一、高斯平滑（模糊） def gaussian_blur(image):
# 设置ksize来确定模糊效果
img = cv.GaussianBlur(image, (5, 5), 0)
cv.imshow('img', img)
# 不通过ksize来设置高斯核大小，通过设置高斯分布公式中的sigma
img2 = cv.GaussianBlur(im
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2024-01-12 10:31:34
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1 #include "stdafx.h"
2 #include "highgui.h"
3 #include "cv.h"
4 #include <fstream>
5 #include <iostream>
6 using namespace std;
7 void example2_4( IplImage* image )
8 {
9 cvN
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2023-10-17 07:18:17
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目录一、均值滤波（使用模板内所有像素的平均值代替模板中心像素灰度值）二、中值滤波（计算模板内所有像素中的中值，并用所计算出来的中值体改模板中心像素的灰度值）三、高斯滤波（对图像邻域内像素进行平滑时，邻域内不同位置的像素被赋予不同的权值）四、双边滤波（比高斯滤波多了一个高斯方差sigma-d,它是基于空间分布的高斯滤波函数，以达到保边去噪目的）以下是四种平滑处理滤波算法一、均值滤波（使用模板内所有像
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2024-08-12 17:12:29
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模糊原理：1. 模糊原理和上几节说的图像掩模矩阵有很多相似的地方，都是拿一个矩阵（3X3, 5X5）等，和原图从左向右从上到下分别进行卷积，将卷积值最后赋值个当前卷积的中心像素。2. 那么其最关键的参数，也就在于矩阵的大小和矩阵的值，我们通常称矩阵为卷积核。3. 模糊操作的重要原因之一也是为了给图像预处理时降低噪声。卷积示意图：均值模糊：均值模糊，也称为均值滤波，相当于卷积核的矩阵值全部为1/(卷
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2024-03-26 12:32:56
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高斯过程可以被认为是一种机器学习算法，它利用点与点之间同质性的度量作为核函数，以从输入的训练数据预测未知点的值。本文从理论推导和实现详细地介绍了高斯过程，并在后面提供了用它来近似求未知函数最优解的方法。文章选自efavdb，作者： Jonathan Landy，机器之心编译。我们回顾了高斯过程（GP）拟合数据所需的数学和代码，最后得出一个常用应用的 demo——通过高斯过程搜索法快速实现函数最小化
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2023-08-22 14:21:41
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在上篇文章中我给出了高斯滤波的这个链接。现在对其进行翻译，黑色字为原文翻译，彩色字是我自己的注解。高斯平滑高斯平滑引言：高斯平滑是一个用来“模糊”图像，去除细节及噪声的2维卷积操作[convolution operator]。听起来它和均值滤波[mean filter]没什么两样，但它用了不同的卷积内核[kernel]——可以表达高斯（钟形）峰状分布[Gaussian (`bell-shaped'
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2024-04-02 06:03:11
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# Python 高斯平滑实现指南
高斯平滑是一种常用的图像处理技术，主要用于去除图像噪声，平滑图像。本文将带您一步步实现高斯平滑，通过 Python 编程来完成这个任务。无论你是一个初学者，还是有一点编程经验，本文都将为你提供清晰的指引。
## 流程概述
在实现高斯平滑的过程中，我们可以按照以下步骤进行：
| 步骤 | 描述 |
|------
原创
2024-10-08 04:46:30
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# 实现 Python 高斯平滑算法
## 1. 流程图
```mermaid
sequenceDiagram
小白->>开发者: 请求教学如何实现高斯平滑
开发者-->>小白: 解释高斯平滑算法流程
```
## 2. 高斯平滑算法步骤表格
| 步骤 | 操作 |
| ---- | ---- |
| 步骤1 | 读取需要进行高斯平滑的数据 |
| 步骤2 | 对数据进行高
原创
2024-03-08 07:07:47
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高斯参数对图像平滑的影响
高斯滤波器是一种线性滤波器，其作用是能够进行模糊处理（去除图像中一些不重要的细节）和减少噪声干扰。高斯滤波器与均值滤波器区别在于模板的系数随模板中心的距离增大而减小。以模板中心为原点，模板的权值呈高斯分布，如下图. 图1 在均值滤波中我们较容易可得出这样的结论：滤波器越大，结果越模糊；噪声与细节同步衰弱，模板较大时，小物体几乎被滤除。原因在于
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2023-11-30 10:14:07
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11.2 图像的高斯平滑图像的高斯平滑也是利用邻域平均的思想，对图像进行平滑处理的一种方法。与图像的简单平滑不同的是，图像的高斯平滑中，在对图像邻域进行平均时，不同位置的像素被赋予了不同的权值。本节将对平滑线性滤波器加以归纳，并对高斯平滑算法进行介绍。
11.2.1 平滑线性滤波器在图像的简单平滑处理中，算法利用卷积模板逐一处理图像中的每个像素，
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2023-11-29 19:28:34
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OpenCV-Python教程：均值平滑、中值平滑 一文中介绍了在滑动窗口内均值的方式进行平滑处理，这时窗口中心点和窗口领域内的所有像素的加权系数都是一样的，中值平滑提取中位数时滑动窗口内任一像素出现中值的概率也是相同的。本文要介绍的高斯平滑则根据距离中心点的间距远近其权重会不同，这种方式看起来更符合”惯例”：身边的人对你影响会更大。1、高斯平滑GaussianBlur()所谓高斯平滑，
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2023-11-20 13:49:14
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什么是高斯滤波器 既然名称为高斯滤波器，那么其和高斯分布（正态分布）是有一定的关系的。一个二维的高斯函数如下： 其中(x,y)(x,y)为点坐标，在图像处理中可认为是整数；σ是标准差。要想得到一个高斯滤波器的模板，可以对高斯函数进行离散化，得到的高斯函数值作为模板的系数。例如：要产生一个3×3的高斯滤波器模板，以模板的中心位置为坐标原点进行取样。模
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2023-11-29 01:04:59
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目录一、高斯模糊简介和原理1.1 简介1.2 原理二、数学原理2.1 卷积2.2 高斯卷积内核构建2.2.1 计算高斯矩阵2.2.2 计算高斯矩阵之和2.2.3 归一化一、高斯模糊简介和原理1.1 简介高斯模糊,也叫高斯平滑,其作用是使图像变得模糊且平滑,通常用它来减少图像噪声以及降低细节层次。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
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2023-10-05 21:34:42
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高斯滤波是一种线性平滑滤波，适用于消除高斯噪声，广泛应用于图像处理的减噪过程。通俗的讲，高斯滤波就是对整幅图像进行加权平均的过程，每一个像素点的值，都由其本身和邻域内的其他像素值经过加权平均后得到。高斯滤波的具体操作：用一个模板（或称卷积、掩模）扫描图像中的每一个像素，用模板确定的邻域内像素的加权平均灰度值去替代模板中心像素点的值。 &
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2023-10-05 13:48:49
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28 高斯模糊
opencv知识点：高斯模糊 - GaussianBlur
本课所解决的问题：如何理解高斯模糊？如果实现高斯模糊？1.高斯模糊常用的模糊算法有两种，一种是均值（盒子），一种是高斯。
现在我们来介绍一下高斯模糊首先我们了解一下什么是模糊模糊就是对图像进行平滑化处理。
平滑化处理，就是用平滑滤波函数，生成卷积核对应的权重，然后对图像进行卷积操作。均值模糊可以做到让图片模糊，但是它的模糊
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2024-05-07 13:35:55
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OpenCV-Python教程：均值平滑、中值平滑 一文中介绍了在滑动窗口内均值的方式进行平滑处理，这时窗口中心点和窗口领域内的所有像素的加权系数都是一样的，中值平滑提取中位数时滑动窗口内任一像素出现中值的概率也是相同的。本文要介绍的高斯平滑则根据距离中心点的间距远近其权重会不同，这种方式看起来更符合”惯例”：身边的人对你影响会更大。1、高斯平滑GaussianBlur()所谓高斯平滑，
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2023-10-15 16:43:31
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# 高斯平滑在Python中的实现指南
高斯平滑是一种常用的图像处理技术，旨在减少图像中的噪声。今天，我将带你逐步实现高斯平滑的代码。我们将使用Python和OpenCV库，逐步创建出这个功能。以下是整个流程。
## 流程概述
| 步骤 | 描述 |
|------|-------------
高斯模糊数字图像处理中，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。最常见的就是滑窗实现，只有当离散化的窗口非常大，用滑窗计算量非常搭的情况下，可能会考虑基于傅里叶变化的实现方法。高斯模板是通过高斯函数计算出来的。高斯滤波模板中最重要的参数就是高斯分布的标准差σ。它代表着数据的离散程度，如果σ较小，那么生成的模板中心系数越大，而周围的系数越小，这样对图像
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2024-09-06 12:52:14
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图像处理_滤波器（1）图像的平滑处理 图像的平滑也称模糊，平滑处理需要一个滤波器，最常用的滤波器就是线性滤波器，线性滤波器的输出像素值是g(x,y)，是输入像素值是 f(x,y)的加权和：  
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”模糊”效果，”中间点”失去细节 显然，计算平均值时，取值范围越大，”模糊效果”越强烈。 上面分别是原图、模糊半径3像素、模糊半径10像素的效果。模糊半径越大，图像就越模糊。从数值角度看，就是
