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：像素的输出值取决于输入像素的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（模板内像素灰度值的平均值）、高斯滤波（高斯加权平均值）等。由于线性滤波是算术运算，有固定的模板。非线性滤波：其算子中包含了非线性算子
非线性滤波的原始数据与滤波结果是一种逻
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2024-08-24 13:26:59
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平滑有时也称为模糊，是一种简单且经常使用的图像处理操作。平滑有很多原因，但通常是为了减少噪点。但是这样通常会降低图像的分辨率。OpenCV提供了五种不同的平滑操作，每种平滑操作都可以完成不同的平滑操作。所有这些函数中的src和dst参数都是通常的源图像和目标图像。每个平滑操作都具有特定于相关操作的参数。其中，唯一的通用参数是最后一个borderType。该参数告诉平滑操作如何处理图像边缘的像素。1
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2024-04-08 11:27:27
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OpenCV入门学习day04出入每天学习点OpenCV，做做计算机视觉项目 文章目录OpenCV入门学习day04前言一、滤波处理1.方框滤波2.均值滤波（模糊）3.高斯滤波（高斯模糊）4.双边滤波5.中值滤波二、形态学操作1膨胀腐蚀2、开操作、闭操作、形态学梯度、顶帽、黑帽morphologyEx（）函数自适应阈值算法adaptiveThreshold3、图像金字塔 前言一、滤波处理所谓滤波处
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2024-02-25 23:07:53
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1.图像噪声#图像噪声 ‘’’ 由于图像采集,处理,传输,过程中不可避免的会受到噪声的污染,妨碍人们对图像理解及分析处理. 常见的图像噪声有高斯噪声,椒盐噪声等 ‘’’#椒盐噪声 ‘’’ 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,或在白色区域有黑色像素(或者两者皆有).椒盐噪声的成因可能 是影像讯号受到突如其来的强烈干扰而产生,
离散傅里叶变换就是将图像从空间域转换到频域，这一转换基本原理为：任一函数都可以表示成无数个正弦和余弦函数的和的形式，二维图像的傅里叶变换可用公式表示为：其中，f是空间域，F是频域，转换之后的频域值是复数，因此显示傅里叶变换之后的结果需要使用实物图像加虚数图像或者幅度图像加相位图像的形式。示例;#include"stdafx.h"
#include <opencv2/core/utility.
将相机标定测量内参矩阵、畸变系数与去畸变返回无畸变图融合使用时修改dir为存放图片的文件夹名称修改board_size为行列的角点数建议目录下存放多几张图片进行去畸变下一步与去透视变换融合，生成一个矩阵，同时完成去畸变与透视变换。#include<opencv2/opencv.hpp>
#include <fstream>
#include<iostrea
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2024-04-11 13:47:42
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滤波的目的：1、抽出对象的特征作为图像识别的特征模式2、适应图像处理的要求，消除图像数字化时所混入的噪声平滑滤波是低频增强的空间域滤波技术，一般用来模糊图像或者消除噪声这里我们简单谈空间域的滤波处理，主要是把滤波器想象成一个包含加权系数的窗口，平滑是，进行加权平均，得到像素点的值1、方框滤波之BoxBlur函数boxblur函数的作用是使用boxfilter（方框滤波器），从src输入，dst输出
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2024-08-08 15:52:31
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索引目录1.功能1.1 图像平滑1.2 图像锐化2.空间滤波2.1 平滑滤波-去除高频分量，降噪2.1.1 方框滤波2.1.2 均值滤波2.1.3高斯滤波高斯核的计算高斯滤波2.1.4 非局部均值去噪声2.1.5 中值滤波2.2 边缘保留滤波2.2.1 高斯双边滤波参数选择2.2.2 均值迁移模糊(mean-shift blur)2.2.3 局部均方差模糊2.2.4 edgePreserving
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2024-01-05 16:56:34
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前言正好讲组会的时候介绍了这篇文章，搬过来，选自30th USENIX Security Symposium. August 11–13, 2021。 由于专业的局限和有限的水平，这篇介绍会尽量避开原文中物理原理方面的知识，并难免有误解和错漏，感兴趣的可自行去阅读原文。原文链接:https://www.usenix.org/conference/usenixsecurity21/presentat
# 去除图像条纹的技术探讨
图像处理是计算机视觉和图像分析中的一个重要领域。许多图像在采集过程中会受到各种干扰，出现条纹噪声，这种噪声严重影响了图像的质量。在本文中，我们将探讨如何使用Python去除图像中的条纹，并给出相应的代码示例。
## 图像条纹的成因
条纹噪声通常是由于摄像头传感器在录像或拍摄过程中不稳定，或者由于光源变化引起的。这些条纹看起来像是一系列平行的线条，可能影响图像的整体
一.预处理1.去噪声根据噪声的种类选择合适的滤波器进行去除。2.去除光亮需从场景中的其他图像提取位于完全相同位置，没有任何对象，并且具有相同光照条件的图像。然后用一种简单的数学运算，删除光这个模式： 1）差分 2）除法 图像差分是最简单的方法。如果有光纹矩阵L和图像矩阵I，去除R的结果是他们之间的差值： R=L-I 除法去除R的结果是 R=255×（1-I/L） 下面给出差分代码
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2024-02-20 21:08:13
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# 利用Python设计陷波滤波器去除竖条纹和摩尔纹
在图像处理中，竖条纹和摩尔纹是常见的噪声干扰，会影响图像的清晰度和视觉效果。陷波滤波器是一种有效的工具，能够针对特定频率的信号进行抑制。本文将介绍如何使用Python设计陷波滤波器，以去除竖条纹和摩尔纹。
## 什么是陷波滤波器？
陷波滤波器（Notch Filter）是一种特定类型的滤波器，它可以抑制特定频率的信号而允许其他频率通过。这
bilateral filter双边滤波器的通俗理解 图像去噪的方法很多，如中值滤波，高斯滤波，维纳滤波等等。但这些降噪方法容易模糊图片的边缘细节，对于高频细节的保护效果并不明显。相比较而言，bilateral filter双边滤波器可以很好的边缘保护，即可以在去噪的同时，保护图像的边缘特性。双边滤波（Bilateral filter）是一种非线性的滤波方法，是结合图像的空间邻近度和像素值相似度的
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2024-08-29 16:47:39
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【blog算法原理】Opencv中直线的表示方法
一、问题的提出：
在实际项目编写过程
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2024-05-09 08:14:48
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去除垂直、水平等条纹杂讯的图像处理步骤空间域的处理方法比较多，比如傅里叶变换和小波
原创
2024-08-07 15:02:05
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如果在空中挥挥笔，就可以在屏幕上画出来，这不是很酷吗?如果我们不使用任何特殊的硬件来实现这一点，那将会更加有趣，仅仅是简单的计算机视觉就可以做到，事实上，我们甚至不需要使用机器学习或深度学习来实现这一点。所以在这篇文章中，你将学习如何创建自己的虚拟笔和虚拟橡皮擦。整个应用将从根本上建立在轮廓检测的基础上。你可以把轮廓看作是有相同颜色或强度的闭合曲线，它就像一个blob，你可以在这里读到更多关于轮廓
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2024-04-28 19:27:25
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前言： 本人菜鸟，不对的地方请指正，勿喷，感激不尽~~背景： 公司让我扒了一些文章，要保持文章结构，图片正确穿插在文章内，图片还要保存在本地，以post的形式发送数据，但是后来发现图片大部分有水印，还要我做图片水印处理，就有了这篇文章的出现思路： 通过对图片的观
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2024-07-24 09:12:26
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《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
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2023-09-15 20:43:59
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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
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2023-06-17 17:02:39
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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
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2023-11-09 14:10:28
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