计算机视觉入门教程之平滑图像（模糊处理）

最新推荐文章于 2023-05-03 23:35:33 发布
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分类专栏： 人工智能 文章标签： opencv 计算机视觉 图像识别 人脸识别
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本文介绍如何使用OpenCV中的GaussianBlur函数对图像进行模糊处理以减少高频噪声，这有助于算法更准确地检测和理解图像内容。通过应用11x11内核的高斯模糊，可以有效平滑图像并去除噪声。

摘要生成于 C知道 ，由 DeepSeek-R1 满血版支持， 前往体验 >

在许多图像处理管道中，我们必须对图像进行模糊处理以减少高频噪声，从而使我们的算法更容易检测和理解图像的实际内容，而不仅仅是 使“混淆”算法的噪声。在OpenCV中，对图像进行模糊处理非常容易，并且有多种方法可以完成图像处理。

使用到函数：GaussianBlur

应用11x11内核的高斯模糊平滑图像，在降低高频噪声时非常有用。

blurred = cv2.GaussianBlur(image, (11, 11), 0)
cv2.imshow("Blurred", blurred)
cv2.waitKey(0)

计算机视觉图像处理基础系列：滤波、边缘检测与形态学操作
优快云博客专家，系统架构师，有合作、疑惑请私信博主。
04-05 16万+
计算机视觉图像处理基础系列：滤波、边缘检测与形态学操作，计算机视觉是人工智能领域的核心方向之一，旨在让计算机具备理解和解释视觉信息的能力。而图像处理则是计算机视觉的基石，为后续的特征提取、目标识别、图像分割等高级任务提供数据基础。滤波、边缘检测与形态学操作作为图像处理的基础环节，各自发挥着独特且关键的作用。滤波用于改善图像质量，去除噪声或增强特定特征；边缘检测聚焦于提取图像中物体的轮廓信息；形态学操作则基于图像形状对其进行优化与处理。深入理解这些基础技术，对于掌握计算机视觉的核心知识体系至关重要。
opencv高斯滤波cv2.GaussianBlur
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import cv2 img=cv2.imread('1.jpg') #(5, 5)表示高斯矩阵的长与宽都是5，标准差取0 blur=cv2.GaussianBlur(img,(5,5),0) cv2.imshow('GaussianBlur',blur) cv2.waitKey(0) cv2.destroyAllWindows() ...
【计算机视觉】【图像处理】图像平滑-高斯平滑
蔚蓝的天空Tom
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学习笔记(10):一学即懂的计算机视觉（第一季）-图像平滑滤波与去噪
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图像处理和计算机视觉的课程大家已经看过很多，但总有“听不透”，“用不了”的感觉。课程致力于创建人人都能听的懂的计算机视觉，通过生动、细腻的讲解配合实战演练，让学生真正学懂、用会。课程内容分为三篇，包括视觉系统构成，图像处理基础，特征提取与描述，运动跟踪，位姿估计，三维重构等内容。课程理论与实战结合，注重教学内容的可视化和工程实践，为人工智能视觉研发及算法工程师等相关高薪职位就业打下坚实基础。...
计算机视觉基础9---图像模糊
FUXI_Willard
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参考书目：《OpenCV计算机视觉基础教程》–夏帮贵。 代码编写：Jupyter Notebook。 图像模糊处理概念 图像模糊(图像平滑处理)：处理图像中与周围差异较大的点，将其像素值调整为与周围点像素值近似的值； 目的：消除图像噪声和边缘； 均值滤波 均值滤波：以当前点为中心，用其周围N×NN\times{N}N×N个点像素值的平均值代替当前点的像素值； 用于计算平均值的N×NN\times{N}N×N个点称为邻域，用于滤波计算的卷积核大小与邻域相同； 一个大小3×3的邻域为： [125129
OpenCV（三）回归计算机视觉，对图像平滑处理
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#include "cv.h" #include "highgui.h" void smooth(IplImage *image){ cvNamedWindow("in",0); cvNamedWindow("out",0); cvShowImage("in",image); IplImage* out =cvCreateImage(cvGetSize(image
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### 机器学习计算机视觉入门教程知识点详解 #### 一、计算机视觉基础概念 - **定义**: 计算机视觉(Computer Vision, CV)是研究如何让计算机从图像或视频等多维数据中提取、处理、理解和获取信息的一门学科。它涉及...
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机器学习进阶-阈值与平滑-图像平滑操作(去噪操作) 1. cv2.blur(均值滤波) 2.cv2.boxfilter(方框滤波) 3. cv2.Guassiannblur(进行高斯滤波) 4....
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1.cv2.blur(img, (3, 3)) 进行均值滤波 参数说明：img表示输入的图片， (3, 3) 表示进行均值滤波的方框大小 2. cv2.boxfilter(img, -1, (3, 3), normalize=True) 表示进行方框滤波， 参数说明当normalize=True时，与均值滤波结果相同， normalize=False，表示对加和后的结果不进行平均操作...
python-opencv之图像滤波（blur，boxFilter，GaussianBlur，medianBlur）
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