通常，图像处理软件会提供"模糊"（blur）滤镜，使图片产生模糊的效果。"模糊"的算法有很多种，其中有一种叫做"高斯模糊"（Gaussian Blur）。它将正态分布（又名"高斯分布"）用于图像处理。本文介绍"高斯模糊"的算法，你会看到这是一个非常简单易懂的算法。本质上，它是一种数据平滑技术（data smoothing），适用于多个场合，图像处理恰好提供了一个直观的应用实例。一、高斯模糊的原理所
函数原型h = fspecial(type)h = fspecial(type，para)根据函数原型对fspecial函数作个说明，fspecial是用来生成滤波器（也叫算子）的函数，使用type参数来指定滤波器的种类，使用para来对具体的滤波器种类添加额外的参数信息。h就是生成的滤波器。滤波器的种类type参数通常可以取gaussian、average、disk、laplacian、log、
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2024-02-23 13:38:05
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目录1 函数fspecial2 滤波器的种类2.1 高斯滤波器2.2 均值滤波器2.3 圆形均值滤波器2.4 拉普拉斯滤波器拉普拉斯算子2.5 拉普拉斯高斯滤波器2.6 prewitt2.7 sobel2.8 运动模糊(motion)滤波器2.9 unsharp 1 函数fspecialh = fspecial(type) h = fspecial(type，para) 根据函数原型对fspec
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2024-06-24 10:32:04
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这一次，我将较为深入地探讨高斯滤波，包括参数的影响、参数的选取、高斯模板的形成以及自行编程实现高斯滤波的效果与openCV函数实现效果比对。首先，我们接（一）中最后所述的内容继续开始探讨。在（一）中，我们最后探讨了一下关于高斯函数中的sigma的选取对于模板生成的影响和对滤波效果的影响，但是我在（一）中我未给详细地解释，这里我想比较通俗地并
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2023-11-23 20:50:44
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1：高斯模糊算法（所谓的模糊算法就是当前像素点和周围像素点进行加权均值之后的结果替换当前像素值。因此均值模糊是最简单的，只要将周围的像素点相加取平均值即可。
而高斯模糊则是将周围的像素点的权值按照高斯分布进行取值，即根据距离当前像素点的距离确定取值的权值。如下图：距离当前像素点越近权值越高，反之越低。之所以这么做是因为高斯模糊出来的效果比较好。
（
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2024-05-27 17:05:45
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一、高斯模糊1.高斯滤波原理图像处理中，高斯滤波主要可以使用两种方法实现。一种是离散化窗口滑窗卷积，另一种方法是通过傅里叶变化。离散化窗口划船卷积时主要利用的是高斯核，高斯核的大小为奇数，因为高斯卷积会在其覆盖区域的中心输出结果。常用的高斯模板有如下几种形式： 高斯模板是通过高斯函数计算出来的，公式如下： 从以上描述中我们可以看出，高斯滤波模板中最重要的参数就是高斯分布的标准差σ。它代表着数据的离
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2023-11-28 15:11:25
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前言一种是利用高斯乘积定理和贝叶斯公式推导出来的，另一种借用的是最小误差的思想（IMSE）。关于卡尔曼滤波的应用场景以及通俗的解释，我相信各位读者已经在不同的平台有了了解，我这里我就不赘述了。高斯乘积定理和贝叶斯公式的具体形式：高斯乘积定理其中贝叶斯公式 在这里直接根据
一、高斯模糊是什么 模糊算法，不论是使用哪种算法，目的都是为了让图片看起来不如原来那么清晰。 清晰的图片，像素间的过渡会较为干脆利落，简而言之，就是像素之间的差距比较大。 而模糊的本质，其实就是使用某种算法把图像像素和像素之间的差距缩小，让中间点和周围点变得差不多；即，让中间点取一个范围内的平均值。 模糊到了极致，比如用于计算模糊的取值区域为整张图片，就会得到一张全图所有像素颜色都差不多的图片：
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2023-09-25 20:41:08
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通常，图像处理软件会提供"模糊"（blur）滤镜，使图片产生模糊的效果。"模糊"的算法有很多种，其中有一种叫做"高斯模糊"（Gaussian Blur）。它将正态分布（又名"高斯分布"）用于图像处理。本文介绍"高斯模糊"的算法，你会看到这是一个非常简单易懂的算法。本质上，它是一种数据平滑技术（data smoothing），适用于多个场合，图像处理恰好提供了一个直观的应用实例。一、高斯模糊的原理
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2024-01-08 23:08:25
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本文介绍"高斯模糊"的算法，你会看到这是一个非常简单易懂的算法。本质上，它是一种数据平滑技术（data smoothing），适用于多个场合，图像处理恰好提供了一个直观的应用实例。一、高斯模糊的原理 所谓"模糊"，可以理解成每一个像素都取周边像素的平均值。 上图中，2是中间点，周边点都是1。 "中间点"取"周围点"的平均值，就会变成1。在数值上，这是一种"平滑化"。在图形上，就相当于产生"
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2023-11-11 23:22:43
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1.高斯模糊高斯模糊是后面很多屏幕特效的基础部分，其原理也很容易。在学习之前，必须要学会卷积的操作，如图所示， 卷积操作指的是使用一个卷积核（左图的3x3矩阵）对待处理图像的每一个像素进行卷积操作，具体的做法是把3x3矩阵的中心点放到待卷积的像素上，然后对卷积核覆盖到的像素的值乘以卷积核的值，然后求和，就是该像素的最终结果。例如，我们使用卷积核为3x3的矩阵，矩阵每一个值都是1/9，然后
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2024-04-19 06:24:43
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前两年我发过一文：Win32下的C++高斯模糊算法实例，里面给出了一个高斯模糊的实现，并写了粗略的简介。 不过当时内容讲得非常简单，而且附带的例子算法是有缺陷的：一是对图片的边角采用“跳过”的方式处理，导致模糊后的图片有黑边；二是算法本身采用的是二维矩阵，效率上不如一维高斯模糊好。一、高斯模糊是什么 模糊算法，不论是使用哪种算法，目的都是为了让图片看起来不如原来那么清晰。 清晰的图片，像素间的
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2024-01-16 16:02:23
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本文详细介绍高斯滤波和双边滤波的原理并给出MATLAB实现，最后对照高斯滤波与双边滤波的效果。目录一、滤波原理1.1 一维高斯分布1.2 二维高斯分布1.3 高斯滤波总结 二、双边滤波1. 双边滤波的原理 2. 双边滤波是如何实现“保边去噪”的？3. MATLAB实现双边滤波 4. 关于sigma值的选取4.1 空间域sigma 选取4.2 值域
二维码识别引出的问题最近在做二维码的识别，其实就是调用微信二维码的opencv接口，但是遇到一些问题，有部分的二维码无法识别，大概是1100张里面有将近70张左右，感觉概率还挺高的。而且有的二维码直接用手机微信的二维码扫描是可以识别的，但是在程序里是没办法识别的，这就让人摸不着头脑。按道理来说应该用的是一样的代码（如果微信没有偷偷优化的话）。没理由手机能识别，而程序里的没办法识别。经过观察发现，手
高斯模糊是一种图像模糊滤波器，它用正态分布计算图像中每个像素的变换。N 维空间正态分布方程为在二维空间定义为其中 r 是模糊半径 (r2 = u2 + v2)，σ 是正态分布的标准偏差。在二维空间中，这个公式生成的曲面的等高线是从中心开始呈正态分布的同心圆。分布不为零的像素组成的卷积矩阵与原始图像做变换。每个
## 实现高斯模糊的Python指南
高斯模糊是一种常用的图像处理技术，常用于去噪和减少图像细节。在这篇文章中，我们将逐步引导你在Python中实现高斯模糊。我们将先介绍整体流程，然后详细讲解每一步的代码实现。
### 流程概述
下面是整个实现高斯模糊的步骤：
| 步骤 | 描述 | 预计时间 |
|------|--------
通常，图像处理软件会提供”模糊”（blur）滤镜，使图片产生模糊的效果。 “模糊”的算法有很多种，其中有一种叫做”高斯模糊“（Gaussian Blur）。它将正态分布（又名”高斯分布”）用于图像处理。 本文介绍”高斯模糊”的算法，你会看到这是一个非常简单易懂的算法。本质上，它是一种数据平滑技术（data smoothing），适用于多个场合，图像
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2023-12-06 20:36:07
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# 使用 Python 实现高斯模糊
在图像处理领域，高斯模糊是一种常见的模糊效果。在这篇文章中，我们将逐步使用 Python 实现高斯模糊。通过这一过程，您将学习到如何使用 Python 库来处理和模糊图像。
## 整体流程
首先，我们将用表格展示整个工作的流程：
| 步骤 | 描述 | 代码示例
原创
2024-10-13 06:45:44
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文章目录1 . 模糊2 . 均值模糊1 . 概念2 . 代码3 . 高斯模糊1 . 概念2 . 代码4 . 双边模糊1 . 概念2 . 代码5 . 参考博客 1 . 模糊其实,不管是均值滤波,还是高斯滤波,其核心计算是卷积操作。 相应位置元素相乘后,累加,再取平均;每一次卷积计算的表达式如下:g(i,j)=1k×l∑k,lf(i+k,j+l)h(k,l)其中,k,l表示卷积核的尺寸;h表示卷积核
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2023-11-24 12:38:29
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通常，图像处理软件会提供"模糊"（blur）滤镜，使图片产生模糊的效果。"模糊"的算法有很多种，其中有一种叫做"高斯模糊"（Gaussian Blur）。它将正态分布（又名"高斯分布"）用于图像处理。本文介绍"高斯模糊"的算法，你会看到这是一个非常简单易懂的算法。本质上，它是一种数据平滑技术（data smoothing），适用于多个场合，图像处理恰好提供了一个直观的应用实例。1. 高斯模糊的原理
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2023-10-12 13:26:07
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