值）二、中值滤波（计算模板内所有像素中的中值，并用所计算出来的中值体改模板中心像素的灰度值）三、高斯滤波（对图像邻域内像素进行平滑时，邻域内不同位置的像素被赋予不同的权值）四、双边滤波（比高斯滤波多了一个高斯方差sigma-d,它是基于空间分布的高斯滤波函数，以达到保边去噪目的）以下是四种平滑处理滤波算法一、均值滤波（使用模板内所有像
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2024-08-12 17:12:29
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为什么要滤波增强特征抑制噪声有哪些噪声椒盐噪声 也称为脉冲噪声，是图像中经常见到的一种噪声，它是一种随机出现的白点或者黑点，可能是亮的区域有黑色像素或是在暗的区域有白色像素（或是两者皆有）。成因可能是影像讯号受到突如其来的强烈干扰而产生、类比数位转换器或位元传输错误等。例如失效的感应器导致像素值为最小值，饱和的感应器导致像素值为最大值。高斯噪声 顾名思义是指服从高斯分布（正态分布）的一类噪声，通常
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2024-04-20 07:24:17
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高斯是德国著名数学家、物理学家、天文学家、几何学家，有“数学王子”的美誉。18岁的高斯发现了质数分布定理和最小二乘法。通过对足够多的测量数据的处理后，可以得到一个新的、概率性质的测量结果。在这些基础之上，高斯随后专注于曲面与曲线的计算，并成功得到高斯钟形曲线(正态分布曲线)。其函数被命名为标准正态分布（或高斯分布），并在概率计算中大量使用。在高斯19岁时，仅用尺规便构造出了17边形。并为流传了20
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2024-09-05 11:20:54
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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 1、高斯噪声2、椒盐噪声3、模糊操作1、高斯噪声顾名思义指服从高斯分布（正态分布）的一类噪声，通常是因为不良照明和温度引起的传感器噪声。通常在RGB图像中，显现比较明显。如图：高斯噪声+模糊/高斯滤波操作：def clamp(pv):
if pv>255:
return 255
elif pv<0:
return 0
else:
return pv
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2023-11-06 12:53:52
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一、高斯平滑（模糊）def gaussian_blur(image):
# 设置ksize来确定模糊效果
img = cv.GaussianBlur(image, (5, 5), 0)
cv.imshow('img', img)
# 不通过ksize来设置高斯核大小，通过设置高斯分布公式中的sigma
img2 = cv.GaussianBlur(imag
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2023-08-02 23:29:53
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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)
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2024-05-08 13:31:18
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基于opencv3.4.7 编程环境win10+VS2017、ubuntu18.04+Codelite概述图像处理中，常用的滤波算法有均值滤波、中值滤波以及高斯滤波等。GaussianBlur()函数用高斯滤波器GaussianFilter对图像进行平滑处理。 该函数将源图像与指定的高斯内核进行卷积，同时也支持in-place滤波。 原理通过2维高斯滤波函数计算出中心点周围每个点的权重分布，经归一
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2024-03-26 23:32:37
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首先写一下对图像频率的一些理解：简单一点说，图像中的高频分量，指的是图像强度（亮度/灰度）变化剧烈的地方，也就是我们常说的边缘（轮廓）；图像中的低频分量，指的是图像强度（亮度/灰度）变换平缓的地方。那么保留高频就是高通滤波器（边缘提取），保留低频就是低通录波器（图像平滑）。高斯滤波器可以使图像边缘变得平滑，它是一种低通滤波器。高斯滤波高斯滤波器是一种线性滤波器，能够有效的抑制噪声，平滑图像。而高斯
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2024-02-18 20:27:43
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申明：以下内容为笔者翻译自国际会议论文，鉴于本人水平有限，翻译难免有误，请大家多多包容。原文为：An Improved Adaptive Background Mixture Model for Real-time Tracking with Shadow Detection;
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2024-04-22 20:55:10
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友友车友模拟学车软件2013是针对个人用户开发的一套汽车驾驶模拟训练系统的配套软件，该软件采用了三维地形模块，利用计算机三维虚拟仿真技术，能够产生逼真的三维立体的道路驾驶场景，从而让用户更好的学习驾驶技术，更好的通过驾照考试。友友车友模拟学车软件目前拥有基础知识、基础训练、场地驾驶、综合训练4大模块，涉及的内容包括直角转弯、起伏路、百米加减档、倒车入库、起步停车、定点停车、调头练习、单双边桥等等场
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2024-01-14 08:35:03
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高斯滤波 高斯滤波（也可以说“高斯模糊”）其实就是一种线性平滑滤波，适用于消除高斯噪声，广泛应用于图像处理的减噪过程。简单来说就是整个图像某个像素点的值与周围像素点的值挂钩，是原图像某一像素点的值其实是其本省和周围像素点值的加权平均过程。 处理结果上：整个图像相较于原图像会看起来较为模糊，原图像上的某些噪声点在经过周围像素点加权求和后会被剔除掉。下面这个是贴吧上看到很有意思的两张图： 
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2023-10-12 10:37:48
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如果原图是彩色图片，可以对RGB三个通道分别做高斯平滑。cv2.GaussianBlur(src,ksize,sigmaX,sigmay,borderType)s
原创
2022-06-01 17:36:02
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import numpy as np
k33d=np.array([[1,1,1],
[1,-8,1],
...
原创
2023-01-13 00:13:07
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