opencv学习——常见滤波器形状

最新推荐文章于 2024-06-25 21:24:25 发布

ei1994

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本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/ei1990/article/details/78398078

本文深入探讨了OpenCV库中常见的滤波器形状，包括高斯滤波、平均滤波和中值滤波。通过实例展示了它们在图像平滑、噪声去除中的效果，并对比了不同滤波器在处理边缘保持和细节损失方面的差异，为图像处理提供了实用的指导。

摘要生成于 C知道，由 DeepSeek-R1 满血版支持，前往体验 >

import cv2
import numpy as np
from matplotlib import pyplot as plt
# simple averaging filter without scaling parameter
mean_filter = np.ones((3,3))
# creating a guassian filter
x = cv2.getGaussianKernel(5,10)
#x.T 为矩阵转置
gaussian = x*x.T
# different edge detecting filters
# scharr in x-direction
scharr = np.array([[-3, 0, 3],
                   [-10,0,10],
                   [-3, 0, 3]])
# sobel in x direction
sobel_x= np.array([[-1, 0, 1],
                   [-2, 0, 2],
                   [-1, 0, 1]])
# sobel in y direction
sobel_y= np.array([[-1,-2,-1],
                   [0, 0, 0],
                   [1, 2, 1]])
# laplacian
laplacian=np.array([[0, 1, 0],
                    [1,-4, 1],
                    [0, 1, 0]])
filters = [mean_filter, gaussian, laplacian, sobel_x, sobel_y, scharr]
filter_name = ['mean_filter', 'gaussian','laplacian', 'sobel_x', 'sobel_y', 'scharr_x']
fft_filters = [np.fft.fft2(x) for x in filters]
fft_shift = [np.fft.fftshift(y) for y in fft_filters]
mag_spectrum = [np.log(np.abs(z)+1) for z in fft_shift]
for i in range(6):
  plt.subplot(2,3,i+1),plt.imshow(mag_spectrum[i],cmap = 'gray')
  plt.title(filter_name[i]), plt.xticks([]), plt.yticks([])
plt.show()