opencv_22_图像卷积操作

最新推荐文章于 2025-12-04 17:18:59 发布
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#计算机视觉 #人工智能

这篇文章详细介绍了如何在C++中使用OpenCV库的`blur`函数对Mat对象进行13x13像素的高斯模糊处理，并展示了`imshow`函数展示处理后的图像。

void blur_demo(Mat& image);

void ColorInvert::blur_demo(Mat& image)
{
    Mat dst;
    blur(image, dst, Size(13, 13), Point(-1, -1));
    imshow("图像模糊", dst);
}

27 OpenCV 图像卷积操作
L7O7的博客
08-18 923
图像卷积靠卷积核完成卷积核规定了运算的规则滤波/模糊是卷积运算所带来的效果不同的卷积核所得到的卷积效果不同，故衍生出了不同种类的滤波/模糊，形态运算，梯度运算等概念。由此可见：卷积是图像处理的基础，许许多多处理方式都是离不开卷积的。
图像卷积OpenCV C/C++ 核心操作
m0_54069809的博客
05-28 1747
本文介绍了使用OpenCV的C++接口实现图像卷积的方法。详细讲解了卷积的基本原理，包括卷积核定义、锚点位置和边界处理策略。重点解析了cv::filter2D函数的使用，该函数支持任意线性滤波操作，并提供了三种典型卷积核（模糊、锐化、边缘检测）的实现示例。代码演示了如何加载图像、定义卷积核、处理边界条件以及显示结果。特别强调了对于梯度类操作需要处理负值的情况。文章还指出OpenCV提供了更高效的预定义滤波函数（如高斯模糊、中值滤波等）可供直接调用。
OpenCV-Python：图像卷积操作
图灵追幕者博客录
12-04 2886
图像卷积是图像处理中的一种常用操作，主要用于图像的平滑、锐化、边缘检测等任务。它可以通过滑动一个卷积核（也称为滤波器）在图像上进行操作，将卷积核与图像的每一个像素及其邻域像素进行加权求和，得到输出图像的对应像素值。对于二维图像，卷积核通常是一个2D矩阵，与图像的每一个像素及其邻域像素进行逐元素相乘，然后求和。图像卷积是图像处理中的基础操作，掌握了卷积的原理和使用方法，可以实现更加复杂的图像处理算法，如图像增强、特征提取等。卷积核是一个小矩阵，可以是任意尺寸和形状，其中的元素值用于表示加权系数。
C++Opencv图像卷积操作
qq_45373844的博客
12-08 1429
C++Opencv图像卷积操作
C++ opencv图像卷积操作
weixin_46098612的博客
11-21 2537
卷积的一种应用形式就是滤波，当然不同的卷积核有不同的卷积效果，所以卷积还有诸如梯度运算等其他的应用形式，差别就在于卷积核的不同。图像卷积常常用于图像滤波（平滑化），图像梯度，开运算，闭运算，黑帽运算，顶帽运算等形态处理，以及基于梯度运算的边缘提取中。其实就是利用卷积核（卷积模板）在图像上滑动，将图像点上的像素灰度值与对应的卷积核上的数值相乘，上面的图片演示了图像的卷积操作，但是直观的看出，卷积后的图片和卷积前的图片尺寸不一致。原图像与均值滤波卷积核卷积，结果就是原图像的像素值乘以卷积核对应位置的值相加，
C++ opencv之图像卷积操作
weixin_46196863的博客
01-04 1931
这篇博客我们来学习图像卷积操作（基于opencv） 一、概念 图像卷积可以看成是一个窗口区域在另外一个大的图像上移动，对每个窗口覆盖的区域都进行点乘得到的值作为中心像素点的输出值。窗口的移动是从左到右，从上到下。窗口可以理解成一个指定大小的二维矩阵，里面有预先指定的值。 二、API函数 2.1 函数原型 void cv::blur(InputArray src, OutputArray dst, Size ksize, Point anchor = Point(-1,-1), int b
opencv图像卷积操作和常用的图像滤波函数
每一个不曾起舞的日子，都是对生命的辜负
10-11 1598
卷积操作原理图，cv::blur()函数，均值滤波器(平均滤波器)，cv::boxFilter()函数，cv::GuassianBlur()函数，cv::medianBlur()函数，cv::bilateralFilter()函数，cv2::filter2D()函数
OpenCV_图像的平滑处理详解
从易到难，从入门到精通
09-23 2107
图像平滑处理是图像处理中的一种技术，旨在减少图像中的噪声和细节，从而使图像看起来更平滑。平滑处理可以帮助改善图像质量，去除噪声，并在进一步的图像分析和处理步骤中提供更清晰的数据。常见的平滑处理技术包括滤波、模糊等。例如，下图1是含有噪声的图像，在图像内存在噪声信息，我们通常会通过图像平滑处理等方式去除这些噪声信息。比如：以一个像素为核心，其周围像素可以组成一个n1行n1列（简称n1 x n2）的矩阵，这样的矩阵结构在滤波操作中被称为“滤波核”。矩阵的行、列数，决定了滤波核的大小。
OpenCV--022: 图像卷积操作
WaitFoF
09-22 1361
数字图像是一个二维的离散信号，对数字图像做卷积操作其实就是利用卷积核（卷积模板）在图像上滑动，将图像点上的像素灰度值与对应的卷积核上的数值相乘，然后将所有相乘后的值相加作为卷积核中间像素对应的图像上像素的灰度值，并最终滑动完所有图像的过程。 即： 这个图可以清晰的表征出整个卷积过程中一次相乘后相加的结果；该图片选用3*3的卷积核，卷积核内共有9个数值，所以图片右上角公式中一共有9行，每一行都...
juanji.rar_C++图像卷积_卷积_图像卷积_图像卷积处理_图像处理卷积
09-14
C++作为一种通用且高效的语言，常被用于编写图像处理程序，包括图像卷积的实现。 图像卷积是通过一个卷积核（也叫滤波器或权重矩阵）在图像上滑动并进行加权求和的过程，以改变原始图像的像素值。卷积核通常是对称...
WHJ.rar_C++图像卷积_卷积滤波_图像卷积
09-19
总之，C++图像卷积和卷积滤波是图像处理中的基础操作，通过合理的滤波器设计和卷积计算，我们可以对图像进行各种形式的处理，以达到增强图像、提取特征或识别目标等目的。在实际项目中，结合OpenCV等库，可以实现...
计算机视觉_OpenCV_深度学习_图像处理_数字识别_数独求解_基于Python_使用卷积神经网络_结合传统图像处理算法_实现高精度数独识别与自动求解_支持实时摄像头输入_图片文件导入_可视.zip
06-15
它的应用范围非常广泛，从基本的图像操作到复杂的机器视觉任务，OpenCV都能提供良好的支持。在本项目中，OpenCV的主要作用是作为图像处理的基础平台，为后续的数独识别提供初步的图像处理功能，例如图像预处理、特征...
计算机视觉_深度学习_图像处理_OpenCV_Keras_卷积神经网络_人脸检测_特征提取_模型训练_实时预测_基于OpenCV和Keras框架的实时人脸识别系统_利用卷积神经网络.zip
04-29
OpenCV和Keras是目前最受欢迎的两个开源库，它们在图像处理和深度学习领域中扮演着不可或缺的角色。 OpenCV是一个开源的计算机视觉和机器学习软件库，它提供了大量的图像处理函数，广泛应用于面部识别、手势识别、...
opencv中dnn模块两个人脸检测模型，opencv_face_detector_uint8.pb
04-22
在OpenCV库中，深度学习模块（Deep Neural Network, 简称DNN）是用于计算机视觉任务的强大工具，尤其在图像识别、物体检测等领域。本主题将详细讲解两个用于人脸检测的模型：`opencv_face_detector_uint8.pb`和`res...
【红外小目标检测实战 四】使用风车卷积和Neck多层融合改进
AutumnorLiu的博客
12-04 569
目前此网络召回率达到0.94，已经达到我的心理预期了，计算量只有16.7G FLOPs，可以说是很低了，完全可以实时在边缘设备推理。
YOLO v11的学习记录（八） 使用自定义数据从头训练一个目标检测的模型
xulibo5828的博客
12-04 694
imags目录下保存图片，按照用途的不同又分为train（训练集）、var（验证集）和test（测试集），labels目录下保存与images目录下图片文件的同名txt文件，dataset.yaml是训练配置文件。model=yolo11n.yaml：使用的基础模型是 YOLOv11版本（yolo11n），但是不用它的预训练权重（从头训练），如果使用预训练权重，将该段指令改为：model=yolo11n.pt。当小批次运行成功后，修改和优化训练参数，进行正式训练。batch=16：每批处理 16 张图像。
【opencv图片倾斜矫正】
最新发布
sinat_41053216的博客
12-04 299
opencv图像处理，利用霍夫变换直线检测，进行倾斜图像矫正
计算机视觉·MaskFormer
2301_80132162的博客
11-30 321
借助了的核心思想，不过将原本的目标检测任务迁移到了语义分割和全景分割领域。
推荐两个开源社区-Hugging Face(自然语言处理)和OpenMMLab(计算机视觉)
wxzuobi的博客
11-30 265
随着Transformer架构在自然语言处理领域的革命性突破，该公司在2019年开源了Transformers库，这个举措使其迅速成为NLP领域的事实标准。它的平台提供了海量的开源预训练模型、数据集和在线工具，特别适合快速原型开发和模型部署。而OpenMMLab则以其专业性和系统性见长，它提供了一整套模块化、高质量的代码库，非常适合进行计算机视觉的深入研究和算法开发。Hugging Face和OpenMMLab就是在这样的背景下诞生的两个重要平台，它们虽然都致力于推动AI技术的发展，但侧重点各不相同。
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