这篇文章详细讲解讲解Python调用OpenCV实现图像平滑，包括五种算法：均值滤波、方框滤波、高斯滤波、中值滤波和双边滤波。...这就需要通过图像平滑方法来消除这些噪声并保留图像的边缘轮廓和线条清晰度，本文将详细介绍五种图像平滑的滤波算法，包括均值滤波、方框滤波、高斯滤波、中值滤波和双边滤波。...---- 4.常见图像平滑算法 接下来将详细介绍OpenCV中常用的一些滤波器，包括均值滤波、方框滤波、高斯吕波、中值滤波等，如表所示。...图像高斯平滑也是邻域平均的思想对图像进行平滑的一种方法，在图像高斯平滑中，对图像进行平均时，不同位置的像素被赋予了不同的权重。...数字图像处理与机器视觉——Visual C++与Matlab实现. [7]网易云课堂_高登教育. Python+OpenCV图像处理
希望文章对您有所帮助，如果有不足之处，还请海涵~ 本篇文章主要讲解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。全文均是基础知识，希望对您有所帮助。...知识点如下： 1.图像平滑 2.均值滤波 3.方框滤波 4.高斯滤波 5.中值滤波 PS：本文介绍图像平滑，想让大家先看看图像处理的效果，后面还会补充一些基础知识供大家学习。...同时推荐作者的C++图像系列知识： [数字图像处理] 一.MFC详解显示BMP格式图片 < 版权声明：本文内容由互联网用户自发贡献，该文观点仅代表作者本人。
import cv2 o=cv2.imread("C:/Users/xpp/Desktop/Lena.png")#原始图像 r=cv2.GaussianBlur(o,(5,5),0,0)#高斯滤波 cv2....imshow("original",o) cv2.imshow("result",r) cv2.waitKey() cv2.destroyAllWindows() 算法：高斯滤波将中心的权重值增加...dst=cv2.GaussianBlur(src, ksize, sigmaX, sigmaY, borderType) dst表示返回值，表示进行高斯滤波后得到的结果 src表示输入图像，图像深度是CV..._8U、CV_16U、CV_16S、CV_32F、CV_64F ksize表示滤波核的大小，即邻域图像的高度和宽度 sigmaX表示卷积核在水平方向上（X轴方向）的标准差，其控制的是权重比例 sigmaY...，滤波核越大，计算量越大，没有进行归一化处理的卷积核进行滤波，得到的结果往往是错误的。
高斯滤波和均值滤波的原理一样，在均值滤波中所有的像素点的权重都一样，而在高斯滤波中则是越靠近中心的像素点权重远大，权重的分配由二维高斯公式生成的矩阵决定，矩阵的阶和扫描的窗口大小一致。...关于二维高斯公式这里不再赘述，不了解的可以看看这篇文章：高斯函数的详细分析，这里就只给出一个二维高斯分布的产生函数了： //生成高斯核 double* make_kernel(int size, double...double* kernel = new double[size * size]; double d_sigma_2 = 2 * sigma * sigma; double c...double y = k - int(size / 2); kernel[i*size+k] = exp(-(x * x + y * y) / d_sigma_2) * c;
均值滤波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平均值替换图像中每个像素。 均值滤波器一般是使用下面的模板和图像做卷积来实现。 ?...高斯滤波 百度百科是这样介绍高斯滤波的，很清晰明了。 高斯滤波是一种线性平滑滤波，适用于消除高斯噪声（高斯噪声是指它的概率密度函数服从高斯分布（即正态分布）的一类噪声）。...以3*3的模板为例，给出高斯滤波的卷积核 ? 从卷积核可以看到，每一个像素点的权值不是全部相同的。更突出了中心点在像素平滑后的权重，相比于均值滤波而言，有着更好的平滑效果。...("C:/Users/zhou_/Desktop/1.jpg"); Mat dst1(src1.size(), src1.type()); if (!...另外，也可以看到均值滤波对于图像的模糊程度比高斯滤波要严重。
该函数使用内核对图像进行平滑处理： 未归一化的框式滤波器可用于计算每个像素邻域的各种积分特征， 例如图像导数的协方差矩阵（用于密集光流算法等）。...由于高斯函数的傅立叶变换是另外一个高斯函数，所以高斯模糊对于图像来说就是一个低通滤波操作。 高斯滤波器是一类根据高斯函数的形状来选择权值的线性平滑滤波器。...高斯平滑滤波器对于抑制服从正态分布的噪声非常有效。 一维零均值高斯函数为： 其中，高斯分布参数σ决定了高斯函数的宽度。 对于二维图像来说，常用二维零均值离散高斯函数作平滑滤波器。...，是非常经典的平滑噪声处理方法。...双边滤波器顾名思义比高斯滤波多了一个高斯方差sigma－d，它是基于空间分布的高斯滤波函数，所以在边缘附近，离的较远的像素不会太多影响到边缘上的像素值，这样就保证了边缘附近像素值的保存。
核心提示 在Matlab中高斯滤波非常方便，主要涉及到下面两个函数： 函数： fspecial 函数： imfilter 代码实现 clear all; clc; %------------------...---------------------------- %对图像进行高斯滤波，并显示图像 %---------------------------------------------- %读进图像 [...subplot(1,2,1); imshow(Image); title('原图像'); subplot(1,2,2); imshow(gaus); title('滤波后
高斯滤波原理 2. 图像二维卷积 3. 具体实现 4. 参考资料 1. 高斯滤波原理 根据数学知识，一维高斯函数可以描述为： ?...具体实现 在OpenCV中，可以直接使用GaussianBlur()函数实现高斯滤波,但是为了验证和学习高斯滤波算法，也可以自己构建高斯卷积核，使用滤波函数filter2D()进行滤波。...compare(dst1, dst2, c, CMP_EQ); // imshow("原始", img); imshow("高斯滤波1", dst1); imshow...("高斯滤波2", dst2); imshow("比较结果", c); waitKey(); return 0; } 可以看到这里分别用GaussianBlur()和...参考资料 1.OpenCV实现二维高斯核GaussianKernel 2.opencv3.2.0图像处理之高斯滤波GaussianBlur API函数 3.OpenCV高斯滤波器详解及代码实现
在这一篇文章中，我们将使用OpenCV来实现一些滤波的操作： 关于模糊与滤波的理论知识，可以去下方的链接里去学习一下 高斯模糊的原理是什么，怎样在界面中实现？...均值，中值滤波实现结果如下： ? 3：高斯滤波 高斯滤波是一种线性滤波，是常用的一种滤波算法，利用二维高斯函数的分布方式来对图像进行平滑。...高斯滤波的优点可以集中在高斯函数的特点上来看 首先，二维高斯函数是旋转对称的，在各个方向上平滑程度相同，不会改变原图像的边缘走向。...第二，高斯函数是单值函数，高斯卷积核的锚点为极值，在所有方向上单调递减，锚点像素不会受到距离锚点较远的像素影响过大，保证了特征点和边缘的特性。 第三，在频域上，滤波过程中不会被高频信号污染。...通俗的讲，高斯滤波就是对整幅图像进行加权平均的过程，每一个像素点的值，都由其本身和邻域内的其他像素值经过加权平均后得到。
OpenCV 入门教程：均值滤波和高斯滤波 导语 在图像处理和计算机视觉领域，滤波是一项常见的图像处理操作，用于平滑图像、去除噪声等。 OpenCV 提供了多种滤波方法，其中包括均值滤波和高斯滤波。...二、高斯滤波 高斯滤波是一种常用的滤波方法，它通过计算像素周围邻域内像素值的加权平均值来平滑图像。...3.2 图像平滑 均值滤波和高斯滤波还可以用于图像的平滑处理，使图像更加柔和。...gaussian_blurred_image = cv2.GaussianBlur(image, kernel_size, sigmaX) 这个示例将加载名为" image.jpg "的图像文件，并分别使用均值滤波和高斯滤波对图像进行平滑处理...你学会了使用 blur 函数进行均值滤波和使用 GaussianBlur 函数进行高斯滤波，并通过示例应用了解了去噪和图像平滑的操作。
具体均值，中值的实现代码： 均值，中值结果如下 3：高斯滤波 高斯滤波是一种线性滤波，是常用的一种滤波算法，利用二维高斯函数的分布方式来对图像进行平滑。...高斯滤波的优点可以集中在高斯函数的特点上来看 首先，二维高斯函数是旋转对称的，在各个方向上平滑程度相同，不会改变原图像的边缘走向。...第二，高斯函数是单值函数，高斯卷积核的锚点为极值，在所有方向上单调递减，锚点像素不会受到距离锚点较远的像素影响过大，保证了特征点和边缘的特性。 第三，在频域上，滤波过程中不会被高频信号污染。...通俗的讲，高斯滤波就是对整幅图像进行加权平均的过程，每一个像素点的值，都由其本身和邻域内的其他像素值经过加权平均后得到。...在OpenCV中，我们使用 cv.GaussianBlur（）这个函数来调用高斯滤波。 具体的实现方法： 实现结果：
一、blur—图像均值平滑滤波 简称 平均滤波 这是由一个归一化卷积框完成的。...result1),plt.title('bilateralFilter') plt.xticks([]), plt.yticks([]) plt.show() 结果跟上面的一样 二、GaussianBlur—图像高斯平滑滤波...四、bilateralFilter—图像双边滤波 简称：双边滤波 函数 cv2.bilateralFilter() 能在保持边界清晰的情况下有效的去除噪音 但是这种操作与其他滤波器相比会比较慢 我们已经知道高斯滤波器是求...这种高斯滤波器只考虑像素之间的空 间关系，不会考虑像素值之间的关系(像素的相似度) 所以高斯方法不会考虑一个像素是否位于边界。...因此边界也会别模糊掉 双边滤波在同时使用空间高斯权重和灰度值相似性高斯权重 空间高斯函数确保只有邻近区域的像素对中心点有影响， 灰度值相似性高斯函数确保只有与中心像素灰度值相近的才会被用来做模糊运算
今天和大侠简单聊一聊FPGA实现高斯滤波，话不多说，上货。 1、高斯滤波器的实现方式 方法1：与高斯核直接进行卷积实现，这样使用的资源和乘法器 加法器都会很多。...例如3*3窗口的滤波核进行卷积运算，一共需要进行9次乘法和8次加法。 方法2：采用两个一维的高斯滤波进行两次滤波，即先对行进行一维滤波，然后再对列进行一维滤波，这样计算简单，降低了复杂度。
在空域图像处理中，常用的去噪方法：均值滤波、中值滤波、高斯滤波。 如果不想仔细看这篇文章的，也可以直接下载这个设计的完整程序。本文下面是有程序的，大家也可以一边阅读一边试程序。 ?...中值滤波及均值滤波 中值滤波 中值滤波是基于排序统计理论的一种能有效抑制噪声的非线性信号处理技术，中值滤波的基本原理是把数字图像或数字序列中一个像素点的值，用该像素点的一个邻域中各点值的中间值代替，让周围的像素值接近的真实值...使用中值滤波对图像中的脉冲噪声、椒盐噪声去除效果明显，能够保护信号的边缘，使之不被模糊[1]。...理论方法 中值滤波方法：对一个数字信号序列xj (-∞<j<∞)进行滤波处理时，首先要定义一个长度为奇数的L长窗口，L=2N+1，N为正整数。...对这L个信号样本值按从小到大的顺序排列后，其中值，在i处的样值，便定义为中值滤波的输出值y(i)=med[x(i-N)，…，x(i)，…，x(i+N)] 步骤如下： 建立一个奇数长度L=2N+1的滑动滤波窗口
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。...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。...sigmaSpace[, # 坐标空间中滤波器的sigma值 dst[, borderType]]) -> dst 相似于高斯平滑，双边滤波对每个像素及其领域内的像素进行了加权平均。...其权重由两部分组成，第一部分同高斯平滑；第二部分也是高斯权重，不同的是它不是基于空间距离而是色彩强度差计算而来，在多通道（彩色）图像上强度差由各分量的加权累加代替。...可以把双边滤波当作是高斯平滑，只是相似程度更高的像素权值更高，边缘更明显，对比度更高。双边滤波的效果就是将源图像变成一幅水彩画，这种效果在多次迭代后更加显著，因此这种方法在图像分割领域十分有用。
Idea opencv 中 有个实现 高斯滤波 的接口，如下： cv2.GaussianBlur(src, ksize, sigmaX, dst=None, sigmaY=None, borderType...=None) 在做项目的过程中，我发现如果根据 像素点 相对整张图片 的位置 设计 不同的 滤波核大小（即参数 ksize），就可以灵活地对整张图片实现 动态 高斯滤波 了。...水平动态高斯滤波： ? 垂直动态高斯滤波： ? Code 以下代码中，关于 “对角动态高斯滤波（diagonal gaussian）” 的代码段有问题，所以被我注释掉了。...因为不能对单元素单独进行高斯滤波，所以会报错。具体该怎么解决，我也一时没想到。...255 * (img>255) img = img.astype(np.uint8) return img def dynamic_gaussian(img): h, w, c
高斯噪声是一种常见的噪声，图像采集的众多过程中都容易引入高斯噪声，因此针对高斯噪声的高斯滤波也广泛应用于图像去噪领域。...高斯滤波器考虑了像素离滤波器中心距离的影响，以滤波器中心位置为高斯分布的均值，根据高斯分布公式和每个像素离中心位置的距离计算出滤波器内每个位置的数值，从而形成一个形如图5-15所示的高斯滤波器。...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。 ?...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。...生成一个二维的高斯滤波器需要调用两次getGaussianKernel()函数，将X方向的一维高斯滤波器和Y方向的一维高斯滤波器相乘，得到最终的二维高斯滤波器。
为什么要使用滤波 消除图像中的噪声成分叫作图像的平滑化或滤波操作。信号或图像的能量大部分集中在幅度谱的低频和中频段是很常见的，而在较高频段，感兴趣的信息经常被噪声淹没。...因此一个能降低高频成分幅度的滤波器就能够减弱噪声的影响。 如下图，左图带有椒盐噪声，右图为使用中值滤波处理后的图片。 ?...高斯滤波 含义： 中心点权重高，越远越低 ?...中值滤波可以有效的去除斑点和椒盐噪声。但是效率低，其运算时间 为均值滤波的五倍以上。 ?...到此这篇关于opencv 图像滤波(均值,方框,高斯,中值)的文章就介绍到这了,更多相关opencv 图像滤波内容请搜索ZaLou.Cn以前的文章或继续浏览下面的相关文章希望大家以后多多支持ZaLou.Cn
数字图像处理之平滑滤波 by方阳 版权声明：本文为博主原创文章，转载请标出转载地址 http://www.cnblogs.com.../fydeblog/p/6590343.html 1.相关知识 今天介绍平滑滤波的一些知识！...可见模板越大，图像越平滑，但也越模糊。 2.2 选择一副图像，对图像加入椒盐噪声，检验两种滤波模板（3×3 平均模板和 3×3 中值滤波器）对噪声的滤波效果。...A(i:i+(N-1),j:j+(N-1)); e=c(1,:); %是c矩阵的第一行 for u=2:N e=[e,c(u,...由此可见，在滤除椒盐噪声方面，中值滤波要比均值滤波要好！
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