1、均值滤波简单介绍：均值滤波是典型的线性滤波算法，它是指在图像上对目标像素给一个模板，该模板包括了其周围的临近像素(以目标像素为中心的周围8个像素，构成一个滤波模板，即去掉目标像素本身)，再用模板中的全体像素的平均值来代替原来像素值。 均值滤波也称为线性滤波，其采用的主要方法为邻域平均法。线性滤波的基本原理是用均值代替原图像中的各个像素值，即对待处理的当前像素点(x，y)，选择一个模板，该模板由
转载
2024-05-22 17:20:20
194阅读
NCO ip核生成正弦波并用FIR滤波器输出滤波波形一、认识ip核1、数字振荡器（NCO）2、FIR滤波器二、quartus调用ip核1、NCO产生正弦波2、FIR ip核调用3、乘法器 ip核调用三、项目源码四、modelsim仿真1、启动仿真2、效果查看五、参考资料 一、认识ip核实验任务：使用NCO ip核分别生成1Mhz和10Mhz正弦波，叠加两个列波作为输入数据，通过FIR滤波器处理得
# -*- coding: utf-8 -*-
import scipy.signal as signal
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
# 某个均衡滤波器的参数
a = np.array([1.0, -1.947463016918843, 0.9555873701383931])
b = np.array([0.98337
转载
2023-06-16 00:31:13
52阅读
图片验证码算是网络数据采集上的一道拦路虎，虽然有诸多公开的ORC接口、云打码平台，一旦大规模应用起来，还是内部写程序进行识别处理比较好。而自己写代码进行识别的话，又有很多种方案，比如最近火热的神经网络，一顿炼丹猛如虎，识别准确率99%妥妥的。神经网络训练模型来识别验证码虽然效果好，但是却有两个先天的缺陷：第一、需要大量的标注数据。很多公开的基于神经网络识别图片验证码的代码都会使用一个验证码生成库来
转载
2024-07-20 19:51:42
41阅读
numpy是用于处理矩阵运算非常好的工具。执行效率高，因为其底层是用的是C语句使用numpy,需要将数据转换成numpy能识别的矩阵格式。基本用法:numpy.array(object, dtype = None, copy = True, order = None, subok = False, ndmin = 0)名称描述object数组或嵌套的数列dtype数组元素的数据类型，可选，例如：i
转载
2024-08-19 10:42:06
28阅读
主要讲解Python调用OpenCV实现图像平滑，包括四个算法：均值滤波、方框滤波、高斯滤波和中值滤波.给图像增加噪声:importcv2importnumpy as npdeftest10(): img= cv2.imread("result.jpg", cv2.IMREAD_UNCHANGED) rows, cols, chn=img.shape#加噪声for i in range(5000)
转载
2023-08-17 16:44:06
128阅读
数学原理 matlab代码示例使用`deconvwnr`函数，用法示例：J = deconvwnr(I,psf,nsr)
J = deconvwnr(I,psf,ncorr,icorr)
J = deconvwnr(I,psf)其中，常用的是第一条和第三条：I：值域为[0,1]的double数据类型图像；psf：对I进行卷积的点扩散函数(point-spread function)[即卷
转载
2024-03-08 19:39:59
120阅读
1、均值滤波直接用元素全为1的核与图像卷积求均值得到中心像素的修改值。#blur平均值去噪，均值滤波
#简单的平均卷积操作
img=cv2.imread("noise.jpg")
blur = cv2.blur(img,(3,3))
cv2.imshow("original",img)
cv2.imshow("changed",blur)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAl
转载
2023-06-26 11:57:05
149阅读
上次突然被人问啥是高斯模糊，这个听起来如此熟悉，又如此模糊，忘记了，亏自己还是个数学系的学生，真让人汗颜，下面就回顾一下。首先先说一下高斯滤波，高斯滤波是一种图像处理方法，能够使图片变得更平滑，去掉图像中的噪声（噪声在图像当中常表现为一引起较强视觉效果的孤立像素点或像素块。简单来说，噪声的出现会给图像带来干扰，让图像变得不清楚）。高斯滤波类似于深度学习中的卷积，作用于整张图像后得到想要效果的图片。
转载
2023-11-28 21:03:17
782阅读
在数据科学和信号处理领域，滤波处理是一个非常重要的技术。滤波器的主要功能是消除噪声，提取信号中的有用信息。在 Python 中，很多库如 NumPy、SciPy 和 Pandas 都提供了丰富的功能来方便地实现各种类型的滤波处理。接下来，我将详细描述一个在实际应用中遇到的 Python 滤波处理问题的解决过程。
### 问题背景
在进行时间序列数据分析时，我们发现数据中存在着较为明显的噪声。这影
# 使用高斯滤波器进行平滑处理 Python
高斯滤波器是一种常用的图像平滑处理技术，能够有效去除图像中的噪声，同时保持边缘信息。本文将以一个简单的示例介绍如何在Python中实现使用高斯滤波器对图像进行平滑处理。以下是整个流程的步骤概述。
## 流程步骤
| 步骤 | 描述 |
|------|------|
| 1. 引入必要的库 | 导入要使用的Python库，例如OpenCV和Mat
卡尔曼滤波器英文kalman filter这里介绍简单的，只有一个状态的滤波器卡尔曼滤波器经常用在控制系统中、机器人系统中，但是这里主要讲解如何用在AI的大数据分析预测中为什么要用kalman filter处理时间序列假设我们有100个时间点的数据，这个数据就是分别在100个点观测出来的结果。对于每一个时间点的数据，获取的方法有两个：第一个就是观测，但是测量的结果不一定准确，可能受限于测量仪器的精
转载
2023-12-30 16:53:00
48阅读
看GAMES202相关课程发现闫老师讲的太好了，所以记录一下。当然文中涉及的PPT也来自闫老师的课程PPT，欢迎交流。首先这几种都是空域的滤波方式，用于抑制图像中的噪声。它们采用的原理基本都是通过滤波核处理含噪图像，得到干净的输出图。注释1: 滤波核：在处理图像位于坐标 i 处的值时，需要考虑其周围j个位置的坐标（包含i本身）。这j个相邻位置即为滤波核。注释2: 图像的边缘一般像素变化大，包含高频
转载
2024-05-08 11:54:38
151阅读
文章目录项目介绍代码实现1、导入信号2、加入噪声3、绘制原始信号的时域、频域4、滤波4.1 移动平均滤波4.2 中值滤波4.3 维纳滤波4.4 自适应滤波4.5 巴特沃斯滤波4.5.1 低通滤波4.5.2 高通滤波4.5.3 带通滤波 项目介绍在此文章中，信号的导入、滤波以及时频转换将被介绍。代码实现1、导入信号这里我们使用三种不同频率的信号的叠加信号。clc
clear
fs = 1000;
转载
2024-08-30 16:02:05
56阅读
发展到现在这个平滑算法的时候, 我已经完全不知道如何去命名这篇文章了, 只好罗列出一些关键字来方便搜索了. 在之前我们提到过了均值滤波器, 就是说某像素的颜色, 由以其为中心的九宫格的像素平均值来决定. 在这个基础上又发展成了带权的平均滤波器, 这里的高斯平滑或者说滤波器就是这样一种带权的平均滤波器. 那么这些权重如何分布呢? 我们先来看几个经典的模板例子: 尝试了使用这些滤波器对我们原来的
转载
2024-07-03 10:20:20
188阅读
本文主要介绍了高斯滤波器的原理及其实现过程高斯滤波器是一种线性滤波器，能够有效的抑制噪声，平滑图像。其作用原理和均值滤波器类似，都是取滤波器窗口内的像素的均值作为输出。其窗口模板的系数和均值滤波器不同，均值滤波器的模板系数都是相同的为1；而高斯滤波器的模板系数，则随着距离模板中心的增大而系数减小。所以，高斯滤波器相比于均值滤波器对图像个模糊程度较小。什么是高斯滤波器既然名称为高斯滤波器，那么其和高
转载
2024-03-08 20:16:50
47阅读
Task04 OpenCV框架实现图像滤波一、前言二、图像滤波概念与解析2.1图像滤波概念2.2空域滤波2.3方框(盒状)滤波2.4均值滤波2.5高斯滤波2.6中值滤波2.7双边滤波2.8形态学滤波三、基于OpenCV的C++代码实现一、前言说到滤波，第一时间想到在数字通信中的信号滤波，通常在频率域处理连续信号可以滤除特定波段的频率，比如，允许通过低频信号通过而限制高频的低通滤波器，允许高频信号通
原理：带阻滤波器（Band-Stop Filter）是一种在信号处理领域常用的滤波器，它的主要功能是去除（或减弱）信号中特定频率范围内的成分，同时允许其他频率范围的信号通过。这种滤波器在多种应用中都非常有用，比如去除电子设备中的干扰信号、音频处理中的噪声消除等。频率选择性：带阻滤波器设计用来阻止一个特定的频率带宽内的信号。这个带宽被称为阻带（Stop Band），其外的频率区域则被允许通过，这部分
转载
2024-06-18 19:20:29
111阅读
相信很多小伙伴都听过“滤波器”这个词，在通信领域，滤波器能够去除噪声信号等频率成分，然而在我们OpenCV中，“滤波”并不是对频率进行筛选去除，而是实现了图像的平滑处理。接下来，这篇随笔介绍使用OpenCV进行图像处理 图像平滑处理。5、图像平滑处理、滤波未经处理的图像含有噪声的影响，所以我们希望尽可能保留原图像的信息，过滤掉图像内部的噪声像素，得到平滑图像，这个过程称作图像
转载
2024-08-07 14:08:39
300阅读
《OpenCV 轻松入门 面向Python》 学习笔记 图像平滑处理1. 均值滤波 cv2.blur()2. 方框滤波 cv2.boxFilter()3. 高斯滤波 cv2.GaussianBlur()4. 中值滤波 cv2.medianBlur()5. 双边滤波 cv2.bilateralFiter()6. 2D卷积 cv2.filter2D() 以下所有方法，可处理多通道图像，处理方式为 各个
转载
2024-04-12 20:20:05
93阅读
