其函数声明为： 这里我们分析源代码不需要深入到最底层，我们只需分析到函数createSeparableLinearFilter和getGaussianKernel这一层。 &nb
文章目录1 . 模糊2 . 均值模糊1 . 概念2 . 代码3 . 高斯模糊1 . 概念2 . 代码4 . 双边模糊1 . 概念2 . 代码5 . 参考博客 1 . 模糊其实,不管是均值滤波,还是高斯滤波,其核心计算是卷积操作。 相应位置元素相乘后,累加,再取平均;每一次卷积计算的表达式如下:g(i,j)=1k×l∑k,lf(i+k,j+l)h(k,l)其中,k,l表示卷积核的尺寸;h表示卷积核
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2023-11-24 12:38:29
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Gabor函数Gabor变换属于加窗傅立叶变换，Gabor函数可以在频域不同尺度、不同方向上提取相关的特征。另外Gabor函数与人眼的生物作用相仿，所以经常用作纹理识别上，并取得了较好的效果。二维Gabor函数可以表示为：其中：v的取值决定了Gabor滤波的波长，u的取值表示Gabor核函数的方向，K表示总的方向数。参数决定了高斯窗口的大小，这里取。程序中取4个频率（v=0, 1, ..., 3）
模糊操作方法：均值模糊，中值模糊，自定义模糊 模糊原理： 基于离散卷积，不同的卷积得到不同的卷积效果，模糊是卷积的表象。卷积原理： （2乘1+3乘以1+6乘以1）除以3=3 边缘2和1未被卷积保留 边缘不参与卷积直接保留。这个应该是均值模糊1.均值模糊：代码如下：import cv2 as cv
import numpy as np
#均值模糊:去除随机噪声
def blur_demo(imag
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2023-11-13 11:50:31
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在图像处理和计算机视觉领域，OpenCV 是一个非常流行的库。这篇文章将探讨如何解决“opencv python 双边模糊”相关的问题。在我处理图像时，遇到了这个问题，并且我会详细记录整个过程，从背景到最终的解决方案。
### 问题背景
在计算机视觉领域，双边模糊是一种用于去噪声的图像处理技术。它能够在去噪的同时保持边缘的清晰，这是许多应用场景所需的。例如，在医疗影像分析中，医生往往需要清晰的
【OpenCV】 ⚠️高手勿入! 半小时学会基本操作 17⚠️ 高斯双边 概述边缘保留滤波 (EPF)高斯双边
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2022-06-15 06:47:18
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推文：图像平滑处理（归一化块滤波、高斯滤波、中值滤波、双边滤波）推文：图像的平滑与滤波模糊操作三种模糊操作方式 均值模糊
中值模糊
自定义模糊（可以实现上面两种模糊方式） 原理：图像处理：基础(模板、卷积运算)图像处理-模板、卷积的整理 基于离散卷积定义好每个卷积核不同卷积核得到不同的卷积效果模糊是卷积的一种表象 一：均值模糊blur def blur_demo(image): #均
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2024-05-03 14:02:54
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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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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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利用opencv对图片进行方框滤波，高斯模糊处理。方框滤波： 方框滤波（box Filter）被封装在一个名为boxblur的函数中，即boxblur函数的作用是使用方框滤波器（box filter）来模糊一张图片，从src输入，从dst输出。函数原型如下：C++: void boxFilter(InputArray src,OutputArray dst, int ddepth, Size ks
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2024-04-16 05:51:54
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对图像的滤波和平滑是出来数字图像处理和计算机视觉非常重要的一个步骤，那么什么是滤波呢？滤波用编程语言到底是怎么实现的呢？效果怎么样？本人打算学习opencv有关滤波的源码，进一步加强图像处理的实践能力。 首先我们利用opencv中常见的4种滤波算法函数来实现滤波功能，让大家有个感性的认识。这4中滤波分
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2024-01-08 15:51:03
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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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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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图像模糊 -线性滤波均值滤波高斯滤波中值滤波 2.非线性滤波双边滤波图像模糊的作用 -图像预处理时减低噪声。模糊操作的基本原理 - （数学的卷积运算） 其中权重核H（K，L）H（K，L）为“滤波系数”上面的式子可以简记为： 通常这些卷积算子计算都是线性操作，所以又叫线性滤波
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2024-03-07 18:02:59
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模糊处理所用的原理：数学上的卷积计算，所谓的卷积算子或称为掩模(窗口)，简单理解为一组m*n矩阵，m，n为奇数的好，这样可以保证中心点存在，针对图像的像素矩阵，自上向下，自左向右的移动掩模矩阵(或卷积算子)的中心点，从而遍历像素矩阵(注意，3*3的掩模矩阵，边缘的1列像素点无法处理，5*5的掩模矩阵，边缘的2个像素点无法处理，这些无法处理的像素点可以采取其他算法处理)。常用的几种方式(各具特色，各
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2023-11-25 15:58:23
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title: OpenCV-图像模糊（图像平滑）OpenCV-图像模糊（图像平滑）学习如下：cv.bulr()cv.GaussianBlurcv.medianBlurcv.bilateralFilter"""
通过将图像与低通滤波器内核进行卷积来实现图像模糊。这对于消除噪音很有用。
它实际上从图像中消除了高频部分（例如噪声，边缘）。
因此，在此操作中边缘有些模糊。（有一些模糊技术也可以不模糊边缘）
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2023-08-16 11:34:22
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1. 模糊原理
我们都知道，彩色图像是一个三通道的RGB图像，R，G，B分别有0-255这么一个取值区间，现在我们仅仅就一个通道进行说明，可以进行类推。我们来看看图像模糊是什么一个概念，首先，图像中的像素每一个都有自己的像素值，这些像素值决定了图像最终的显示。来想象一幅模糊的图，是不是感觉越模糊，这些像素点之间的差别就越小呢？确实是这样，这也是图像模糊的原理，也就是一种像素的平滑化，通过对图像中的
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2024-03-04 06:19:02
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通常，图像处理软件会提供"模糊"（blur）滤镜，使图片产生模糊的效果。"模糊"的算法有很多种，其中有一种叫做"高斯模糊"（Gaussian Blur）。它将正态分布（又名"高斯分布"）用于图像处理。本文介绍"高斯模糊"的算法，你会看到这是一个非常简单易懂的算法。本质上，它是一种数据平滑技术（data smoothing），适用于多个场合，图像处理恰好提供了一个直观的应用实例。1. 高斯模糊的原理
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2023-10-12 13:26:07
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28 高斯模糊opencv知识点：高斯模糊 - GaussianBlur本课所解决的问题：如何理解高斯模糊？如果实现高斯模糊？1.高斯模糊常用的模糊算法有两种，一种是均值（盒子），一种是高斯。 现在我们来介绍一下高斯模糊首先我们了解一下什么是模糊模糊就是对图像进行平滑化处理。 平滑化处理，就是用平滑滤波函数，生成卷积核对应的权重，然后对图像进行卷积操作。均值模糊可以做到让图片模糊，但是它的模糊不是
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2023-12-20 14:56:41
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1、高斯模糊1.1 numpy 实现高斯模糊代码如下：import cv2 as cv
import numpy as np
#截断函数
def clamp(pv):
if pv > 255:
return 255
else:
return pv
#高斯滤波
def gaussian_noise(image):
h, w, c =
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2024-05-06 20:45:10
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