最近这两天在看canny边缘检测,看到opencv的源码就头大,最后参考诸位大神原理解析,自己实现了一个canny边缘检测。现在写下来和大家分享,自己顺便做个笔记。本文使用opencv的图像、结构、部分函数、c++实现,力求简单明了。主要也是四个步骤:1.高斯滤波2.梯度及幅值的求取3.非极大值抑制4.双阈值边缘连接好,现在开始介绍,原理可以参考我列举的大神的帖子,我把我那码的不太整齐的代码列举一
滤波器主要有低通滤波器、高通滤波器和带通滤波器三种,按照电路工作原理又可分为无源和有源滤波器两大类。低通滤波器电感阻止高频信号通过而允许低频信号通过,电容的特性却相反。信号能够通过电感的滤波器、或者通过电容连接到地的滤波器对于低频信号的衰减要比高频信号小,称为低通滤波器。低通滤波器原理很简单,它就是利用电容通高频阻低频、电感通低频阻高频的原理。对于需要截止的高频,利用电容吸收电感、阻碍的方法不使它
转载 2024-01-13 12:43:36
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一、摘要本次一共做了11个滤波器实验,包括: 1.限幅滤波器 2.中位值滤波器 3.递推中位值滤波器 4.算数平均值滤波器 5.递推算数平均数滤波器 6.中位值平均滤波器 7.限幅平均滤波器 8.一阶滞后滤波器 9.加权递推平均滤波器 10. 消抖滤波器 11.限幅消抖滤波器网上常见的有10个滤波器,第三个递推中位值滤波器由自己小改设计二、简单常规滤波器1.限幅滤波器1.1 操作方法根据经验判断两
基于scipy模块使用Python实现简单滤波处理作用:去除干扰信号1. 低通滤波:去除高于某一阈值频率的信号;'lowpass'2. 高通滤波:去除低于某一频率的信号;'highpass'3. 带通滤波:类似低通高通的结合保留中间频率信号;'bandpass'4. 带阻滤波器:低通高通的结合只是过滤掉的是中间部分;'bandstop'一、滤波器构造函数:s
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前言本节将要介绍OpenCV 提供的三种不同的梯度滤波器,或者说高通滤波器:Sobel,Scharr 和 Laplacian。总的来说:Sobel,Scharr 其实就是求一阶或二阶导数。Scharr 是对 Sobel(使用小的卷积核求解求解梯度角度时)的优化。而Laplacian 是求二阶导数。一、Sobel算子其API如下:dst = cv2.Sobel(src, ddepth, dx, dy
scipy.signal.ellip 椭圆滤波器scipy.signal.ellip(N, rp, rs, Wn, btype='low',analog=False, output='ba', fs=None)[source]Elliptic (Cauer) digital and analog filterdesign. Design an Nth-order digital or analog
上半年毕设的时候接触了卡尔曼滤波器,用matlab实现了该过程,尝试在一个课后作业中用三维度矩阵来存储变量的方式,结构似乎更好理解,记录一下分析的过程。可以查看中的卡尔曼滤波器部分,有一些更详细的解读。假如有一块电阻,你不知道它的阻值是多少,你想通过多次测量电压和电流值,从而用定义法求出来它的阻值大小,测量结果如下表所示:Current (A)Voltage (V)0.21.230.31.380.
文章目录1.高斯滤波器2.高斯函数讲解(1)高斯函数(2)参数详解(3)高斯函数具体实现过程(3)那这里的sigmaX,sigmaY,ksize是怎么实现卷积并且对图像进行滤波的呢?(1)为什么要使用sigmaX和sigmaY呢?(2)卷积核(权重矩阵)中的值具体计算3.代码实战(1)当sigma=0.0时,随着ksize的不同,平滑的效果(2)当设置sigma的值不为0的时候,随着sigma增
在使用Python进行信号处理过程中,利用 scipy.signal.filtfilt()可以快速帮助实现信号的滤波。1.函数的介绍(1).滤波函数scipy.signal.filtfilt(b, a, x, axis=-1, padtype='odd', padlen=None, method='pad', irlen=None)输入参数:b: 滤波器的分子系数向量a: 滤波器的分母系数向量x:
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scipy Matlab-style IIR 滤波器设计上(Butterworth\Chebyshev type I \Chebyshev type II )各种滤波接口滤波器接口含义butter(N, Wn[, btype, analog, output, fs])设计Butterworth模拟和数字滤波器buttord(wp, ws, gpass, gstop[, analog, fs])自动
文章目录1. 原理概述2. 实验环节2.1 验证与opencv 库函数的结果一致2.2 与 双边滤波比较2.3 引导滤波应用,fathering2.3 引导滤波应用,图像增强2.4 灰度图引导,和各自通道引导的效果差异2.5 不同参数设置影响2.6 快速导向滤波3. 参考4. 引导滤波,基于opencv的C++code 引导滤波 1. 原理概述引导滤波是三大保边平滑算法之一。 原理介绍参考 图
转载 2024-01-20 17:40:17
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双边滤波器cv2.bilateralFilter双边滤波是综合考虑空间信息和色彩信息的滤波方式,在滤波过程中能够有效地保护图像内的边缘信息,双边滤波在计算某一个像素点的新值时,不仅考虑距离信息(距离越远,权重越小),还考虑色彩信息(色彩差别越大,权重越小) 文章目录双边滤波器cv2.bilateralFilter函数介绍一、对比双边滤波和其他滤波器的处理效果1、均值滤波效果如下:2、中值滤波效果如
维纳滤波维纳滤波一开始设计的一个系统就是线性时不变滤波器,希望输入信号经过该系统,输出能够无限逼近期望信号。它是平稳随机i信号线性最小均方滤波。维纳滤波器被认为是(均方误差)复频谱最优估计,但并不是频谱幅度最优估计。 维纳解一般有三种求法:1 直接求逆;2 Levison-Durbin算法;3最陡下降法。 以上三种有两个前提:1 Rxx和rdx必须已知;2输入信号x(n)和d(n)必须是宽平稳的
现在是时候把理论付诸实践,制作一些音频滤波器和均衡器了。你知道一个滤波器的系数决定了它的频率响应和其他特性。但你如何找到这些系数呢?有两种常用的方法来计算IIR滤波器的系数。直接Z面设计 模拟滤波器到数字滤波器的转换本章使用了以下滤波器的命名规则。LPF:低通滤波器 HPF:高通滤波器 BPF:带通滤波器 BSF:带阻滤波器 APF:全通滤波器 HSF:高架滤波器 LSF:低搁置滤波器 PEQ:
巴特沃斯滤波器这里不再赘述低通、高通、带通、带阻滤波器等巴特沃斯(Butterworth)滤波器在现代设计方法设计的滤波器中,是最为有名的滤波器,由于它设计简单,性能方面又没有明显的缺点,又因它对构成滤波器的元件Q值较低,因而易于制作且达到设计性能,因而得到了广泛应用。其中,巴特沃斯滤波器的特点是通频带的频率响应曲线最平滑。巴特沃斯滤波器传递函数巴特沃斯低通滤波器可用如下振幅的平方对频率的公式表示
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  在图像处理、模式识别以及计算机视觉等领域中,Gabor 滤波器得到了广泛的应用。 用Gabor 函数形成的二维Gabor 滤波器具有在空间域和频率域同时取得最优局部化的特性,与人类生物视觉特性很相似,因此能够很好地描述对应于空间频率(尺度)、空间位置及方向选择性的局部结构信息。  Gabor变换是一种短时傅里叶变换方法,其实质是在傅里叶变换中加入一个窗函数,通过窗函数来实现信号的时频分析。当选
2.4 Python图像的空域增强处理-空域滤波 文章目录2.4 Python图像的空域增强处理-空域滤波1 算法原理2 代码3 效果 1 算法原理空域滤波(线性平滑滤波器、线性锐化滤波器、非线性平滑滤波器、非线性锐化滤波器)(1)算法原理空域滤波和空域滤波器的定义使用空域模板进行的图像处理,被称为空域滤波。模板本身被称为空域滤波器。1)线性平滑滤波器包含在滤波器邻域内像素的平均值,也称为均值滤波
在使用Python进行信号处理过程中,利用 scipy.signal.filtfilt()可以快速帮助实现信号的滤波。1.函数的介绍(1).滤波函数scipy.signal.filtfilt(b, a, x, axis=-1, padtype=‘odd’, padlen=None, method=‘pad’, irlen=None)输入参数:b: 滤波器的分子系数向量a: 滤波器的分母系数向量x:
butter()函数是求Butterworth数字滤波器的系数向量,在求出系数后对信号进行滤波时需要用scipy.signal.filtfilt()。 需要安装scipy包。函数butter()设计滤波器就是设计滤波器系数[B,A]。 [b,a]=butter(n,Wn),根据阶数n和归一化截止频率Wn计算ButterWorth滤波器分子分母系数(b为分子系数的矢量形式,a为分母系数的矢量形式)。
滤波器的种类和特性顾名思义,所谓滤波器,就是能够过滤波动信号的器具。在电子线路中,滤波器的作用是从具有各种不同频率成分的信号中,取出(即过滤出)具有特定频率成分的信号。滤波器一词的英文是“filter”。低通滤波器(LPF)允许频率低于XXMHz的所有正弦信号通过。高通滤波器(HPF)允许频率高于XXMHz的所有正弦信号通过。带通滤波器(BPF)允许XXMHz~XXMHz范围内的所有正弦信号通过。
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