#include<opencv2/opencv.hpp>#include<opencv2/highgui.hpp>//opencv highgui模块头文件#include<opencv2/imgproc.hpp>//opencv 图像处理头文件using namespace cv;int main(){ Mat img = imread("test.jpg"); //显示原始图像 imshow("pic", img); //对图
原创
2021-07-14 11:22:50
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对图像进行均值滤波操作，图像模糊。 #include <opencv2/highgui/highgui.hpp> /
原创
2022-09-08 11:20:59
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高斯分布： 高斯模糊的原理 一：图像产生高斯噪声循环代码实现（耗时） 推文：从np.random.normal()到正态分布的拟合 二：使用高斯模糊 三：使用高斯模糊处理高斯噪声（发现高斯噪声的影响不大，高斯模糊对其有抑制作用）
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2018-07-05 15:19:00
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在做AR云渲染服务中，需要对华为AR Engine获取得到的深度图进行处理，AR Engine获取得到的深度图就是直接利用tof获取得到的深度图，都没有进行优化过，这里要吐槽一下AR Engine，人家友商arcore获取得到深度图就非常的平滑。一种简单的方式是取了图像周围所有像素，然后求平均值。虽然它确实给我们一个容易模糊，但它并没有给出最好的结果。高斯模糊是基于高斯曲线，高斯曲线通常被描述为钟
一、简介与实际应用PCA 主要用于获取物体的主要方向以及对数据进行降维度处理。PCA 的主要思想是在一堆维度的数据中找到能体现特性的几个重要的特性，从而降低计算量，把那些不特别重要的属性从这些数据中剔除掉。二、数学原理推导 三、 opencv中的PCA类PCA::PCA(InputArray data, InputArray mean, int flag
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2024-06-23 10:42:15
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K均值聚类算法在cxcoer中,因为它在ML库诞生之前就存在了.K均值尝试找到数据的自然类别.用户设置类别个数,K均值迅速地找到"好的"类别中心."好的"意味着聚类中心位于数据的自然类别中心.K均值是最常用的聚类计数之一,与高斯混合中的期望最大化算法(在ML库中实现为CvEM)很相似,也与均值漂移算法(在CV库中实现为cvMeanShift())相似.K均值是一个迭代算法,在OpenCV中采用的是
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2024-04-08 21:27:24
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图像滤波均值滤波import cv2
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
# 读入带噪点的图像
img=cv2.imread("img/lenaNoise.png")
cv2.imshow('img',img)
cv2.waitKey(0)
# 均值滤波
# 简单的平均卷积操作 指定两个参数 img 原图像 （3，3）核大小
#
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2024-03-26 10:42:07
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Fuzzy C-Means读书笔记 一、算法简介 很显然，图中的数据集可分为两个簇。借鉴K-Means算法的思想，利用单个特殊的点(质心)表示一个簇。因此，我们用$C_1$和$C_2$分别表示簇1和簇2。现在我们将隶属度引入到K-Means中，这就是我们研究的模糊C-Means算法。 二、算法的目标 ...
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2021-09-09 00:10:00
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为什么要使用滤波消除图像中的噪声成分叫作图像的平滑化或滤波操作。信号或图像的能量大部分集中在幅度谱的低频和中频段是很常见的，而在较高频段，感兴趣的信息经常被噪声淹没。因此一个能降低高频成分幅度的滤波器就能够减弱噪声的影响。 如下图，左图带有椒盐噪声，右图为使用中值滤波处理后的图片。 图像滤波的目的有两个:一是抽出对象的特征作为图像识别的特征模式;另一个是为适应图像处理的要求，消除图像数字化时所混入
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2024-05-04 17:16:14
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0、算子描述算子接受一个旋转矩形作为ROI（兴趣区域），接受一个或者多个旋转矩形作为Masks（掩膜，掩膜遮蔽的像素不计入算子计算），所以有效检测区域为ROI减去Masks。计算有效检测区域内的像素平均值。将该像素平均值与参考值进行比较，若该像素平均值落与参考值的上下限百分比内，则算子返回true，否则返回false。注：所有ROI和mask的位置和角度都是相对于原图的图像坐标的。1、解决思路使用
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2024-05-10 17:41:57
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%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%
% 主函数
%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%
function main
ima = imread('MR6.jpg');
% 先设定FCM的几个初始参数
options=[2; %
基于模糊K均值FuzzyKMeans聚类的协同过滤推荐算法代码实现（输出聚类计算过程，分布图展示）聚类(Clustering)就是将数据对象分组成为多个类或者簇 (Cluster)，它的目标是：在同一个簇中的对象之间具有较高的相似度，而不同簇中的对象差别较大。所以，在很多应用中，一个簇中的数据对象可以被作为一个整体来对待，从而减少计算量或者提高计算质量。一、FuzzyKMeans聚类算法实现原理模
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2024-09-23 13:42:11
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使用低通滤波器可以达到图像模糊的目的。这对与去除噪音很有帮助。其实就是去除图像中的高频成分（比如：噪音，边界）。所以边界也会被模糊一点。（当然，也有一些模糊技术不会模糊掉边界）。OpenCV
提供了四种模糊技术。 1.平均
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2023-09-08 22:52:13
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以下内容摘自百度百科。K-means算法是硬聚类算法，是典型的基于原型的目标函数聚类方法的代表，它是数据点到原型的某种距离作为优化的目标函数，利用函数求极值的方法得到迭代运算的调整规则。k-means 算法缺点① 在 K-means 算法中 K 是事先给定的，这个 K 值的选定是非常难以估计的。很多时候，事先并不知道给定的数据集应该分成多少个类别才最合适。这也是 K-means 算法的一个不足。有
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。基础讲解链接opencv学习笔记11：图像滤波（均值，方框，高斯，中值）卷积原理示意图： （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。均值模糊import cv2 as cv
import numpy as np
def blur_d
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2024-03-08 18:05:21
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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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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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模糊图像图像模糊是图像处理中最常用的也是比较简单的操作,使用该操作的原因之一就是为了给图像预处理时隆低嗓声.卷积就是叠加.卷积的重要的物理意义是：一个函数（如：单位响应）在另一个函数（如：输入信号）上的加权叠加。通俗的说： 在输入信号的每个位置，叠加一个单位响应，就得到了输出信号。 这正是单位响应是如此重要的原因。卷积的应用用一个模板和一幅图像进行卷积，对于图像上的一个点，让模板的原点和该点重合，
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2024-05-22 15:50:59
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模糊操作基本原理1.基于离散卷积 2.定义好每个卷积核 3.不同卷积核得到不同的卷积效果 4.模糊是卷积的一种表象卷积原理根据视频所讲的意思 2 3 6 8 5 7 6 6 9 1 2 3 5 6 6 6 6 7 5 1 5=3+6+8/3取整 7=6+6+9/3模糊操作1.均值模糊#均值模糊
def blur_demo(image):
#卷积，卷积之后变平滑（5,5）是一个5行5列的矩阵
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2023-10-27 11:27:58
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图像平滑（图像模糊）： 一幅图像和一个低通滤波器进行卷积，能够实现图像平滑效果，也就是图像模糊效果。平滑操作通常会从图像中移除高频信息（噪音、边缘）。所以图像平滑后，图像边缘往往会被模糊（本文介绍的最后一种双边模糊技术基本不会模糊图像边缘）。Opencv 提供了多种图像平滑技术，也叫图像模糊技术。1. 平均模糊# kernel size is 5*5blur = 
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2023-07-04 12:31:31
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