Python版本是Python3.7.3，OpenCV版本OpenCV.3.4.1，开发环境为PyCharm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。7.5.1 基本原理 前述滤波方式基本都只考虑了空间的权重信息，这种情况计算起来比较方便，但是在边缘信息的处理上存在较大的问题。 例如，在下图中，图像左侧是黑色，右侧是白色，中间是很明显的边缘。在均值
转载
2023-09-03 11:03:32
197阅读
目录一、导入库二、读取图片并且转换成灰度图三、制造一些噪声点四、编写模板五、高斯滤波及相关的编写六、调用函数七、显示并保存图片八、完整代码就不讲它的实现原理了，这里有个我觉得还比较清晰的文章，Python里面是有相应的高斯滤波实现库的，但是由于我们的作业要求不能用，所以就自己来实现。一、导入库import cv2
import numpy as np
import math
import rand
转载
2023-09-18 04:05:41
104阅读
引用知乎中的一段话：“PID和卡尔曼滤波乃是控制工程师的两大法宝。几十年过去了卡尔曼滤波在理论研究上仍然保持着活跃，研究方向包括各种非线性的，噪声统计参数未知的自适应和鲁棒滤波。更重要的是现在计算机的发展将其推向了实用化，包括各种位姿估计，多传感器信息融合，车辆导航等。”这足以看出卡尔曼滤波在控制领域中的重要性，而本篇博客就来简要地分析一下卡尔曼滤波器的基本原理。卡尔曼滤波器首先，我们可以用如下这
转载
2023-11-10 20:38:33
76阅读
均值滤波广泛的运用于图像处理，可以用来去除图片噪声。我们今天主要讲解一下什么是均值滤波，以及我们如何对原始的均值滤波进行算法层面的加速优化。一 均值滤波的分类 均值滤波我们可以细分成4类： 1 算术均值滤波器：计算滑动窗口内像素的均值。  
转载
2024-02-26 17:39:54
947阅读
过滤是信号和图像处理中基本的任务。其目的是根据应用环境的不同，选择性的提取图像中某些认为是重要的信息。过滤可以移除图像中的噪音、提取感兴趣的可视特征、允许图像重采样等等。频域分析将图像分成从低频到高频的不同部分。低频对应图像强度变化小的区域，而高频是图像强度变化非常大的区域。在频率分析领域的框架中，滤波器是一个用来增强图像中某个波段或频率并阻塞（或降低）其他频率波段的操作。低通滤波器是消除图像
转载
2024-04-09 18:43:07
72阅读
对于心电信号的预处理第一步一般都是去噪处理，但是很多论文对于这一步都只是简单带过，为了复现论文所述方法，我感觉走了很多弯路，这里总结一下现在有做出来的一些方法，包括有中值滤波，FIR滤波，butter滤波和小波滤波。 ECG去噪中值滤波实现FIR滤波实现巴特沃斯滤波小波滤波 中值滤波实现中值滤波去除基线漂移应该是最常见的一个方法，去除基线噪声的一个常用的方法就是，用200ms和600ms的中值滤波
转载
2023-11-02 21:54:15
275阅读
好久没写博客了，总结一下过年之后一直在做的一个事情。其实很简单，就是一个图片上面文字的提取工作。其实这个总结相当于对于一些常用的Opencv -python的总结吧。好了，here we go !!!1.滤波平滑均值滤波（不过这个用的有点少……）原理很简单，就是……平均……好吧，这个所有图像处理的课都会提到。而且，超级简单，我就不废话了。dst =cv2.blur(img, (5,5))盒式滤波
转载
2023-12-29 23:21:12
53阅读
目录savgol_filter简介savgol_filter原理参数window_length对平滑的效果参数polyorder的平滑效果 savgol_filter简介Savitzky-Golay滤波器最初由Savitzky和Golay于1964年提出，是光谱预处理中常用滤波方法，它的核心思想是对一定长度窗口内的数据点进行k阶多项式拟合，从而得到拟合后的结果。对它进行离散化处理后后，Ｓ-Ｇ 滤
转载
2024-04-16 13:01:04
72阅读
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
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
图像滤波前言1.制作噪声生成椒盐噪声生成高斯噪声2.滤波均值滤波框滤波高斯滤波中值滤波总结 前言很多时候我们能拿到的图片并不是十分干净，有时会有一些噪声，这时我们就应该采用滤波的方式对他进行处理，本文将在一张干净的图片上生成噪声并进行滤波操作。1.制作噪声假设我们有这样一张名为kl.jpg的图片 读入img=cv2.imread('kl.png')接下来我们要在这张图片上制作噪声来模拟有噪声情况
转载
2023-09-17 13:42:08
209阅读
本次教程将介绍几种OpenCV常用的滤波器，将介绍它们详细的原理，图像滤波对于OpenCV图像处理来说是至关重要的一环，它在整个OpenCV中的分量是举足轻重的，我们必须完完全全的掌握它。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。 消除图像中的噪声成分叫作图像的平滑化或滤波操作
转载
2023-07-06 14:56:37
96阅读
文章目录前言一、信号滤波方式二、使用步骤1.主要代码2.示例Demo总结 前言在对信号进行特征提取前，我们不仅需要考虑实际信号中的噪声，还需要考虑我们关注的信号频率特征范围。如果我们直接对原始信号采用特征提取操作，那么提取到的特征在多数情况下是不符合使用要求的。一、信号滤波方式信号滤波的数学原理是将原始信号同滤波函数进行卷积操作，以保留期望频率范围。滤波种类分为低通滤波、高通滤波、带通滤波，带阻
转载
2023-09-19 07:21:40
236阅读
十种算法滤波如下：1、限幅滤波法（又称程序判断滤波法） 2、中位值滤波法 3、算术平均滤波法 4、递推平均滤波法（又称滑动平均滤波法） 5、中位值平均滤波法（又称防脉冲干扰平均滤波法） 6、限幅平均滤波法 7、一阶滞后滤波法 8、加权递推平均滤波法 9、消抖滤波法 10、限幅消抖滤波法1、限幅滤波法（又称程序判断滤波法） A、方法： 根据经验判断，确定两
转载
2023-08-17 17:58:44
271阅读
对于想要在Python中实现卡尔曼滤波的用户，了解其背景和具体应用场景至关重要。卡尔曼滤波是一种用于估计动态系统状态的递归算法，广泛应用于导航、控制系统以及经济领域。
### 问题背景
在很多实时系统中，例如无人驾驶汽车、飞行控制和机器人技术，我们需要实时获取物体的位置信息。然而，由于传感器噪声和环境因素的影响，测得的位置数据往往并不准确。为了提高定位精度，卡尔曼滤波成为了一个不可或缺的工具。
本文简单介绍了卡尔曼滤波(Kalman Filter)的基本原理。基本原理卡尔曼滤波是目前应用很广泛的一种滤波方法，最早由Kalman老先生在1960年提出，网上可以找到原文。这种方法最开始用在航天领域，作为轨道矫正的一种方法，有很好的效果。卡尔曼滤波的方法的核心思想，就是用另一个测量空间的观测值去纠正当前空间对被测量的量的估计。简单来说，就是用一种方法去测量一个量。同时建立一个模型去估计这个测量
转载
2023-11-28 12:13:52
89阅读
基本原理讲解：高斯模糊的算法 - 阮一峰的网络日志高斯核函数的编写：构建权重矩阵，采用高斯二维分布函数的形式进行处理。需要注意的是，这里我没有特判当sigma = 0的时候的情况。即是实现：1）权重矩阵的构建 根据公式： 计算矩阵内部结构，其中因为要进行归一化处理，e前方的系数会被约去，因此代码中不体现。2）矩阵元素归一化处理&nbs
转载
2024-02-02 08:38:01
74阅读
目录1. 先人为的给图像加噪声2.滤波处理2.1 均值滤波2.2 高斯滤波2.3. 中值滤波 今天主要总结图像的几种 滤波方式,见下图 五种常见的图像滤波方式：线性滤波（方框滤波、均值滤波、高斯滤波）；非线性滤波（中值滤波、双边滤波）。 图片来源于：侵删1. 先人为的给图像加噪声#给图像加噪声
import cv2
import numpy as np
import matplotlib.py
转载
2023-11-08 17:23:23
89阅读
说明：假设从8位AD中读取数据（若是更高位的AD，可将数据类型定义为int）子程序为get_ad()一、限幅滤波法优点：能有效克服因偶然因素引起的脉冲干扰。缺点：无法抑制那种周期性的干扰，且平滑度差。/*
1、限幅滤波
A值可根据实际情况调整
value为有效值，new_value为当前采样值
滤波程序返回有效的实际值
*/
#define A 10
char value
char filte
转载
2024-06-10 07:35:12
124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
