## Python OpenCV 去除杂点
### 引言
在图像处理中，常常会遇到图像中存在杂点的情况，这些杂点会对图像的质量和分析产生影响。为了解决这个问题，可以使用Python的OpenCV库来去除图像的杂点。本文将介绍如何使用OpenCV库进行图像杂点去除，并提供相应的代码示例。
### 什么是OpenCV
OpenCV（开源计算机视觉库）是一个广泛使用的计算机视觉和机器学习库，它提
原创
2023-11-19 10:44:15
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# Java OpenCV去除杂点教程
## 1. 整体流程
下面是去除杂点的整体步骤：
| 步骤 | 操作 |
| ---- | ---- |
| 1 | 读取图像 |
| 2 | 将图像转换为灰度图 |
| 3 | 使用高斯滤波平滑图像 |
| 4 | 通过二值化将图像转换为二值图 |
| 5 | 使用形态学操作去除杂点 |
| 6 | 显示处理后的图像 |
## 2. 详细步骤
#
原创
2024-03-01 07:19:21
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常用的图像去噪方法有均值滤波、中值滤波和双边滤波等。下面先介绍均值滤波的原理和实现。原理介绍：均值滤波是一种线性滤波，其核心思想是-领域平均法，均值滤波是用图像上一点的领域范围内所有像素的均值代替该点的值，经过均值计算后就可以达到去除突变噪声干扰的效果。而均值滤波的缺点是会造成图像模糊。实现方法：在Opencv中，已经为我们提供了均值滤波函数，可直接调用。其函数原型如下：C++: void blu
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2023-10-03 21:16:17
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三种模糊操作均值模糊 中值模糊自定义模糊（可以实现上面两种模糊方式） 这个算法类似有：均值，中值，就是取周围所有像素的均值、中值来设置这个像素的大小。 （关于边界问题：有几种填充方法：补零、边界复制、块复制、镜像复制等方法）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&nb
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2024-03-18 21:10:27
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1、平滑处理smoothing（模糊处理bluring） 用途：减少图像上的噪点或失真；降低图像分辨率。2、图像滤波 （1）图像滤波指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，是图像处理中不可缺少的操作。降低高频成分幅度的滤波器就能够减弱噪声的影响。 （
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2024-03-15 19:30:35
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参考：https://github.com/makelove/OpenCV-Python-Tutorial ch21-轮廓Contours12 怎样绘制轮廓py4 轮廓-更多函数py43-形状匹配py21-findContourpy21-momentspydraw最大的轮廓pyfindContours2pyminAreaRect-旋转矩形py轮廓的性质py凸包-凸性检测-边界矩形-最小外接圆-拟合
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2024-10-08 06:59:20
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本篇大纲：1、背景知识：一些常见的距离度量/相似度计算方式2、聚类算法之Kmeans3、kmeans优缺点及其改进4、kmeans的简单代码实现上上期回顾1、我们先做了基本铺垫，对于最值求解问题进行三种类别划分，包括无约束问题，等式约束问题和不等式约束问题，并简单阐述对应的求解方式。2、我们从感知器出发，简单阐述其二分类原理，从而明白SVM是从何算法改进而来。3、我们从svm的两个核心目标出发，推
# OpenCV Python去掉杂点
## 介绍
杂点（或称为噪声）是图像处理中常见的问题之一。它们通常是由于图像采集设备的缺陷、传输过程中的干扰或图像本身的特点所引起的。杂点的存在会影响图像的质量和可视化效果，并对后续的图像处理任务产生不利影响。因此，去掉杂点是图像预处理的一个重要步骤。
OpenCV是一个广泛使用的计算机视觉库，它具有强大的图像处理功能。在Python中，我们可以使用O
原创
2023-10-22 06:42:05
169阅读
/*模糊图像2-txwtech2021.4.1 中值滤波 双边滤波 统计排序滤波器 中值对椒盐噪声有很好的抑制作用.椒盐噪声就是图片的黑白噪点双边滤波 均值模糊无法克服边缘像素信息丢失缺陷。原因是均值滤波是基于平均权重高斯模糊部分克服了该缺陷，但是无法完全避免，因为没有考虑像素值的不同高斯双边模糊 – 是边缘保留的滤波方法，避免了边缘信息丢失，保留了图像轮廓不变 中值模糊medianBlur（Ma
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2024-04-23 12:49:07
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图片修复程序-可用于水印去除在现实的生活中，我们可能会遇到一些美好的或是珍贵的图片被噪声干扰，比如旧照片的折痕，比如镜头上的灰尘或污渍，更或者是某些我们想为我所用但有讨厌水印，那么有没有一种办法可以消除这些噪声呢？答案是肯定的，依然是被我们用了无数次的OpenCV这款优秀的框架。OpenCV目前，OpenCV逐步成为一个通用的基础研究和产品开发平台。OpenCV这一名称包含了Open和 Compu
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2024-03-23 10:35:55
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ApproxChains用多边形曲线逼近 Freeman 链 CvSeq* cvApproxChains( CvSeq* src_seq, CvMemStorage* storage,
int method=CV_CHAIN_APPROX_SIMPLE,
double parameter=0, int mi
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2024-05-13 19:37:58
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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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用GMM提取运动目标，在光照比较强烈的条件下，会把阴影也当成运动目标提取出来。 利用阴影亮度降低而色度基本不变的特点，在HSV空间里利用以下公式进行判断#include "stdafx.h"
#include "cv.h"
#include "highgui.h"
#include <opencv2/opencv.hpp>
#include "HaarDetect.h"
#inc
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2023-12-08 19:15:54
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背景减除(Background Subtraction)是许多基于计算机视觉的任务中的主要预处理步骤。如果我们有完整的静止的背景帧，那么我们可以通过帧差法来计算像素差从而获取到前景对象。但是在大多数情况下，我们可能没有这样的图像，所以我们需要从我们拥有的任何图像中提取背景。当运动物体有阴影时，由于阴影也在移动，情况会变的变得更加复杂。为此引入了背景减除算法，通过这一方法我们能够从视频中分离出运动的
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2024-03-06 09:48:32
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原标题：基于OpenCV的图像阴影去除我们经常需要通过扫描将纸上的全部内容转换为图像。有很多在线工具可以提高图像的亮度，或者消除图像中的阴影。但是我们可以手动删除阴影吗？当然可以，我们只需要将图像加载到相应的代码中，无需任何应用程序即可在几秒钟内获得输出。这个代码可以通过Numpy和OpenCV基本函数来实现。为了说明该过程，使用了以下图像进行操作。Test_image1.图像中有一个非常明显的阴
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2024-05-08 19:21:36
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原理：通过图像信号函数的极大值来判定图像的边缘像素点。最优边缘检测主要以下面三个参数为评判标准：低错误率：标识出尽可能多的实际边缘以及减少噪声产生。高定位性：表示出边缘要与图像中的实际边缘尽可能接近。最小响应：图像的边缘标记具有唯一性，虚假响应边缘应该得到最大抑制。目录（一）Canny的原理（二）Canny库函数的实现（三）再次解释（一）Canny的原理检测步骤：消除噪声边缘检测的算法主要是基于图
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2024-05-11 20:38:10
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最近开始了解图像处理的一些东西，曝一些读《数字图像处理与机器视觉--Visual C++与Matlab实现》的提要吧，和一个室友找的根据背景来追踪目标的简单代码。提要：0. 概述，提要本书的内容1. matlab编程基础，关于matlab图像处理的部分2. visual c++ 处理图像的部
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2024-06-07 06:42:29
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吐槽一下，在网上查了半天opencv3关于删除最小连通区域的方法，结果还是没找到，就自己写了一个，效果还可以，就发出来和大家分享一下。思路： 1、遍历所有像素点 2、每遍历到一个黑点就去判断是否为连通区域起始点，若是则添加到待检测像素点集合中 3、遍历待检测像素点集合，检测待检测像素点周围（上下左右）的像素点，若是黑点，则添加到待检测像素点集合中，并把当前待检测像素点添加到已检测点集合。若待
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2024-02-18 20:27:54
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原作者：robberjohn 博客已删除了，源码下载链接在 对于二值化图像，去除孔洞时采用的方法实际上与去除小区域相同，因此完全可以用同一个函数进行。 这两个功能可以采取区域生长法来实现。须注意，
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2024-08-09 08:50:28
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计算机视觉：Opencv图像去噪添加高斯噪声添加椒盐噪声均值滤波中值滤波高斯滤波双边滤波参考文献 本博客针对某一原始图片添加高斯或椒盐噪声，再使用均值、中值、高斯和双边滤波对加噪图像进行去噪，相关函数如下所示。 添加高斯噪声def clamp(pv):
if pv > 255:
return 255
if pv < 0:
return
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2023-08-08 23:31:45
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