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四.图像平滑之均值滤波、方框滤波、高斯滤波、中值滤波及双边滤波

提取1/25可以将核转换为如下形式： ---- 2.函数原型 Python调用OpenCV中的cv2.blur()函数实现均值滤波处理，其函数原型如下所示，输出的dst图像与输入图像src具有相同的大小和类型...常见的模糊内核包括（3，3）和（5，5），如公式所示： ---- 3.代码实现 Python调用OpenCV实现均值滤波的核心函数如下： result = cv2.blur(原始图像,核大小) 图像均值滤波的...如果设置为（1，1）处理结果就是原图，核中每个权重值相同，称为均值。 ---- 三.方框滤波 1.原理 方框滤波又称为盒式滤波，它利用卷积运算对图像邻域的像素值进行平均处理，从而实现消除图像中的噪声。...dst = cv2.medianBlur(src, ksize) 其中，src表示源文件，ksize表示核大小。核必须是大于1的奇数，如3、5、7等。...---- 2.代码实现 OpenCV将中值滤波封装在bilateralFilter()函数中，其函数原型如下所示： 下面是调用bilateralFilter()函数实现双边滤波的代码，其中d为15，

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基于OpenCV的图像卡通化

我们想能否创建一个自己的图像编辑软件？ 开源计算机视觉库（如OpenCV）和开源应用程序框架（如Streamlit）的出现使这一想法得以实现。...我在GaussianBlur()函数中输入的（25，25）是内核的大小。 由于我们使用高斯模糊，因此内核中像素值的分布遵循正态分布。核数越大，标准偏差将越大，因此模糊效果越强。...接下来，不使用高斯模糊，而是应用中值模糊。为此，我们使用OpenCV中的medianBlur() 函数。中值模糊通过计算与内核重叠的像素值的中值，然后将其中心像素替换为中值。...接下来，我们使用大小为25的内核对图像进行模糊处理。 接下来，我们应用拉普拉斯滤波器来检测边缘。根据内核的大小，拉普拉斯滤波器中的值可以不同。...第一步，需要将创建图像卡通化滤波器的所有代码放入一个函数中，以便于访问。到目前为止，我们已经对每个参数值进行了硬编码，例如内核的大小等等。

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    【python-opencv】图像平滑

    2、图像模糊（平滑） （1）平均 这是通过将图像与归一化框滤镜进行卷积来完成的。它仅获取内核区域下所有像素的平均值，并替换中心元素。...（2） 高斯模糊 在这种情况下，代替盒式滤波器，使用了高斯核。这是通过功能cv.GaussianBlur() 完成的。我们应指定内核的宽度和高度，该宽度和高度应为正数和奇数。...可以修改以上代码以实现高斯模糊： blur = cv.GaussianBlur(img,(5,5),0) 结果： ?...有趣的是，在上述过滤器中，中心元素是新计算的值，该值可以是图像中的像素值或新值。但是在中值模糊中，中心元素总是被图像中的某些像素值代替。有效降低噪音。其内核大小应为正奇数整数。...因此它也模糊了边缘，这是我们不想做的。 双边滤波器在空间中也采用高斯滤波器，但是又有一个高斯滤波器，它是像素差的函数。

    80930

    OpenCV Python 系列教程 4 - OpenCV 图像处理（上）

    高斯平滑也用于计算机视觉算法中的预先处理阶段，以增强图像在不同比例大小下的图像效果（参见尺度空间表示以及尺度空间实现）。从数学的角度来看，图像的高斯模糊过程就是图像与正态分布做卷积。...高斯滤波器的内核值必须为奇数如：(1, 1)、(3, 3) 等，程序中设置当轨迹条为偶数时，加 1 非线性滤波：中值滤波、双边滤波 线性滤波容易构造，并且易于从频率响应的角度来进行分析。...膨胀 与腐蚀的操作相反。如果内核下的至少一个像素为 “1”，则像素元素为 “1”。因此它增加了图像中的白色区域或前景对象的大小增加。通常，在去除噪音的情况下，侵蚀之后是扩张。...例如，在搜索图像中的某些内容时，如脸部，我们不确定对象在图像中的大小。在这种情况下，我们需要创建一组具有不同分辨率的图像，并在所有图像中搜索对象。...参数 borderType: 边界处理参数 当内核为 3 时，Sobel 内核可能产生比较明显的误差，为此， OpenCV 提供了 Scharr 函数，该函数只作用与大小为 3 的内核，与 Sobel

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    【OpenCV入门教程之十二】OpenCV边缘检测：Canny算子,Sobel算子,Laplace算子,Scharr滤波器合辑

    常见的滤波方法主要有高斯滤波，即采用离散化的高斯函数产生一组归一化的高斯核（具体见“高斯滤波原理及其编程离散化实现方法”一文），然后基于高斯核函数对图像灰度矩阵的每一点进行加权求和（具体程序实现见下文）...Ⅰ.水平变化: 将 I 与一个奇数大小的内核 进行卷积。比如，当内核大小为3时, 的计算结果为: Ⅱ.垂直变化: 将: I 与一个奇数大小的内核 进行卷积。...然而，有一种特殊情况——当ksize为1时，往往会使用3 x 1或者1 x 3的内核。且这种情况下，并没有进行高斯平滑操作。...一些补充说明： 1.当内核大小为 3 时, 我们的Sobel内核可能产生比较明显的误差(毕竟，Sobel算子只是求取了导数的近似值而已)。...为解决这一问题，OpenCV提供了Scharr 函数，但该函数仅作用于大小为3的内核。

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    传统图像处理算法总结

    opencv 函数 ：boxFilter(src, dst, -1, Size(10, 10)); 效果图： 1.12 均值滤波 内核中心点的像素值为内核中所有点像素的平均值 均值滤波的核：...opencv 函数 ：blur(src, dst, Size(10, 10)); 效果图： 1.13 高斯滤波 原图像与满足正态分布的内核做卷积 由于正态分布也被称为高斯分布，因此这项技术被称为高斯模糊...计算出来 // Size w,h 必须为奇数 效果图： 1.2 非线性滤波 1.2.1 中值滤波 内核中心点的像素值为内核中所有点像素的中值。...opencv 函数： medianBlur ( image, out, 7)。 1.2.2 双边滤波 滤波器由两个函数构成，一个由几何空间距离决定滤波器系数，另一个由像素差值决定滤波器系数。...图像金字塔 3.1 高斯金字塔 3.1.1 向下采样 操作步骤： ①. 用高斯核对图像进行卷积操作。 ②. 删除偶数行和列。 效果： ①. 图像缩小为原来的1/4。 ②.

    2.1K30

    【从零学习OpenCV 4】均值滤波

    OpenCV 4中提供了blur()函数用于实现图像的均值滤波，该函数的函数原型在代码清单5-8中给出。...dst：均值滤波后的图像，与输入图像具有相同的尺寸和数据类型。 ksize：卷积核尺寸。 anchor：内核的基准点(锚点)，其默认值为(-1,-1)代表内核基准点位于kernel的中心位置。...第三个参数是滤波器的尺寸，输入滤波器的尺寸后函数会自动确定滤波器，其形式如式所示。 ?...函数的第四个参数为确定滤波器的基准点，默认状态下滤波器的几何中心就是基准点，不过也可以根据需求自由的调整，在均值滤波中调整基准点的位置主要影响图像外推的方向和外推的尺寸。...为了更加了解均值滤波函数blur()的使用方法以及均值滤波的处理效果，在代码清单5-9中给出了利用不同尺寸的均值滤波器分别处理不含有噪声的图像、含有椒盐噪声的图像和含有高斯噪声的图像，处理结果在图5-10

    70020

    OpenCV系列之傅里叶变换 | 三十

    这就是我们在“图像渐变”一章中看到的。这也表明大多数图像数据都存在于频谱的低频区域。无论如何，我们已经看到了如何在Numpy中找到DFT，IDFT等。现在，让我们看看如何在OpenCV中进行操作。...更好的选择是高斯窗口。 OpenCV中的傅里叶变换 OpenCV为此提供了cv.dft()和cv.idft()函数。它返回与前一个相同的结果，但是有两个通道。...DFT的性能优化 对于某些数组尺寸，DFT的计算性能较好。当数组大小为2的幂时，速度最快。对于大小为2、3和5的乘积的数组，也可以非常有效地进行处理。...因此，如果您担心代码的性能，可以在找到DFT之前将数组的大小修改为任何最佳大小(通过填充零)。对于OpenCV，您必须手动填充零。但是对于Numpy，您指定FFT计算的新大小，它将自动为您填充零。...从图像中，您可以看到每种内核阻止的频率区域以及它允许经过的区域。

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    Task04 图像滤波

    4.2 学习目标 了解图像滤波的分类和基本概念 理解均值滤波/方框滤波、高斯滤波的原理 掌握OpenCV框架下滤波API的使用 4.3 内容介绍 1、均值滤波/方框滤波、高斯滤波的原理 2、OpenCV...g(x,y)为该邻域的中心像素，n跟系数模版大小有关，一般3*3邻域的模板，n取为9，如： ? 当然，模板是可变的，一般取奇数，如5 * 5 , 7 * 7等等。...在实际场景中，我们通常会假定图像包含的噪声为高斯白噪声，所以在许多实际应用的预处理部分，都会采用高斯滤波抑制噪声，如传统车牌识别等。 高斯滤波和均值滤波一样，都是利用一个掩膜和图像进行卷积求解。...不同之处在于：均值滤波器的模板系数都是相同的为1，而高斯滤波器的模板系数，则随着距离模板中心的增大而系数减小（服从二维高斯分布）。...这样，将各个位置的坐标带入到高斯函数中，得到的值就是模板的系数。 对于窗口模板的大小为 (2k+1)×(2k+1)，模板中各个元素值的计算公式如下： ? 这样计算出来的模板有两种形式：小数和整数。

    68920

    图像处理算法 之 滤波 模糊(基于OpenCV)

    （1）二维高斯函数具有旋转对称性，即滤波器在各个方向上的平滑程度是相同的．一般来说，一幅图像的边缘方向是事先不知道的，因此，在滤波前是无法确定一个方向上比另一方向上需要更多的平滑．旋转对称性意味着高斯平滑滤波器在后续边缘检测中不会偏向任一方向...（5）由于高斯函数的可分离性，较大尺寸的高斯滤波器可以得以有效地实现，可分离滤波器，就是可以把多维的卷积化成多个一维卷积。...具体到二维的高斯滤波，就是指先对行做一维卷积，再对列做一维卷积。这样就可以将计算复杂度从O(MMNN)降到O(2MMN)，M，N分别是图像和滤波器的窗口大小。...注：一般来说，不一定非要使用高斯函数的形式，只是OpenCV中双边滤波实现使用了高斯分布函数 OpenCV函数： void cv::bilateralFilter( InputArray src, OutputArray...1; } //Mat GaussianNoiseImage = addGaussianNoise(src); //添加高斯噪声，此函数需要自己实现，opencv3没有该函数

    90210

    【从零学习OpenCV 4】可分离滤波

    OpenCV 4无法根据每种需求单独编写滤波函数，因此OpenCV 4提供了根据自定义滤波器实现图像滤波的函数，就是我们本章最开始介绍的卷积函数filter2D()，不过根据函数的名称，这里称呼为滤波函数更为准确一些...两个方向的滤波器的联合就是将两个方向的滤波器相乘，得到一个矩形的滤波器，例如X方向的滤波器为 ，Y方向的滤波器为 ，两个方向联合滤波器可以用式(5.7)计算，无论先进行X方向滤波还是Y方向滤波，两个方向联合滤波器都是相同的...因此在高斯滤波中，我们利用getGaussianKernel()函数分别得到X方向和Y方向的滤波器，之后通过生成联合滤波器或者分别用两个方向的滤波器进行滤波的计算结果相同。...但是两个方向联合滤波需要在使用filter2D()函数滤波之前计算联合滤波器，而两个方向分别滤波需要调用两次filter2D()函数，增加了通过代码实现的复杂性，因此OpenCV 4提供了可以输入两个方向滤波器实现滤波的滤波函数...kernelX：X方向的滤波器， kernelY：Y方向的滤波器。 anchor：内核的基准点(锚点)，其默认值为(-1,-1)代表内核基准点位于kernel的中心位置。

    1.2K20

    opencv(4.5.3)-python(十三)--平滑化图像

    HPF滤波器有助于寻找图像的边缘。 OpenCV提供了一个函数cv.filter2D()来将一个核与图像进行融合。作为一个例子，我们将在一个图像上尝试一个平均滤波器。...它实际上是从图像中去除高频内容（如：噪声、边缘）。因此，在这个操作中，边缘会被模糊一些（也有一些模糊技术是不模糊边缘的）。OpenCV提供了四种主要的模糊技术。 1....请看下面的样本演示，核大小为5x5。...高斯模糊 在这个方法中，使用了高斯核而不是盒式滤波器。它是通过函数cv.GaussianBlur()完成的。我们应该指定核的宽度和高度，应该是正数和奇数。...它的核大小应该是一个正奇数的整数。 在这个演示中，我给我们的原始图像添加了50%的噪声，并应用中值模糊。检查一下结果。 median = cv.medianBlur(img,5) 结果: 1.

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    使用OpenCV在Python中进行图像处理

    例如，如果阈值（T）值为125，则所有值大于125的像素将被分配值为1，所有值小于或等于该值的像素将被分配值为0。通过代码获得更好的理解。...用于阈值的图像： import cv2cv2_imshow(threshold) 如您所见，在生成的图像中，已经建立了两个区域，即黑色区域（像素值0）和白色区域（像素值1）。...带有锐化内核的算术滤波器 # 对噪音图像进行滤波sharpened_img = cv2.filter2D(sp_05, -1, kernel_sharpening)cv2_imshow(sharpened_img...但是，它可以突出玫瑰上的亮点。因此，可以说它是比算术滤波器更好的选择，但仍然不能完全恢复原始图像。 谐谐波均值滤波器 注意：可以在网上轻松找到这些过滤器的实现，并且它们的工作原理超出了本教程的范围。...() 边缘检测输出： 如您所见，图像中包含对象的部分（在这种情况下是猫）已通过边缘检测点到/分开了。

    2.8K20

    OpenCV非线性滤波（中值滤波和双边滤波）

    W为二维模板，通常为3*3，5*5区域，也可以是不同的的形状，如线状，圆形，十字形，圆环形等。 在OpenCV中，我们都是去取一个奇数的正方形模板，例如：3*3，5*5，7*7等。...中值滤波在一定的条件下可以克服常见线性滤波器如最小均方滤波、方框滤波器、均值滤波等带来的图像细节模糊，而且对滤除脉冲干扰及图像扫描噪声非常有效，也常用于保护边缘信息, 保存边缘的特性使它在不希望出现边缘模糊的场合也很有用...空间域sigma选取 其中核大小通常为sigma的6*sigma + 1。...因为离中心点3*sigma大小之外的系数与中点的系数只比 非常小，可以认为此之外的点与中心点没有任何联系，及权重系数为0.OpenCV中默认的计算公式也 是如此，OpenCV参考文档内容如下：“对应高斯参数的...无穷大，值域系数近似相等（忽略常数时，将近为 exp（0）= 1），与高斯模板（空间域模板）相乘后可认为等效于高斯滤波。

    98720

    OpenCV 滤波与卷积之 —— 平滑

    本文摘录OpenCV 中的卷积、滤波相关操作内容，重点介绍 Opencv 中的平滑滤波操作。 平滑 平滑一般也称“模糊”，是一种简单而又常用的图像处理操作。...平滑图像的目的有很多，但通常都是为了减少噪声和伪影。在降低图像分辨率的时候，平滑也是十分重要的。OpenCV 提供5种不同的平滑操作，每种操作都有对应的函数实现，这些操作平滑的结果有着细微的差别。...cv2.boxFilter() OpenCV中的函数cv2.boxFilter()是一种一般化的形式，而cv2.blur()是一种特殊化的形式。...dst[, sigmaY[, # X 方向的高斯核标准差。如果 sigmaY 是0，那么它将被设置为 sigmaX。...} $$ 高斯核示例 OpenCV实现的高斯平滑还为几个常用的内核提供性能上的优化。

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    【从零学习OpenCV 4】高斯滤波

    之后将高斯滤波器与图像之间进行滤波操作，进而实现对图像的高斯滤波。 ?...图5-15 高斯滤波器空间构型 OpenCV 4提供了对图像进行高斯滤波操作的GaussianBlur()函数，该函数的函数原型在代码清单5-13中给出。...该函数能够根据输入参数自动生成高斯滤波器，实现对图像的高斯滤波，函数的前两个参数与前面介绍的滤波函数的参数含义相同。...高斯滤波器的尺寸和标准偏差存在着一定的互相转换关系，OpenCV 4提供了输入滤波器单一方向尺寸和标准偏差生成单一方向高斯滤波器的getGaussianKernel()函数，在函数的定义中给出了滤波器尺寸和标准偏差存在的关系...第二个参数表示高斯滤波的标准差，这个参数如果是一个负数，则调用程序中默认的高斯滤波器尺寸与标准差的公式，其计算公式如式(5.4)所示。 ?

    1.4K10

    OpenCV基础 | 7.滤波

    原图与加了高斯噪声后的图片 滤波器 线性滤波器 线性滤波器的原始数据与滤波结果是一种算术运算，即用加减乘除等运算实现， 如均值滤波器（模板内像素灰度值的平均值）、高斯滤波器（高斯加权平均值）等。...通过比较一定邻域内的灰度值大小来实现的，没有固定的模板，因而也就没有特定的转移函数（因为没有模板作傅里叶变换），另外，膨胀和腐蚀也是通过最大值、最小值滤波器实现的。...（高斯掩模最后要进行归一化处理，即映射到0-1的范围） 低通滤波：就是保留将信号中的低频部分，抑制高频部分。可用均值滤波，高斯滤波处理。...高斯滤波：采用高斯掩膜对输入信号进行卷积的滤波方式叫高斯滤波； 1.均值滤波 均值滤波是低通滤波，线性滤波器，其输出为邻域模板内像素的平均值，用于图像的模糊和降噪。 ?...均值滤波器使用滤波器窗口内的像素的平均灰度值代替图像中的像素值，这样的结果就是降低图像中的“尖锐”变化。这就造成，均值滤波器可以降低噪声的同时，也会模糊图像的边缘。

    48620

    使用Python+OpenCV进行图像处理（二）| 视觉入门

    有多种技术用于实现模糊效果，在这里我们讨论OpenCV中常用的四种技术:平均模糊（Averaging blurring）、高斯模糊（Gaussian blurring）、中值模糊（median blurring...这四种技术应用一个共同的基本原理，即使用滤波器(内核)对图像进行卷积运算。不同的是，在四种模糊方法中使用的滤波器的值是不同的。...例如，假设给定一个大小为5X5的内核（kernel），我们计算卷积结果的平均值，并将结果放在给定区域的中心。示例如下： 如果我们增加内核的大小，像素值将更加归一化。因此图像也会变得越来越模糊。...如上图，内核的值在靠近中心的地方变高，在靠近角的地方变小。将该方法应用于具有正态分布的噪声，如白噪声，效果较好。 双边滤波（Bilateral Filtering）是高斯模糊的一个高级版本。...C代表从均值或加权均值中减去值的大小。

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