Goal在本教程中,您将学习如何使用 OpenCV 函数应用各种线性滤波器来平滑图像,例如:blur()GaussianBlur()medianBlur()bilateralFilter()Theory笔记下面的解释属于 Richard Szeliski 的 Computer Vision: Algorithms and Applications 一书和 LearningOpenCV平滑,也称为模
''' @Author: your name @Date: 2020-02-13 13:30:07 @LastEditTime : 2020-02-13 17:02:32 @LastEditors : Please set LastEditors @Description: 高斯平滑展示,边缘检测展示, 能够通过按键时时控制高斯平滑,高斯选择改变后改变高斯图和边缘检测
转载 2024-04-11 10:38:52
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看了opencv官网的内容总结出来的。使用四种线性滤波器对图像进行平滑处理。包括归一化块滤波器,高斯滤波器,中值滤波器,双边滤波器。原理 平滑 也称 模糊, 是一项简单且使用频率很高的图像处理方法。 平滑处理的用途有很多, 但是在此我们仅仅关注它减少噪声的功用。 平滑处理时需要用到一个 滤波器 。 最常用的滤波器是 线性 滤波器,线性滤波
一些常用效果总结:1、 三、关于自适应屏幕分辨率的问题Android游戏开发中每款手机分辨率的不同注定是程序员开发游戏必须考虑的问题,怎样才能写一个程序而达到可以在不同分辨率的机子上运行良好,这将是决定一个游戏好坏的重要因素之一。在游戏资源res下有三个和图片存储有关的文件夹:drawable-hdpi、drawable-mdpi、drawable-ldpi。 drawable-hdpi里面存放高
图像平滑处理就是图像滤波,使图像模糊化。高斯滤波是一种非常常用的模糊平滑方式,是线性滤波中的一种。其广泛的应用在图像处理的减噪过程中,尤其是被高斯噪声所污染的图像上。还经常做为一些复杂算法的第一步,比如Canny边缘检测等。中值滤波是一种非线性滤波器,常用于消除图像中的椒盐噪声。与低通滤波不同的是,中值滤波有利于保留边缘的尖锐度,但它会洗去均匀介质区域中的纹理。在做为去除相机噪声点的一种方法,还有
目录前言正文2D卷积低通滤波模糊平均高斯模糊中值模糊双边滤波cv.bilateralFiltercode 前言目标是: 1、学习使用不同的低通滤波器对图像进行模糊 2、使用自定义的滤波器对图像进行卷积(2D 卷积) 首先,明确低通滤波(LPF)帮助我们去除噪音,模糊图像。HPF(高通滤波) 帮助我们找到图像的边缘。正文2D卷积效果图codeimport cv2 as cv import nump
目录什么是图片平滑?怎么做到图像平滑?1.邻域平均法(又名均值滤波法)2.中值滤波法3.高斯滤波法 4.双边滤波法什么是图片平滑?目前,大多数数字图像系统中,输入光图像都是通过扫描方式将多维图像变成一维电信号,再对其进行存储、处理和传输等,最后形成多维图像信号。在这一系列复杂过程中,图像数字化设备、电气系统和外界影响将使得图像噪声的产生。——《数字图像处理》陈天华编著所以图像平滑一般指消
通常,平滑图像的目的是为了减少噪声和伪影。OpenCv提供5种不同的平滑操作。目录1. 简单模糊cv::blur()和方框型滤波器cv::boxFilter()2. 中值滤波器cv::medianBlur()3. 高斯滤波器cv::GaussianBlur() 4. 双边滤波器cv::bilateralFilter()1. 简单模糊cv::blur()和方框型滤波器cv::boxFilt
绘制轮廓函数 cv2.findContours() 有三个参数,第一个是输入图像,第二个是 轮廓检索模式,第三个是轮廓近似方法。im = cv2.imread('img/chess.jpg') imgray = cv2.cvtColor(im,cv2.COLOR_BGR2GRAY) ret,thresh = cv2.threshold(imgray,30,255,0) contours, hie
一幅原始图像在获取和传输过程中会受到各种噪声的干扰,使图像质量下降,对分析图像不利。反映到画面上,主要有两种典型的噪声。一种是幅值基本相同,但出现的位置很随机的椒盐噪声。另一种则每一点都存在,但幅值随机分布的随机噪声。为了抑制噪声、改善图像质量,要对图像进行平滑处理。几种常见的噪声    图像常常被强度随机信号(也称为噪声)所污染.一些常见的噪声有椒盐(Salt&am
图像平滑前言一、均值滤波1.均值滤波函数2.均值滤波代码二、高斯滤波1.高斯滤波函数2.高斯滤波代码三、中值滤波1.中值滤波函数2.中值滤波代码四、双边滤波1.双边滤波函数1.双边滤波代码总结 前言图像平滑是一种实用的数字图像处理技术,一个较好的平滑处理方法既能消除图像噪声,又不使图像边缘轮廓和线条变模糊。一、均值滤波归一化方框滤波器是很简单的滤波器,输出像素值是核窗口内像素值的均值,如果使用归
目标 • 学习使用不同的低通滤波器对图像进行模糊 • 使用自定义的滤波器对图像进行卷积(2D 卷积)与信号一样,我们也可以对2D 图像实施低通滤波(LPF),高通滤波 (HPF)等。LPF 帮助我们去除噪音,模糊图像。HPF 帮助我们找到图像的边 缘,OpenCV 提供的函数cv.filter2D() 可以让我们对一幅图像进行卷积操 作。下面我们将对一幅图像使用平均滤波器。下面是一个5x5 的平均
转载 2024-03-23 11:18:13
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一、形态学应用案例开、闭运算、形态学梯度等原理:相关函数:morphologyEx(InputArray src, OutputArray dst, int op, lnputArray kernel, Point anchor = Point(-1,-1), int iterations = 1, int borderType = BORDER_CONSTANT, const Scalar &a
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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本节用OpenCV提供的各种线性滤波器实现图像平滑。主要是以下四个函数的使用:blur()GaussianBlur()medianBlur()bilateralFilter()理论下面的解释来自Richard Szeliski 的Computer Vision: Algorithms and Applications和LearningOpenCV。平滑,也称为模糊,是一种简单常用的图
文章目录一、Canny边缘检测1.1高斯滤波器2.1梯度和方向3.1非极大值抑制4.1双阈值检测 一、Canny边缘检测Canny边缘检测器是一种被广泛使用的算法,并被认为是边缘检测最优的算法,该方法使用了比高斯差分算法更复杂的技巧,如多向灰度梯度和滞后阈值化步骤1.平滑图像:使用高斯滤波器与图像进行卷积,平滑图像,以减少边缘检测器上明显的噪声影响。 使用高斯滤波器,以平滑图像,滤除噪声。2.计
# Python OpenCV: 如何使线条变细 在计算机视觉和图像处理领域,OpenCV(Open Source Computer Vision Library)是被广泛使用的库之一。很多时候,我们需要对图像中的线条进行处理,比如使线条变细。本文将介绍如何使用Python和OpenCV实现线条变细的效果,并通过代码示例进行说明。 ## OpenCV基础介绍 OpenCV是一个开源计算机视觉
原创 2024-09-27 06:31:34
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# Python OpenCV线条实现指南 欢迎来到 Python 和 OpenCV 的世界!本篇文章旨在帮助刚入行的开发者了解如何使用 OpenCV 测量图片中的线条。我们将通过一个简单的流程指导你一步一步实现这个目标。准备好了吗?让我们开始吧! ## 流程概述 我们将通过以下步骤来测量线条: | 步骤 | 操作内容 | |--
原创 7月前
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现在在做毕业设计,打算用树莓派做一个监控,实现人脸检测后拍照,并录取一段30S的视频,然后继续进行人脸检测。本次教程我们由浅入深,先讲解人脸检测部分代码。注意:如果您有linux上opencv开发基础,那么本教程足够,如果没有那么您可能要移步下载下载完成后,解压到home文件夹,定位到“ opetes2_视频人脸检测测试+拍照保存时间+储存录像 ”下-->cmake . -->make
context画线制作的手表 画线 画直线//获取view上下文所有画线方法的基础 CGContextRef context =UIGraphicsGetCurrentContext(); //改变线条颜色 CGContextSetStrokeColorWithColor(context, [UIColorgreenColor].CGColor); //设置路径颜
转载 2023-07-18 11:50:37
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