模糊图像简介：本文主要记录了均值滤波、高斯滤波、中值滤波和双边滤波。一 模糊原理
Smooth/Blur 是图像处理中最简单和常用的操作之一使用该操作的原因之一就为了给图像预处理时候减低噪声使用Smooth/Blur操作其背后是数学的卷积计算通常这些卷积算子计算都是线性操作，所以又叫线性滤波 假设有6x6的图像像素点矩阵。卷积过程：6x6上面是个3x3的窗口，从左向右，从上向下移动，黄色的每个像素
# 教你如何使用Python OpenCV去除图片文字
## 一、整个流程
首先，我们来看一下整个去除图片文字的流程：
```mermaid
erDiagram
PROCESS --> |Step 1| Load Image
PROCESS --> |Step 2| Convert to Grayscale
PROCESS --> |Step 3| Apply Thr
原创
2024-06-20 04:12:44
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1评论
opencv 图像平滑图像模糊（图像平滑）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高斯模糊值是符合高斯分布的，方框中心的值最大，其余方框根据距离中心元素的距离递减，构成一个高斯小山包。指定高斯核的宽和高（必须是奇数）以及高斯函数沿
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2024-02-28 15:58:19
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# Python OpenCV去除模糊
## 介绍
在数字图像处理中，模糊是指图像失去了清晰度和细节，通常是由于图像被散射光、运动模糊或镜头不稳定等因素引起的。模糊的图像给人一种模糊不清的感觉，影响了图像的质量和可视性。在本文中，我们将介绍如何使用Python和OpenCV库来去除图像中的模糊。
## OpenCV简介
OpenCV是一个开源的计算
原创
2023-11-28 05:24:47
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本文主要介绍下opencv中自带的一个随机数发生器的类RNG，这里我用这个类来画一些图形，和基础学习笔记之opencv(13)：基本绘图 一文中类似，只是 这里画出来图像的坐标，大小，颜色，角度等所有信息都是随机的，且是用RNG这个类产生的。参考文献为opencv自带tutiol及其代码。 开发环境：opencv2.4.2+Qt4.8.2+ubuntu12.04+QtCreator2.5 实验
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2024-10-04 14:12:12
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# 如何在Android中去除图片模糊
在Android开发中，经常会遇到处理图像的需求。其中一个常见需求是去除图片模糊。本文将详细介绍如何在Android中实现这一功能，并给出详细步骤和代码示例。
## 工作流程
以下是实现“去除图片模糊”的工作流程表：
```markdown
| 步骤号 | 步骤描述 |
| ------ | ------------
原创
2024-10-27 04:22:37
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# 如何使用 Python 去除模糊图片
在这篇文章中，我们将学习如何使用 Python 对模糊图片进行处理，使其更加清晰。我们将重点使用 OpenCV 这个流行的计算机视觉库来完成任务。文章将分为几个步骤详细讲解每一部分内容。
## 流程概述
以下是实现“去除模糊图片”任务的总体流程：
| 步骤 | 描述 |
|------|-
原创
2024-10-13 04:33:53
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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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一、均值模糊均值模糊实际上是使用了典型线性滤波算法中的均值滤波算法，是一种线性平滑技术，通过将图像与归一化卷积核进行卷积来实现地。它仅获取内核区域下所有像素的平均值，并替换中心元素。所谓模糊实际上是卷积在图像处理上的一种表现，也可称之为图像的平滑处理过程。均值模糊优点在于效率高，思路简单，缺点是计算均值会将图像中的边缘信息以及特征信息“模糊”掉，会丢失很多有用特征。在OpenCV中实现均值模糊的A
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2023-09-25 09:55:41
724阅读
# Python去除图片文字
是老版 C API. 没有把C接口与C + + 结合。
建议你们也可以花一些时间看一下
介绍。
同样，你如果查看
opencv/modules/img
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2024-07-01 21:49:20
33阅读
1、学习目标 如何使用OpenCV平滑图像或模糊图像OpenCV。 学习不同的形态学操作，如2D卷积（图像滤波）和图像模糊（图像平滑），使用平均，高斯模糊，中值模糊，双边滤波等。 2、使用函数方法 2D卷积 ： cv.filter2D（） 图像模糊：cv .blur（） 高斯模糊：cv.GaussianBlur（） 中值模糊：cv.medianBlur（） 双边滤波：cv.bilateralFil
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2024-02-19 10:38:54
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目录1.处理读入图像(1)读入模板图像(2)预处理(3)轮廓检测(4)透视变换2.调用pytesseract工具实现图片内容的提取本文实现了对读入图片进行变换，最后调用pytesseract工具实现图片内容的提取。包含高斯滤波操作去除噪音点、边缘检测、轮廓检测、透视变换、pytesseract文本识别。步骤：需要提取读入的图片中要识别的文档部分，于是，首先需要检测到该文档的边缘，其次根据边缘检测轮
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2023-05-25 13:26:17
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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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图像去阴影算法旨在改善图像质量并恢复阴影下物体的真实颜色与亮度 这对于许多计算机视觉任务如物体识别、跟踪以及增强现实等至关重要。以下是一些图像去阴影算法的基本概述：基于亮度差算法：这种方法通过比较图像中相邻像素或同一物体不同部分的亮度差异来检测阴影。假设在同一光照条件下，物体表面颜色应相对一致，若出现较大差异则可能被认为是阴影区域。通过统计分析或者阈值处理，可以区分出阴影并尝试通过某种方式（例如线
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2024-07-30 13:48:10
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前言：本案例的车牌图像来源于互联网，如有侵权请尽快联系我，立删。 文章目录一、概述二、车牌图像分析三、车牌定位1. 基本处理2. 图像降噪3. 灰度拉伸4. 图像差分5. 二值化6. 边缘检测7. 形态学处理8. 定位车牌四、字符分割1. 去除上下边缘2. 分割并保存字符五、测试其它图片六、总结七、附上完整代码 一、概述在智能交通系统中，汽车牌照识别发挥了巨大的作用。其实现是将图像处理技术与计算机
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2024-05-14 19:09:12
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GitHub@ShaneHolmes_OpenCV_image “模糊”，就是将图像中每个像素值进行重置的过程，这个过程采用将每一个像素都设置成周边像素的平均值。 于图像的平滑处理的几种方法：归一化滤波：（均值滤波）： 均值滤波是一种典型的线性滤波算法，主要是利用像素点邻域的像素值来计算像素点的值。其具体方法是首先给出一个滤波模板kernel，该模板将覆盖像素点周围的其他邻域像素点，去掉像素本身，
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2024-01-06 22:40:00
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最近遇到了这种问题，图片两边有黑色的多余部分，就想要去掉它，去抄了几个方法，都用不了，想改又无从下手（我太垃圾了），只能自己去写一个 ，用的死方法，不考虑性能。 实现思路：遍历整张图片所有像素点颜色，找到最左的色边的位置和最右的色边的位置，上下色边同
社会在快速发展，很多人越来越注重版权，所以不管是图片还是视频等等都会添加水印，当我们看到好看的图片或者有意思的视频想保存下来的时候，会看到有水印很不美观，这时候是不是就会有要将水印去掉的冲动了，那图片上的水印怎么去除，去水印工具有什么呢？1、首先我们常用的可能是手机中的修图工具，这样会有些麻烦，现在有专门的去水印工具，可以一键去除不想要的部分，操作简单而且方便了不少；2、电脑上安装迅捷去水印软件，
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2023-10-04 09:59:16
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