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opencv学习笔记 高斯模糊

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用户2965768
发布2018-08-30 15:09:02
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发布2018-08-30 15:09:02
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文章被收录于专栏:wym

加了高斯噪声模糊与自带函数模糊

高斯平滑函数GaussianBlur():定义:GaussianBlur(src, ksize, sigmaX, dst=None, sigmaY=None, borderType=None)

使用该函数造成一种毛玻璃的效果

由于三个是 等于None ,只要写三个参数

 src,输入图像,即源图像,填Mat类的对象即可。它可以是单独的任意通道数的图片,但需要注意,图片深度应该为CV_8U,CV_16U, CV_16S, CV_32F 以及 CV_64F之一。

ksize,高斯内核的大小。其中ksize.width和ksize.height可以不同,但他们都必须为正数和奇数(并不能理解)。或者,它们可以是零的,它们都是由sigma计算而来

sigmaX, 标准差。

代码语言:javascript
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# coding=GBK
import cv2 as cv
import numpy as np

def clamp(pv):
	if(pv>255):
		return 255
	if(pv<0):
		return 0
	else :
		return pv
	

def gaussian_noise(image):
	h,w,c=image.shape
	for row in range (0,h,1):
		for col in  range (0,w,1):
			s=np.random.normal(0,20,3)
			b=image[row,col,0]
			g=image[row,col,1]
			r=image[row,col,2]
			image[row,col,0]=clamp(b+s[0])
			image[row,col,1]=clamp(b+s[1])
			image[row,col,2]=clamp(b+s[2])
			cv.imshow("gaussian_noise",image)
			
			
 
    
image1=cv.imread("D://2.png")
cv.imshow("yuantu",image1)
dst=cv.GaussianBlur(image1,(0,0),15)
gaussian_noise(image1)
cv.imshow("hanshu_gaussian",dst)
cv.waitKey(0)
cv.destroyAllWindows()
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原始发表:2018年08月19日,如有侵权请联系 cloudcommunity@tencent.com 删除

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