滤波处理分为两大类：线性滤波和非线性滤波。OpenCV里有这些滤波的函数，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：信号的平滑处理，去除符合正太分布的噪声非线性滤波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
转载
2024-04-25 10:07:19
42阅读
二进制图像中的任何点都可能属于某些可能的线。 前提条件：边缘检测已经完成; 平面空间到极坐标空间转换(ρ,θ),从[0~360]空间，可以得到r的大小; 属于同一条直线上点在极坐标空(r, theta)必然在一个点上有最强的信号出现，根据此反算到平面坐标中就可以得到直线上各点的像素坐标,从而得到直线。标准的霍夫变换 cv::HoughLines从平面坐标转换到霍夫空间，最终输出是(ρ,θ)表示极坐
转载
2024-09-28 07:02:00
60阅读
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的边界的，第3～6个参数分别为原始图像的上下左右各扩展的像素点的个数，第7
转载
2023-11-09 14:10:28
66阅读
一、常用的基础滤波操作 在图像处理中，尽可能消除图片中的噪声，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，就是将一个区域内的像素值求和取平均值，然后用这个平均值替换区域中心的像素值。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的像素。（2）高斯滤波
转载
2023-12-31 14:38:57
263阅读
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
转载
2024-03-19 14:03:07
66阅读
《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
转载
2023-09-15 20:43:59
99阅读
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
转载
2023-06-17 17:02:39
144阅读
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
转载
2018-09-17 21:01:00
203阅读
2评论
图像滤波，即在尽量保留图像细节特征的条件下对目标图像的噪声进行抑制，是图像预处理中不可缺少的操作，其处理效果的好坏将直接影响到后续图像处理和分析的有效性和可靠性。 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的部分
转载
2023-12-02 13:59:07
98阅读
一、概述 图像的傅里叶变换及其两个重要的度量：幅度谱和相位谱。了解两个重要的概念：低频和高频。低频指的是图 的傅里叶变换
“
中心位置
”
附近的区域。注意，如无特殊说明，后面所提到的图像的傅里叶变换都是中心化后的。高频随着到“
中心位置
”
距离的增加而增加，即傅里叶变换中心位置的外围区域，这里的“
中心位置
转载
2024-02-05 15:46:12
102阅读
文章目录一. 图像滤波简介① 为什么图像是波?② 图像的频率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③ Opencv自带的中值滤波四. 低通滤波之非线性滤波双边滤波① 双边滤波的简介② 双边滤波的实现③ Opencv自带的双边滤波 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
转载
2024-05-08 17:01:49
105阅读
滤波功能在图像处理方面特别常用，我们这一篇来熟悉openCV滤波的函数，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数据的遍历和图像数据操作（如果不熟悉遍历方法的话，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
转载
2024-01-08 17:03:12
56阅读
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的区域，而有些图像灰度级的强度值在整幅图像上的变化很大，忽高忽低。由此产生一种描述图像特性的方式，即观察上述变化的频率，这种特征称为频域。通过观察灰度分布来描述图像特征的，称为空域。因为图像是二维的，因此频率有垂直频率和水平频率。2、滤波器 在频域分析的框架下，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的算子。3、低通滤波器
转载
2024-05-22 20:48:05
88阅读
滤波处理分为两大类：线性滤波和非线性滤波。OpenCV里有这些滤波的函数，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
转载
2024-02-23 08:31:58
56阅读
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的公式： 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器的核为： α⎡⎣⎢⎢⎢⎢⎢11⋮111
转载
2023-10-08 21:33:29
106阅读
图像滤波 这一章我们将继续讨论图像的基本操作。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的方法。 图形处理和计算机视觉之间有一条华丽丽的分割线。图形处理主要是通过不同的变换来呈现图形的不同表现。其通常呢，但不总是，是为了”显示”的目的，包括图像色彩空间的转换，锐化或模糊，改变对比
转载
2024-04-22 12:40:55
34阅读
滤波是数字图像处理中的基础概念，可以在空间域和频域进行。本文主要讲讲使用OpenCV如何在空间域对图像进行滤波。关于滤波的数学理论，这里不再描述，有很多书籍有详细的介绍。通俗来讲，滤波就是使用一个滤波器核（就是一个矩阵）对数字图像数据（另一个矩阵）进行处理，处理的过程就是使用滤波器核的中心，分别放在图像的每一个像素上，然后通过中心像素的领域像素，对中心像素进行修改。常见的一种解释，就是把滤波器核当
转载
2024-04-27 19:04:07
58阅读
实验二 图像滤波一、 实验目的 利用opencv编写实现下图的图像滤波二、 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
转载
2023-11-20 08:27:31
89阅读
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 =
转载
2024-04-01 19:02:10
49阅读
滤波原理简而言之，图像的同态滤波是基于以入射光和反射光为基础的图像模型上的，如果把图像函数F(x,y)表示为光照函数，即照射分量i(x,y)与反射分量r(x,y)两个分量的乘积，那么图像的模型可以表示为F(x,y)= i(x,y)*r(x,y)。通过对照射分量i(x,y)和反射分量r(x,y)的研究可知，照射分量一般反映灰度的恒定分量，相当于频域中的低频信息，减弱入射光就可以起到缩小图像灰度范围的
转载
2024-03-07 17:18:37
121阅读
