我正在尝试将我的灰度图像与各种滤镜进行卷积。我已经使用了 cv2.Laplacian(gray, cv2.CV_64F) 和 kernel =np.array([[0, 1, 0] , [1, -4, 1] , [0, 1, 0]])
dst =cv2.filter2D(gray, -1, kernel) 但是结果是不同的。有人能解释一下为什么我得到了不同的结果吗？
浏览 78提问于2020-06-17得票数 1
问题是它给了我一个与Matlab完全不同的结果。
Python和OpenCV给了我一个完全黑色的图像。import cv2np.set_printoptions(threshold=np.nan)new_img2 = cv2.filter2D(resim,
浏览 3提问于2013-11-24得票数 2
我知道MATLAB的conv2和corr2的等效函数是scipy.signal.correlate和scipy.signal.convolve。但是函数imfilter具有处理数组外部边界的属性。
浏览 1提问于2014-03-03得票数 11
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第一个答案，即接受的答案，在进行反FFT之前，将图像的FFT与其内部的FFT相乘。这对我来说一点意义都没有R = 128f = np.sqrt(2)现在，主要的焦点
浏览 1提问于2018-02-08得票数 1
opencv cv2.Laplacian()函数应该使用内核[1, -4, 1] , 或者理想情况下(注意到中心点符号可能与外部点相反，这是可以接受的，因为我们通常对过滤器掩码响应的绝对值感兴趣)。[[ 2, 0, 2] , [ 2, 0, 2]]v = np.array[ 0, 0, 2, 0, 2, 0, 0],
浏览 7提问于2022-06-14得票数 1
以下是我在python2.7中的代码：import numpy as np
sobelY= sobelX.T
imgboth = (img
浏览 8提问于2017-10-01得票数 0
，我一直在研究cv2.GaussianBlur()和cv2.filter2D，并传入一个高斯内核。as the lua code方法二(cv2size as the lua codeblurred_image_2 = cv2.filter2D(img, -1, g
浏览 2提问于2019-05-02得票数 1
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我正在搜索Python的等价物imgradient。我知道cv2.Sobel()和cv2.Laplacian()，但它不能像imgradient那样在MATLAB中工作。如果我能得到imgradient.m函数的源代码，那也是一个很大的帮助。此外，我知道cv2.Scharr()也可以使用，但我不确定我应该在参数中放入什么值才能得到与MATLAB中的imgradient相同的结果？
浏览 24提问于2017-12-15得票数 6
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我比较擅长图像处理和gabor滤波器，我想用这个滤波器来增强指纹图像阅读图像->归一化->获取方向图-> gabor filter ->二值化->骨架过滤器
我的代码：imgc = imread(但当我只用一个角度过滤时：
ker= cv2.getGab
浏览 7提问于2021-04-12得票数 2
我试图用ndimage.convolve()函数代替cv2.filter2D()函数进行卷积。这是原始代码以下是替换函数这两种代码都返回不同的值，我尝试在ndimage.convolve上使用参数，然后将原点设置为-1，然后将确切的结果作为cv2.fi
浏览 8提问于2022-02-26得票数 0
我有一个函数定义，接受的图像是单色和二维，和滤波器组，是一个三维阵列(48个2D滤波器)。我需要在每个像素位置将这两个特征向量进行转换以找到特征向量。我该怎么做？我尝试过scipy.ndimage.convolve()，但得到了错误“滤波器权重数组有错误的形状。”
浏览 5提问于2020-06-29得票数 1
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下面是一个对图像执行10次卷积的python代码。cv2.filter2D(opencvOutput2, -1, kernel)opencvOutput5= cv2.filter2D(opencvOutput8, -1, kernel)
opencvOutput10 = cv2.filter2D(opencvOutput9, -1, kernel)cv2.imshow("res&qu
浏览 2提问于2021-01-31得票数 0
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我试图使用OpenCV实现模糊检测，但在OpenCV js：cv2.Laplacian(image, cv2.CV_64F).var()中找不到与以下语句等价的语句
还有其他方法来计算方差吗？
浏览 1提问于2021-08-02得票数 2
以下是我的代码cv2.imshow("original",img_original)cv2.imshow("laplace",laplacian)
浏览 1提问于2018-01-05得票数 1
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使用FFT实现2D卷积
、、、
对于使用大核(滤镜)卷积大图像，TensorFlow.conv2d()的速度非常慢。将1024x1024图像与相同大小的内核进行卷积需要几分钟时间。为了进行比较，cv2.filter2D()会立即返回结果。然而，我并不清楚如何使用这些功能执行简单的图像过滤。
浏览 2提问于2018-05-22得票数 3
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目前，我正在尝试用我自己构建的Laplacian内核来过滤图像。然而，当使用这个内核过滤输入映像时，与SciPy中的实现相比，它提供了一个意想不到的结果。我所构造的Laplacian核应该由以下图像进行验证
过滤图像的代码：im = im.astype(np.float32)
retu
浏览 1提问于2019-02-19得票数 1
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Img是我的RGB格式的输入图像import numpy as npblack = cv2.cvtColor(imgsobel = np.array([[-1 , 0 , 1] , [-2 , 0 , 2] , [-1 , 0 , 1] ])根据文档，-1参数是图像的深度，我认为它是'uint8‘或cv2.cv.CV_8
浏览 0提问于2013-02-08得票数 2
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由于某些原因，算子的水平分量和垂直分量似乎都有很好的效果，但是组合后的图像有很大的噪声。我注意到，当我做(imgv**2)**0.5之类的事情时，也会带来大量的噪音，尽管理想情况下，我应该得到大致相同的图像。import cv2
sobelX = np.array([[1,0,-1],
浏览 0提问于2017-10-01得票数 1
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[0,-1,0]])
sharpened = cv2.filter2D(image, -1, kernel_sharpening)
在上面的代码中，锐化的是我们的结果图像。正如你在上面的代码中看到的，我使用了名为filter2D的opencv函数来执行输入图像与内核的卷积，结果我得到了锐化
浏览 0提问于2019-11-05得票数 0
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