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一、Averaging平均滤波
二、Gaussian高斯模糊
三、Median中值模糊
四、Bilateral双边滤波
一、Averaging平均滤波
计算卷积框覆盖区域所有像素的平均值得到卷积的结果
# 输入图像
# 核的尺寸大小：(3,3) (5,15).....都可以，可以不是正方形
blur = cv2.blur(image, (15,15))
二、Gaussian高斯模
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2020-06-19 17:16:00
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图像平滑处理的几种常用方法：均值滤波归一化滤波高斯模糊中值滤波平滑处理（模糊）的主要目的是去燥声：不同的处理方式适合不同的噪声图像，其中高斯模糊最常用。其实最重要的是对图像卷积的核的理解，核太大图像会失真，具体关于核的讲解点击传送门 图像噪声：引起较强视觉效果的孤立像素点或像素块。一般，噪声信号与要研究的对象不相关，它以无用的信息形式出现，扰乱图像的可观测信息。通俗的说就是噪声让图像不清
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2023-06-30 19:39:19
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OpenCV 之 图像平滑 OpenCV 之 图像平滑 1 图像平滑 图像平滑，可用来对图像进行去噪 (noise reduction) 或 模糊化处理 (blurring)，实际上图像平滑仍然属于图像空间滤波的一种 (低通滤波) 既然是滤波，则图像中任一点 (x, y)，经过平滑滤波后的输出 g(
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2016-05-09 00:33:00
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blur：n. 模糊不清的事物；模糊的记忆；污迹 OpenCV的blur函数是用了均值滤波的原理#include <vector>
#include <stdio.h>
#include<opencv2/opencv.hpp>
using namespace cv;
using namespace std;
int main()
{
Mat Img = i
原创
2023-05-28 00:44:41
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图像平滑处理 目标本教程教您怎样使用各种线性滤波器对图像进行平滑处理，相关OpenCV函数如下: blurGaussianBlurmedianBlurbilateralFilter 原理 Note以下原理来源于Richard Szeliski 的著作 Computer Vision: Algorithms and Applications 以及 Learn
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2023-12-20 10:24:53
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学习目标了解图像中的噪声类型了解平均滤波，高斯滤波，中值滤波等的内容能够使用滤波器对图像进行处理1 图像噪声由于图像采集、处理、传输等过程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。1.1 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是在暗的区域有白色像素（或是两者皆有）。
原创
2023-01-12 07:09:23
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图像平滑处理，从数值上来说是一种平滑化，从图形上来说相当于产生了模糊效果，中间点失去细节。图像平滑处理就是对图像进行滤波，所谓滤波就是重新计算图像中的各个像素点，使该像素点的值与周围的像素点的值相近。计算各个点的值通常使通过指定一个滤波核，并会将该滤波核在图像上滑动，从而能够计算除整幅图像的各个像素点的值。滤波核的大小通过为奇数，一般为3，5，7。OpenCV中的几种滤波方式:均值滤波方框滤波中值
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2024-05-11 19:32:39
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用到的函数主要有5个： blur:均值滤波GaussianBlur：高斯滤波medianBlur：中值滤波bilateralFilter：双边滤波cvSmooth：1.0的滤波函数，根据参数不同可以进行不同的滤波 void cvSmooth( const CvArr* src, CvArr* dst,
int smoothtype=CV_GAUSSIAN,
int para
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2024-05-21 15:07:08
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图像平滑与滤波运用它，首先就要了解它，什么是平滑滤波？ 平滑滤波是低频增强的空间域滤波技术。它的目的有两类：一类是模糊；另一类是消除噪音。空间域的平滑滤波一般采用简单平均法进行，就是求邻近像元点的平均亮度值。邻域的大小与平滑的效果直接相关，邻域越大平滑的效果越好，但邻域过大，平滑会使边缘信息损失的越大，从而使输出的图像变得模糊，因此需合理选择邻域的大小。在看
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2024-01-01 11:32:18
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1、2D卷积 与一维信号一样，还可以使用各种低通滤波器（LPF），高通滤波器（HPF）等对图像进行滤波。LPF有助于消除噪声，使图像模糊等。HPF滤波器有助于在图像中找到边缘。 OpenCV提供了一个函数cv.filter2D来将内核与图像进行卷积。例如，我们将尝试对图像进行平均滤波。 操作如下:保
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2020-06-15 09:38:00
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