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@Author: your name
@Date: 2020-02-13 13:30:07
@LastEditTime : 2020-02-13 17:02:32
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@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
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
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2023-08-05 18:40:13
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# Python GDAL 平滑线的实现流程
## 引言
在地理信息系统（GIS）中，平滑线是指通过对线要素进行一系列操作，将其变得更加平滑和曲线化。Python GDAL库是一个强大的地理空间数据处理工具，通过使用它提供的函数和方法，我们可以轻松实现对线要素的平滑处理。
本文将向刚入行的开发者介绍如何使用Python GDAL库来实现平滑线的功能。我们将首先给出整个流程的步骤，然后详细说明
/* Smoothes array (removes noise) */ CVAPI(void) cvSmooth( const CvArr* src, CvArr* dst, int smoothtype CV_DEFAULT(CV_GAUSSIAN), int size1 CV_DEFAULT(3),
原创
2014-01-14 16:39:00
889阅读
平滑处理（smoothing)也称模糊处理（bluring)，是一种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，最常见的是用来减少图像上的噪点或者失真。处理降低图像分辨率时，平滑处理是好用的方法。（1）图像噪声：指存在于图像数据中的不必要的或多余的干扰信息。
原创
2023-02-15 11:21:57
1120阅读
1、cvSmooth函数用法定义原型 void cvSmooth( const CvArr* src, CvArr* dst,int smoothtype=CV_GAUSSIAN, int param1, int param2, double param3, double param4
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精选
2013-09-11 08:58:17
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文章目录一、算术均值滤波器代码实现二、集合均值滤波器代码实现三、逆谐波均值滤波器代码实现四、中职滤波器代码实现五、最大值滤波器代码实现六、最小值滤波器代码实现七、中点滤波器代码实现八、修正后的阿尔法均值滤波器代码实现九、算术均值滤波器代码实现十、完整代码总结 一、算术均值滤波器均值滤波器可以归为低通滤波器，是一种线性滤波器，其输出为邻域模板内的像素的简单平均值，主要用于图像的模糊和降噪。均值滤波
上节学到 线性滤波，即两个信号之和的响应和它们各自响应之后相等。也就是每个像素的输出值
原创
2023-02-08 10:30:17
431阅读
# 用Python画平滑线图
在数据可视化领域，平滑线图是一种常见的展示数据变化趋势的方式。相比于折线图，平滑线图更加直观和美观。本文将介绍如何使用Python画出平滑线图，并通过一个实际的例子来演示如何解决一个实际问题。
## 准备工作
在开始之前，我们需要确保已经安装了Python的数据可视化库matplotlib。如果没有安装的话，可以通过以下命令进行安装：
```bash
pip
1.线性空间滤波1 clear,clc;
2 close all;
3 f = imread('test.tif'); %读入原图像
4 subplot(321),imshow(f); %显示原图像
5
6 w = ones(31);
7 gd = imfilter(f,w);
8 subplot(322),imshow(gd,[ ]); %
9
10 gr =
前面说过高斯滤波，这里介绍线性滤波线性滤波输出图像fo(x,y)= T[ fi(x,y) ]，T是线性算子，即：输出图像上每个像素点的值都
原创
2022-07-07 17:35:48
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1 线性滤波:方框滤波、均值滤波、高斯滤波
1.1方框滤波（box Filter）
1.2均值滤波（blur函数）
缺陷：
1.3高斯滤波（GaussianBlur函数）
1.4线性滤波核心API函数
boxFilter
1 #include "opencv2/core/core.hpp"
2 #include "opencv2/highgui/highgui.hpp"
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2020-05-03 15:49:00
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绘制平滑线散点图是数据可视化中常见的需求之一，通过平滑线能够更直观地表示数据之间的趋势，提供更好的数据分析和决策依据。在Python中，我们可以利用matplotlib库来实现这个功能。本文将介绍如何使用matplotlib库来绘制平滑线散点图，并以一个具体的问题为例进行演示。
## 问题描述
假设我们有一份数据集，其中包含了某个城市每天的气温和湿度数据。我们想要通过绘制平滑线散点图来分析气温
参考：PS 图像特效，非线性滤波器// define head function#ifndef PS_ALGORITHM_H_INCLUDED#define PS_ALGORITHM_H_INCLUDED#include <iostream>#include <string>#include "cv.h"#include "highgui.h"#include "cxmat
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2015-05-02 11:04:00
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粗略的概念：图像平滑处理==图像模糊处理==图像滤波==图像质量增强；称呼是次要的，主要的是：使用算法处理问题；均值滤波只考虑空间信息，并且权重全为1；高斯滤波虽然只考虑空间信息，但是权重比例有所改变；双边滤波既考虑空间信息，又考虑色彩信息（权重比例根据色彩信息确定）。目录（1）均值滤波（2）高斯滤波（3）双边滤波（4）代码实现（5）语法格式解析（以高斯滤波为例）（1）均值滤波概念：均值滤波是指用
就是从输入序列中相继抽出m个数fi-v,…,fi-1,fi,fi+1,…,fi+v(其中fi为窗口中心值,v=(m-1)/2),再将这m个点按其数值大小顺序排序，取其序号的中心点的那个数作为滤波输出。数学公式表示为：
Yi=Med{fi-v,…,fi-1,fi,fi+1,…,fi+v} i∈N v=(m-1)/2 （式4-2）
Yi称为序列fi-v,…,fi
文章目录卷积概念常见的算子：Robert算子：Sobel算子：拉普拉斯算子:API filter2D函数代码案例：卷积概念1、卷积是图像处理中一个操作，是kernel在图像的每个像素上的操作。2、kernel本质上一个固定大小的矩阵数组，其中心点称为锚点(anchor point)。3、把kernel放到像素数组之上，求锚点周围覆盖的像素乘积之和（包括锚点），用来替换锚点覆盖下像素点值称为卷积处理。常见的算子：下面效果的原图如下Robert算子：上图该算子左上角像素点减去右下角像素点
原创
2021-11-21 22:48:03
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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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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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线性滤波的方框滤波，均值滤波与高斯滤波，属于非线性滤波的中值滤波，双边滤波，对应的程序中都给出了，这是一个综合的测试程序。#include <opencv2\opencv.hpp>#include <opencv2\highgui\highgui.hpp>#include <opencv2\imgproc\imgproc.hpp>using namesp...
原创
2021-07-09 10:20:15
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