OpenCV平滑（模糊）图像一、学习目标二、平滑理论介绍三、学习四种不同的滤波器四、完整使用实例 一、学习目标了解什么是图像的平滑（模糊）学会使用均值模糊、高斯模糊、双边模糊、中值模糊等处理图像动手练习平滑实例二、平滑理论介绍平滑，也叫模糊，是一种简单而常用的图像处理操作。平滑通常可以用来减少噪声(其他用途将在下面的教程中看到)。为了执行平滑操作，我们将对我们的图像应用一个滤波器。最常见的滤波器
转载
2023-12-31 21:40:12
80阅读
通过将图像与低通滤波器内核进行2D卷积来实现图像模糊。这对于消除噪音很有用。它实际上从图像中消除了高频部分（例如噪声，边缘）。因此，在此操作中边缘有些模糊。（有一些模糊技术也可以不模糊边缘）。OpenCV主要提供四种类型的模糊技术：均值模糊、高斯模糊、中值模糊和双边滤波模糊。当我们只想得到感兴趣的物体时，通过图像模糊，可以将那些尺寸和亮度较小的物体过滤掉，较大的物体则易于检测。除了降低噪声，这就是
转载
2024-05-28 23:58:06
33阅读
Canny边缘检测是Canny在1986年提出来的，目前仍是图像边缘检测算法中最经典、先进的算法之一。canny方法基于如下三个基本目标：1. 低错误率：所有边缘都应被找到，并且不应有虚假响应。2. 最优定位：已定位的边缘必须尽可能接近真实边缘 。也就是说，由检测子标记为边缘的一点和真实边缘的中心之间的距离应最小。3. 单个边缘点响应：对于每个真实的边缘点，检测子应只返回一个点。也就是说，真实边缘
语义/实例分割问题是近年来医学图像计算领域的一个热门研究课题，70％以上的国际竞赛都是围绕着它展开。在临床上，分割方法使能临床辅助决策、术前规划、肿瘤动态监控等任务，具有极高的临床使用价值。 2020年国际医学图像计算和计算机辅助干预会议（MICCAI 2020），论文接收结果已经公布：华为云医疗AI团队和华中科技大学合作的2篇研究成果入选。MICCAI作为国际公认的跨医学影
转载
2024-01-04 14:17:46
60阅读
# 使用 Python 和 OpenCV 实现边界提取
边界提取是计算机视觉中的一种基本任务，通常用于物体检测和图像分析。对于刚入门的开发者来说，使用 Python 和 OpenCV 是一种非常有效实现边界提取的方式。本文将详细介绍边界提取的整个流程，以及每一步的实现代码。
## 整体流程
边界提取的基本步骤如下表所示：
| 步骤 | 操作描述
# 使用 OpenCV Python 实现边界提取
在计算机视觉领域，边界提取是一项常见而重要的任务，它可以帮助我们识别图像中的物体。今天，我将带你学习如何使用 OpenCV 和 Python 实现图像的边界提取。以下是我们实现这一目标的基本流程。
## 流程概述
| 步骤 | 描述 |
|---------------|
11.OpenCV的图像模糊 文章目录前言一、均值滤波二、高斯滤波三、方框滤波四、中值滤波五、双边滤波六、2D滤波七、OpenCV-Python资源下载总结 前言 图像模糊也称平滑处理，它主要处理图像中与周围差异较大的点，将其像素值调整为与周围点像素近似的值，其目的主要是消除图像噪声和边缘。一、均值滤波 均值滤波是指以当前点为中心，用其周围N * N个像素点的平均值来代替代替当前点的像素值。用
转载
2023-11-23 22:35:46
204阅读
用 Opencv 和 Python 模糊检测 在刚刚过去的这个周末，我坐下来想在 iphoto 中整理这些海量的照片。这不仅仅意味着巨大的工作量，因为我很快注意到一个现象——其中充斥着大量模糊的照片。主要因为我的摄影技术比较low，Jemma又特别活泼，跑来跑去，有时候看到我拍照，它又吓得缩起来发抖，所以我抓拍的效果不是很好，导致有多照片都是模糊的作为一个普通人，我可能会想软件设计者们会开发出新功
转载
2024-01-02 19:05:30
73阅读
模糊操作基本原理1.基于离散卷积 2.定义好每个卷积核 3.不同卷积核得到不同的卷积效果 4.模糊是卷积的一种表象卷积原理根据视频所讲的意思 2 3 6 8 5 7 6 6 9 1 2 3 5 6 6 6 6 7 5 1 5=3+6+8/3取整 7=6+6+9/3模糊操作1.均值模糊#均值模糊
def blur_demo(image):
#卷积，卷积之后变平滑（5,5）是一个5行5列的矩阵
转载
2023-10-27 11:27:58
134阅读
图像平滑（图像模糊）： 一幅图像和一个低通滤波器进行卷积，能够实现图像平滑效果，也就是图像模糊效果。平滑操作通常会从图像中移除高频信息（噪音、边缘）。所以图像平滑后，图像边缘往往会被模糊（本文介绍的最后一种双边模糊技术基本不会模糊图像边缘）。Opencv 提供了多种图像平滑技术，也叫图像模糊技术。1. 平均模糊# kernel size is 5*5blur = 
转载
2023-07-04 12:31:31
418阅读
模糊操作方法：均值模糊，中值模糊，自定义模糊 模糊原理： 基于离散卷积，不同的卷积得到不同的卷积效果，模糊是卷积的表象。卷积原理： （2乘1+3乘以1+6乘以1）除以3=3 边缘2和1未被卷积保留 边缘不参与卷积直接保留。这个应该是均值模糊1.均值模糊：代码如下：import cv2 as cv
import numpy as np
#均值模糊:去除随机噪声
def blur_demo(imag
转载
2023-11-13 11:50:31
95阅读
目标本文档尝试解答如下问题: 如何使用OpenCV函数 copyMakeBorder 设置边界(添加额外的边界)。 Theory Note以下内容来自于Bradski和Kaehler的大作 Learning OpenCV 。 前一节我们学习了图像的卷积操作。一个很自然的问题是如何处理卷积边缘。当卷积点在图像边界时会发生什么，如何处理这个问题？大多
转载
2023-11-21 22:35:21
65阅读
title: OpenCV-图像模糊（图像平滑）OpenCV-图像模糊（图像平滑）学习如下：cv.bulr()cv.GaussianBlurcv.medianBlurcv.bilateralFilter"""
通过将图像与低通滤波器内核进行卷积来实现图像模糊。这对于消除噪音很有用。
它实际上从图像中消除了高频部分（例如噪声，边缘）。
因此，在此操作中边缘有些模糊。（有一些模糊技术也可以不模糊边缘）
转载
2023-08-16 11:34:22
136阅读
目标本文档尝试解答如下问题:如何使用OpenCV函数 copyMakeBorder 设置边界(添加额外的边界)。TheoryNote 以下内容来自于Bradski和Kaehler的大作 Learning OpenCV 。前一节我们学习了图像的卷积操作。一个很自然的问题是如何处理卷积边缘。当卷积点在图像边界时会发生什么，如何处理这个问题？大多数用到卷积操作的OpenCV函数都是将给定图像拷贝到另一个
转载
2023-12-28 19:26:42
64阅读
cv::Mat 是C++版OpenCV的新结构
.
cvSmooth()
是老版 C API. 没有把C接口与C + + 结合。
建议你们也可以花一些时间看一下
介绍。
同样，你如果查看
opencv/modules/img
转载
2024-07-01 21:49:20
33阅读
模糊是基本的图像处理方法。 在介绍这两种方法之前先来介绍两种常见的噪声： 椒盐噪声 椒盐噪声是由图像传感器，传输信道，解码处理等产生的黑白相间的亮暗点噪声。椒盐噪声分为两种即胡椒噪声和盐噪声，胡椒噪声是黑色的，属于低灰度噪声，盐噪声是白色的，属于高灰度噪声，一般两种噪声同时出现，呈现在图像上就是黑白杂点。去除椒盐噪声最常用的算法是中值滤波。 高斯噪声 高斯噪声是一种随机噪声，其幅度的统计
转载
2023-08-23 16:59:46
178阅读
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
转载
2024-05-14 15:45:39
47阅读
# 边界去锯齿实现流程
## 概述
在本文中，我将向你介绍如何使用OpenCV和Python实现边界去锯齿。边界去锯齿是一种图像处理技术，用于平滑图像的边界，消除锯齿状的边缘。
## 实现步骤
下面是整个实现流程的步骤表格：
| 步骤 | 描述 |
| --- | --- |
| 1 | 读取图像 |
| 2 | 转换为灰度图像 |
| 3 | 应用Canny边缘检测 |
| 4 | 进行边
原创
2024-01-16 11:16:51
831阅读
总结原博文中的一些边缘检测算子和滤波器。（Canny算子, Sobel算子, Laplace算子以及Scharr滤波器） 首先，一般的边缘检测包括三个步骤： 1）滤波：边缘检测的算法主要是基于图像强度的一阶和二阶导数，但导数通常对噪声很敏感，因此必须采用滤波器来改善与噪声有关的边缘检测器的性能。常见的滤波方法主要有高斯滤波 2）增强：增强边缘的基础
转载
2024-09-30 14:31:09
271阅读
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，但是它的模糊不是很平滑。 不平滑主要在于距离中心点很远的点与距离中心点很近的所带的权重值相同，产生的模糊效果一样。 而想要做到
转载
2023-12-18 16:54:52
244阅读
