2D 卷积 与以为信号一样，我们也可以对2D 图像实施低通滤波（LPF），高通滤波 （HPF）等。LPF 帮助我们去除噪音，模糊图像。HPF帮助我们找到图像的边缘 OpenCV 提供的函数 cv.?lter2D() 可以让我们对一幅图像进行卷积操 作。下面我们将对一幅图像使用平均滤波器。下面是一个 ...
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2021-06-10 18:31:05
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【一】OpenCV 系列文章 【基础类】 OpenCV 之 编译配置 4.5.1 OpenCV 之 Mat 类 OpenCV 之 基本绘图 【图像处理】 OpenCV 之 直方图处理 OpenCV 之 霍夫变换 OpenCV 之 图像平滑 OpenCV 之 空间滤波 OpenCV 之 边缘检测 Op ...
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2021-04-19 15:55:56
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前文传送门： 「Python 图像处理 OpenCV （1）：入门」 「Python 图像处理 OpenCV （2）：像素处理与 Numpy 操作以及 Matplotlib 显示图像」 「Python 图像处理 OpenCV （3）：图像属性、图像感兴趣 ROI 区域及通道处理」 「Python 图 ...
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2020-06-10 00:03:04
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前文传送门： 「Python 图像处理 OpenCV （1）：入门」 「Python 图像处理 OpenCV （2）：像素处理与 Numpy 操作以及 Matplotlib 显示图像」 「Python 图像处理 OpenCV （3）：图像属性、图像感兴趣 ROI 区域及通道处理」 「Python 图 ...
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2020-06-06 10:47:24
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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: import cv2 import numpy as np def test10(): img = cv2.imread("result.jpg", cv2.IMREAD_UN ...
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2020-05-10 20:46:06
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1，均值滤波： 任意一个点的像素都是周围N*N个像素值的均值，将N*N的大小称为核的大小核大小一般用元组表示：（行，列） #图像平滑：均值滤波#函数blur#dst=cv2.blur(src,核)：核的格式=（行，列）import cv2a=cv2.imread("image\\lenaNoise. ...
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2020-02-26 11:32:49
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1、图像锐化理论 图像锐化的目的是使图像变得清晰起来，锐化主要用于增强图像的灰度跳变部分，这一点与图像平滑对灰度跳变的抑制正好相反。锐化提高图像的高频分量，增加灰度反差增强图像的边缘和轮廓，以便后期图像识别。 在图像增强过程中，常用平滑算法来消除噪声，平滑属于低通滤波，图像的能量主要集中在低频部分， ...
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2020-02-08 09:21:32
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均值滤波： 均值滤波是图像处理中常用的手段，从频率域观点来看均值滤波是一种低通滤波器，高频信号将被去掉，因此可以帮助消除图像尖锐噪声，实现图像平滑，模糊等功能。理想的均值滤波是用每个像素和它周围像素计算出来的均值替换图像中每个像素。采样Kernel数据通常是3x3的矩阵，如下所示： 从左到右，从上到 ...
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2020-01-22 10:32:05
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图像模糊（图像平滑）使用低通滤波器可以达到图像模糊的目的。这对与去除噪音很有帮助。其实就是去除图像中的高频成分（比如：噪音，边界）。所以边界也会被模糊一点。（当然，也有一些模糊技术不会模糊掉边界）。OpenCV 提供了四种模糊技术。1.平均模糊 这是由一个归一化卷积框完成的。他只是用卷积框覆盖区域所 ...
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2019-12-29 16:35:26
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原图片读入后如下所示，会有很多噪音点 这时就要用到滤波处理来处理这些噪音点，有以下几种方式： 1、均值滤波 对于一个像素点，可以在它周围画一个卷积盒子，用盒子中的均值来代替这个像素点，计算公式为（121+75+...+235）/9 也就相当于一个3×3的卷积矩阵，每个位置的值都为1，该卷积矩阵与像素 ...
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2019-10-19 13:01:31
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