滤波器是根据原有图像的某个像素的周围像素来确定新的像素值，滤波器主要的作用是用来消去噪声的，消除图像中的不合理的像素点。滤波器主要包括线性滤波器和非线性滤波器，其中线性滤波器包括均值滤波，方框滤波和高斯滤波，非线性的主要是中值滤波。主要介绍一下滤波器的原理和Opencv使用语法。 滤波器的概念线性滤波器方框滤波均值滤波高斯滤波非线性滤波器 滤波器的概念在介绍滤波器的概念之前首先说明一下线性卷积的概
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2024-05-22 08:54:19
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拜耳阵列（Bayer Pattern）简介 Reference:拜耳阵列（Bayer Pattern）简介所谓拜耳阵列指的是 CCD（charge coupled device）或者 CMOS 器件作为光传感器的时候，采集数字图像时用到的一种常见的方法。 介绍一下背景，人们有了可以感受光强度的传感器以后，就可以制造出能拍出黑白照片，也就是灰度图的相机。但是如果需要彩色图像，这种技术就无能为力了，
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2023-11-19 16:01:14
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滤波功能在图像处理方面特别常用，我们这一篇来熟悉openCV滤波的函数，当然我们从概念看起。官网地址：https://docs.opencv.org/master/d7/d37/tutorial_mat_mask_operations.html上一篇：Mat数据的遍历和图像数据操作（如果不熟悉遍历方法的话，看这部分代码会不理解）openCV滤波功能这边官网还是在介绍filter2D函数之前，给我们
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2024-01-08 17:03:12
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维纳滤波原理（Wiener Filter） - 知乎
原创
2022-06-10 08:29:45
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作者：云深不知处大家好，我是一个充满好奇的金融小白！最近在啃《数量金融》这本书，对于我这个非数学类的本科生来说还真是不小的挑战。有时候一个概念看懂都费了我不少时间，就在今天我为了搞明白随机过程、马尔可夫过程、维纳过程这三个概念，花了很久才明白其中的内涵。 在明白的那一瞬间，我发现肯定也有不少的小伙伴跟我一样对这三个概念的定义模模糊糊。这时我想到我怎么
1.WiringPi简介
WiringPi是应用于树莓派平台的GPIO控制库函数，WiringPi遵守GUN Lv3。wiringPi使用C或者C++开发并且可以被其他语言包转，例如python、ruby或者PHP等。WiringPi中的函数类似于Arduino的wiring系统，这使得熟悉arduino的用户使用wringPi更为方便。
树莓派具有26个普通输入和输出引脚。在这26个引脚中具有8
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2024-06-04 12:39:40
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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
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2023-09-18 04:05:41
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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
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2024-02-02 08:38:01
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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
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2023-06-26 11:57:05
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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
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2023-11-08 17:23:23
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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
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2024-06-10 07:35:12
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import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
def limit_filter(data, top=4):
'''
限幅滤波法（又称程序判断滤波法）
A、方法： 根据经验判断，确定两次采样允许的最大偏差值（设为top）每次检测到新值时判断：如果本次值与上次值之差<=top,则本次值有效
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2023-05-28 20:28:02
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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
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2023-09-03 11:03:32
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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
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2023-12-29 23:21:12
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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
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2024-04-16 13:01:04
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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
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2023-09-17 13:42:08
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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
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2023-07-05 20:49:15
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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
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2023-08-17 17:58:44
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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
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2023-09-19 07:21:40
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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)
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2023-08-17 16:44:06
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