一幅原始图像在获取和传输过程中会受到各种噪声的干扰，使图像质量下降，对分析图像不利。反映到画面上，主要有两种典型的噪声。一种是幅值基本相同，但出现的位置很随机的椒盐噪声。另一种则每一点都存在，但幅值随机分布的随机噪声。为了抑制噪声、改善图像质量，要对图像进行平滑处理。几种常见的噪声 图像常常被强度随机信号（也称为噪声）所污染．一些常见的噪声有椒盐（Salt&am
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2024-01-04 20:17:42
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# Python OpenCV 锯齿平滑
在计算机视觉和图像处理中，平滑是一种常见的图像处理技术。在处理图像时，我们往往需要消除图像中的锯齿状边缘，使图像更加清晰和平滑。Python中的OpenCV库提供了丰富的图像处理功能，包括平滑处理。本文将介绍如何使用Python和OpenCV库对图像进行锯齿平滑处理。
## 锯齿平滑算法
锯齿平滑是一种图像处理技术，旨在减少图像中的锯齿状边缘，使图像
原创
2024-04-10 05:47:22
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## Python Opencv 边缘平滑
在图像处理领域，边缘锯齿是一种常见的问题，它会给图像带来不美观的效果。针对这一问题，我们可以使用 Opencv 库中的一些函数来实现边缘平滑，从而改善图像的质量。
### 边缘平滑的原理
边缘平滑的原理是通过对图像进行滤波操作，去除锯齿状的边缘，使图像边缘更加平滑。常见的边缘平滑方法包括高斯滤波、中值滤波等。
### 使用 Opencv 实现边缘
原创
2024-04-02 06:51:14
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1.图像的矩 参考链接：。，图像的几何矩定义如下： 其中与的取值范围为,图像的阶中心矩定义如下： 其中与的取值范围为,与代表图像的质心。对于离散的数字图像，积分变换转换为求和变换后，几何矩和中心矩公式如下： 其中与的取值范围为,与分别代表图像的宽度和高度。归一化的中心矩定位为：，其中，其中是的维度，其中是的维度，阶段表示参数的指数关系 利用二阶和三阶规格中心矩可以导出下面7个
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2024-05-06 19:19:22
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(一)平滑处理1、高斯滤波器（个人感觉是最有用的）函数：GaussianBlur (InputArray src, OutputArray dst, Size ksize, double X, double Y=0, int borderType=BORDE
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2024-03-27 14:37:12
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# 用Python实现锯齿曲线平滑的步骤指南
当我们在处理图形和数据时，锯齿曲线总是出现不尽人意的情况。为了使这样的曲线更平滑，我们可以使用一些技术来平滑处理。有很多方法可以达到这个目的，在本篇文章中，我将带你一步步实现锯齿曲线的平滑处理。
## 整体流程
下面是实现锯齿曲线平滑的整体步骤流程汇总：
| 步骤 | 说明 |
|-----
## Python 锯齿图像平滑教程
在信息技术迅速发展的今天，图像处理已经成为许多应用程序中不可或缺的一部分。锯齿图像（又称“锯齿形”或别名“Aliasing”）是指由于分辨率不足而使得边缘部分呈现出锯齿状的视觉效果。为了消除这种现象，我们可以使用Python实现图像的平滑处理。本文将逐步带你了解如何实现这一过程，提供详细的代码和注释。
### 第一步：了解整个流程
首先，我们需要明确整个
目前用的比较多的还是opencv-python、numpy和PIL。本文就这三个库封装了一些常用的工具类(以opencv-python为主),功能包括:1.图像拼接
2.图像旋转
3.图像裁剪
4.图像批量命名
5.在图像中添加中文
6.在图像中绘制线条(绊线)
7.图像亮度和对比度调节
8.图像光照补偿
9.视频转图像
10.视频片段截取
11.视频连接
12.利用背景减法获取矩形框(用于视频中
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2024-02-27 10:13:41
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GUI原理2 - 矢量线条□ 作者:evolrof 先来说说画线，画线要从直线说起。直线嘛，我想大家都会觉得简单，不就是一条线嘛。不过，简单的线条要用计算机的语言去实现，也是有些复杂的。线条有两种分类——锯齿线和平滑线。 锯齿线最为简单，直接使用int类型就可以完成所有的重绘工作。int？？这里所说
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2023-10-23 13:30:27
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图像轮廓的逼近方法有两种：CHAIN_APPROX_SIMPLE 以freeman链码的方式输出轮廓，所有其他的方法输出多边形（顶点的序列）CHAIN_APPROX_NONE 压缩水平的、垂直的和斜的部分，也就是，函数只保留他们的终点部分常用的轮廓检索方式有四种，这里我们只介绍RETR_FREE一种形式:RETR_FREE:检索所有的轮廓，并重构嵌套轮廓的整个层次。下面向大家展示一下轮廓提取的相关
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2023-12-31 15:14:11
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边缘检测目录边缘检测形态学-腐蚀、膨胀操作开运算与闭运算梯度运算礼帽与黑帽图像梯度-Sobel算子（右减左，下减上）图像梯度-Scharr算子图像梯度-laplacian算子Canny边缘检测形态学-腐蚀、膨胀操作形态学-腐蚀操作，去毛刺儿，腐蚀边界# 腐蚀核大小
kernel = np.ones((3,3),np.uint8)
# 腐蚀操作：
# img输入图片
# kernel腐蚀核
# it
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2024-05-09 15:27:03
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OpenCv学习笔记1-轮廓检测 文章目录OpenCv学习笔记1-轮廓检测一、轮廓检测的基本原理二、实验流程1.颜色空间转换2.二值化处理3.腐蚀膨胀4.轮廓绘制完整代码 一、轮廓检测的基本原理实现思路：通过找出在一张图片中满足特定像素值的像素点，实现轮廓绘制。实验流程： （1）颜色空间转换 （2）二值化处理 （3）腐蚀膨胀 （4）轮廓绘制二、实验流程1.颜色空间转换实验第一步需要将RGB颜色空间
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2023-10-08 21:27:43
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程序采用OpenCV中国的例程，下面列举了各个详细函数的功能及简单说明。
/**************************************************
* 轮廓检测
* 主要函数：
* cvFindContours
* cvDrawContours
**************************************************/
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2024-05-18 14:20:31
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需求：现有200*200像素JPG图片，需制作成129*129像素的PNG圆角头像。两种方案。方案1：直接将JPG图片，利用灰度图mask，叠加得到圆角PNG。 优势：方便，不需动手P个透明模板底图。缺点：圆角锯齿非常明显，不能用于高清图，与PS使用剪切蒙版制作的圆角相比，锯齿明显。效果图：左图为PS结果（129*129半径为10的圆角矩形作为蒙版），右图为代码执行结果。可见，PS在处理
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2024-03-14 17:28:48
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准备使用工具:Python3.5， 使用库: numpy opencv涉及函数 涉及的函数：cv2.line() , cv2.circle() , cv2.rectangle() , cv2.ellipse() , cv2.putText()等参数说明需要设置的参数： img 你想要绘制的图形的那副图像 color 形状的颜色，以RGB为例，需要传入的元组，例（255,0,0）代
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2024-02-21 23:30:54
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图像平滑处理的几种常用方法：均值滤波归一化滤波高斯模糊中值滤波平滑处理（模糊）的主要目的是去燥声：不同的处理方式适合不同的噪声图像，其中高斯模糊最常用。其实最重要的是对图像卷积的核的理解，核太大图像会失真，具体关于核的讲解点击传送门 图像噪声：引起较强视觉效果的孤立像素点或像素块。一般，噪声信号与要研究的对象不相关，它以无用的信息形式出现，扰乱图像的可观测信息。通俗的说就是噪声让图像不清
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2023-06-30 19:39:19
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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
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2024-05-14 15:45:39
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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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Tip1: 这篇没有源代码提供下载，因为在Qt下只要增添四行代码就可实现抗锯齿。Tip2: 与Vries所使用的glfw窗口框架一样，Qt框架同样为我们提供了多重采样缓冲这个功能。 一. 如何在Qt中开启抗锯齿 因为QOpenGLWidget类继承了QWidget类，我们可以通过修改他的format()来更改多重采样缓冲的采样点数量。构造函数（）{
..
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2024-06-16 09:40:15
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1. 查找并绘制轮廓#include "opencv2/highgui/highgui.hpp"
#include "opencv2/imgproc/imgproc.hpp"
#include <iostream>
using namespace cv;
using namespace std;
//-----------------------------------【宏定义部分】
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2024-03-16 10:27:20
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