一、实验目的掌握opencv如何实现图像的均值滤波、中值滤波和高斯滤波。二、实验内容1.题目描述对图片test.png进行图像的均值滤波、中值滤波和高斯滤波，还有高斯边缘检测，下面是test.png原图片。 下面需要达到的效果： 2.实现过程通过对
转载
2023-07-05 20:49:15
79阅读
以下内容参考先前图像模糊处理章节：数字图像处理中卷积的概念明细： 首先我们先来明确一个重要数学概念——卷积。 在数字图像处理中存在着一个基本的处理方法——即线性滤波，线性滤波的基本原理就是通过一个滤波器小矩阵对原图像的大矩阵进行像素变换，而这个小矩阵我们就称作矩阵核。把矩阵核放到像素数组之上，求其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的操作称为卷积处理，其数学表达式如下
转载
2024-10-02 19:13:19
48阅读
在进行图像预处理的时候，作为开始学习图像处理的小编，总是很懵逼到底要用哪个滤波函数呢。小编这里结合自身学习和网上的一些资料，给出下面的小总结。一：模糊函数blur参数说明-参数InputArray表示输入图像Mat对象-参数OutputArray表示模糊之后输出Mat对象-参数Size表示卷积核大小，此参数决定模糊程度，Size(x, y)其中x, y取值越大表现模糊程度越深，而且X与Y的值为奇数
转载
2024-04-14 13:30:53
448阅读
blur Blurs an image using the normalized box filter.
blur的作用是对输入的图像src进行均值滤波后用dst输出。
函数原型： C++: void blur(InputArray src, OutputArray dst, Size ksize, Point anchor=Point(-1,-1), int borderType=BORDER
原创
2021-07-29 14:15:24
697阅读
# 使用 Python 实现均值滤波
均值滤波是一种简单的图像平滑技术，可以有效地减少图像中的噪声。虽然 OpenCV 提供了 `blur` 函数来实现均值滤波，但本篇文章将指导你如何手动实现均值滤波。以下是实现的整体流程。
## 实现流程
在进行均值滤波之前，我们需要了解实现的主要步骤。我们可以用下面的表格来展示这个过程。
| 步骤 | 描述 |
| ---- | --
《世说新语》记载了东晋的一则轶事：在一个寒冷的冬天，时任宰相的谢安，召集了一大家族的人，在和子侄辈们谈论诗文时，忽然飘起了大雪。 谢安有意考考晚辈们，于是就问："白雪纷纷何所似?" 谢安的侄子答道："空中撒盐差可拟"，而谢安的侄女却说了一句："未若柳絮因风起"。 &nbs
转载
2023-09-15 20:43:59
99阅读
一、常用的基础滤波操作 在图像处理中，尽可能消除图片中的噪声，消除噪声就需要用到滤波，在本次opencv学习中，学习了三个滤波方式。（1）平均滤波，就是将一个区域内的像素值求和取平均值，然后用这个平均值替换区域中心的像素值。blur(源Mat对象,目标Mat对象,Size对象,Point对象)//Size对象用来确定区域大小，Point对象如果x,y都是-1则表示更新区域中心的像素。（2）高斯滤波
转载
2023-12-31 14:38:57
263阅读
1.扩充边界void copyMakeBorder(InuptArray src, OutputArray dst, int top , int bottom, int left, int right, int borderType, const Scalar& value=Scalar())该函数是用来扩展一个图像的边界的，第3～6个参数分别为原始图像的上下左右各扩展的像素点的个数，第7
转载
2023-11-09 14:10:28
66阅读
对于图形的平滑与滤波，但从滤波角度来讲，一般主要的目的都是为了实现对图像噪声的消除，增强图像的效果。 对于2D图像可以进行低通或者高通滤波操作 低通滤波（LPF）：有利于去噪，模糊图像 高通滤波（HPF）：有利于找到图像边界（一）统一的2D滤波器cv2.filter2D Opencv提供的一个通用的2D滤波函数为cv2.filter2D()，滤波函数的使用需要一
转载
2023-08-04 13:46:16
253阅读
实验二 图像滤波一、 实验目的 利用opencv编写实现下图的图像滤波二、 实验过程 利用opencv python实现图像滤波 (1)在python安装opencv库 如果安装了python，直接安装：pip install opencv-python 安装numpy包：pip install numpy 测试是否安装成功：python命令行输入import cv2，没有报错即成功 (2)编写代
转载
2023-11-20 08:27:31
89阅读
Ubuntu16.04上配置使用superpixel-benchmark一、相关软件安装配置之前请确保Ubuntu有至少50G空间(多留点)、尽量保证Ubuntu系统纯净，不然容易出现意想不到的错误，不行就先重装Ubuntu系统 在安装以下软件和包之前务必先安装opencv(我安装的是opencv3.4.0版本,安装之前请安装相关依赖)、Cmake(我的是3.5.0版本)、Boost(这个是在安装
前言在进行图像空域处理时，对于椒盐噪声的图像，中值滤波是一个很不错的选择，一般来说mask有矩形 椭形 和十字形， 十字形被认为在处理含有少数尖锥基元的图像更能保证尖锥的形状，由于没找到Matlab自带的函数库实现十字窗口，并且论坛上有极少的Opencv基于python的代码，大多还是付费的，于是自己写了一个模板，能够实现基本原理，至于效果和处理速度，有时间以后会进行优化。 2020.08.27：
转载
2023-11-27 15:45:37
11阅读
# Python编程实现均值滤波不使用blur
均值滤波是一种简单而有效的图像平滑处理方法，通常用于去噪声和增强图像。但在某些情况下，我们可能希望自行实现均值滤波，而不是使用现成的库函数如 `cv2.blur()`。本文将引导你从零开始实现均值滤波的过程。
## 流程概述
为了完成均值滤波，我们将分为以下几个步骤：
| 步骤编号 | 步骤描述 |
|
本文主要涉及到五种滤波方法，包括三种线性滤波器和两种非线性滤波器。 1. 线性滤波器 - 方框滤波 - 均值滤波 - 高斯滤波 2. 非线性滤波器 - 中值滤波 - 双边滤波器线性滤波器图像滤波可以表示为如下的公式： g(x,y)=∑k,lf(x+k,y+l)g(k,l) 其中g(k,l)称为核，通过构造核可以实现线性滤波方法方框滤波方框滤波器的核为： α⎡⎣⎢⎢⎢⎢⎢11⋮111
转载
2023-10-08 21:33:29
106阅读
滤波功能在图像处理方面特别常用，我们这一篇来熟悉openCV滤波的函数，当然我们从概念看起。官网地址：https://docs.opencv.org/master/d7/d37/tutorial_mat_mask_operations.html上一篇：Mat数据的遍历和图像数据操作（如果不熟悉遍历方法的话，看这部分代码会不理解）openCV滤波功能这边官网还是在介绍filter2D函数之前，给我们
转载
2024-01-08 17:03:12
56阅读
图像滤波，即在尽量保留图像细节特征的条件下对目标图像的噪声进行抑制，是图像预处理中不可缺少的操作，其处理效果的好坏将直接影响到后续图像处理和分析的有效性和可靠性。 图像滤波既可以在时域进行，也可以在频域进行。图像滤波可以更改或者增强图像。通过滤波，可以强调一些特征或者去除图像中一些不需要的部分
转载
2023-12-02 13:59:07
98阅读
一、概述 图像的傅里叶变换及其两个重要的度量：幅度谱和相位谱。了解两个重要的概念：低频和高频。低频指的是图 的傅里叶变换
“
中心位置
”
附近的区域。注意，如无特殊说明，后面所提到的图像的傅里叶变换都是中心化后的。高频随着到“
中心位置
”
距离的增加而增加，即傅里叶变换中心位置的外围区域，这里的“
中心位置
转载
2024-02-05 15:46:12
102阅读
# 使用Python实现均值滤波
均值滤波是一种简单的图像处理技术，可以有效地减少图像中的噪声。该技术通过取周围像素的均值来替换当前像素的值，从而达到平滑图像的效果。在本篇文章中，我们将不使用OpenCV中的`blur`函数，而是手动实现均值滤波。
## 均值滤波的原理
均值滤波的基本思想是对于图像中的每个像素点，将其邻域内的像素值加权平均，从而实现降噪处理。通常我们使用一个固定大小的窗口（
# 使用Python实现均值滤波（不使用blur）
均值滤波是一种常见的图像处理技术，常用于减少图像噪声和细节。在许多图像处理库（如OpenCV）中，我们通常会使用现成的`blur`函数来实现这一功能，但在学习的过程中，我们可以尝试自己实现均值滤波，以更深入地理解其原理。本文将指导你逐步实现一个均值滤波的函数，整个流程如下所示。
## 实现流程
| 步骤 | 描述
基本概念滤波实际上是信号处理的一个概念，图像可以看成一个二维信号，其中像素点 灰度值得高低代表信号的强弱高频：图像中变化剧烈的部分 低频：图像中变化缓慢，平坦的部分根据图像高低频特性，设置高通和低通滤波器 高通滤波可以检测图像中尖锐、变化明显的地方； 低通滤波可以让图像变得平滑，消除噪声干扰图像滤波是OpenCV图像处理的重要部分，在图像预处理方面应用广泛，图像 滤波的好坏决定着后续处理
转载
2024-01-03 13:55:32
27阅读
