OpenCV学习——图像卷积滤波

最新推荐文章于 2025-05-12 16:41:57 发布
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#dst #include #image #float

博客聚焦于OpenCV学习，主要内容为图像卷积滤波相关知识。
OpenCV计算机视觉实战（8）——图像滤波详解
qq_30167691的博客
05-26 2308
在本节中，我们从线性滤波(均值/高斯)的原理与参数调优入手，紧接着以非线性滤波(中值/双边)为重点，探讨了它们在各自噪声模型下的卓越表现与局限，最后，通过自定义卷积核实践，介绍如何使用 cv2.filter2D 实现锐化、边缘检测等多样效果。
OpenCV实战（12）——图像滤波详解
盼小辉丶的博客
03-05 1万+
滤波是信号和图像处理中的基本任务之一，其旨在有选择地提取图像的某些特征，可以用于在给定应用程序的上下文中传达重要信息，例如，去除图像中的噪声、提取所需的视觉特征、图像重采样等。图像滤波起源于信号系统理论，本节将介绍一些与滤波相关的重要概念，并展示如何在图像处理应用程序中使用滤波器。
OpenCV学习之卷积滤波
Joey's Blog
08-04 483
//以不同核进行卷积滤波 #include "cv.h" #include "highgui.h" int main(int argc, char** argv) { IplImage* src = 0; IplImage* dst = 0; IplImage* dst2 = 0; /*float k[9] = {0, 1, 0,
opencv基础操作及图像的卷积与滤波
MurphySL的博客
11-27 1333
opencv基础操作及图像的卷积与滤波opencv基础操作 namedWindow(const String& winname, int flags = WINDOW_AUTOSIZE) 创建一个指定名称的窗口 imread(const cv::String &filename ,int flags = IMREAD_COLO) 读取图像返回Mat imshow(const String& wi
在OpenCV中利用卷积进行图像滤波
TSINGHUAJOKING
01-31 1780
简 介： 本文首先讨论了卷积核的概念，以及如何用于对图像进行滤波。然后通过他们对图像进行数学运算来实现特定的效果，比如平和和锐化。展示了如何在OpenCV中实现2D滤波。 在等同卷积卷积核之后，我们创建了更多定制的核，用在OpenCV中的 filter2D()函数中。 介绍了OpenCV中的重要内置函数MediaBlur()，GaussianBlur()。 最后展示了 OpenCV中的 bilateralFilter()函数，是如何在保留图片中清晰边缘的同时又平滑了图像。 关键词： 中值滤波，平滑滤波，..
OpenCV基础（8）OpenCV中的卷积图像滤波
weixin_43229348的博客
09-24 977
你有没有试过在Photoshop或移动应用程序的帮助下模糊或锐化图像?如果是，那么您已经使用过卷积核。在这里，我们将解释如何在OpenCV中使用卷积进行图像滤波。 您将使用2d卷积核和OpenCV计算机视觉库应用不同的模糊和锐化技术的图像。我们将向您展示如何在Python和c++中实现这些技术。 我们将使用下面的图像为我们所有的编码操作。 让我们先看一看将用于过滤图像的代码。我们将详细讨论每一行代码，以便您完全理解它。 1.滤波代码 （1）Python import cv2 import numpy as
OpenCV图像滤波——卷积操作
最新发布
confidence092的博客
05-12 721
从均值模糊与高斯模糊可以看出，不同的卷积核系数会产生不同的卷积/滤波效果。那么是否可以自定义卷积核的系数，然后实现卷积/滤波操作，幸好OpenCV支持这样的功能。
OPenCV高级编程——OpenCV图像滤波技术详解与示例
J^T的博客
08-01 2071
在图像处理领域，滤波是一项基本且重要的技术，用于改善图像质量、去除噪声、增强边缘等。OpenCV作为一个强大的计算机视觉库，提供了多种图像滤波技术，包括线性滤波和非线性滤波。本文将详细介绍OpenCV中的图像滤波技术，包括相关类和函数的用法，并通过示例代码展示其应用。
OPENCV学习指南——卷积操作（一）
m0_74128723的博客
04-05 969
自定义滤波为我们提供了更大的灵活性，允许根据具体的图像处理需求，设计不同的卷积核，从而实现特定的图像处理效果。例如，在图像锐化任务中，我们可以设计一个锐化卷积核，通过卷积操作增强图像的边缘和细节。锐化卷积核的设计思路通常是突出中心像素的权重，同时对周围像素赋予较小的权重，这样在卷积过程中，能够增强像素值的变化，使图像的边缘更加清晰，细节更加突出。这种自定义滤波的方式可以根据不同的应用场景和需求进行调整和优化，满足多样化的图像处理要求。import cv2print("无法读取图像，请检查路径。")
《Learning OpenCV3》——第十章 滤波和卷积
一步的专栏
02-10 1509
第十章 滤波和卷积 第十章 滤波和卷积 一介绍 二阈值处理 1 阈值 2 最佳阈值 3 自适应阈值 三滤波 1 简单滤波均值滤波 2 盒状滤波加权均值滤波 3 中值滤波 4 高斯滤波 5 双边滤波 四导数和梯度 1 Sobel导数 2 Scharr滤波 3 拉普拉斯 五图像形态学 1 腐蚀和膨胀 2 通用形态学操作 一：介绍 滤波使用滤波核进行操作，使用卷...
opencv卷积滤波cvFilter2D
04-15 1180
本文转自http://blog.sina.com.cn/s/blog_6df50e1a01019z95.html 受益匪浅
图像卷积与滤波的一些知识点
热门推荐
zouxy09的专栏
10-12 20万+
图像卷积与滤波的一些知识点zouxy09@qq.comhttp://blog.youkuaiyun.com/zouxy09       之前在学习CNN的时候，有对卷积经常一些学习和整理，后来就烂尾了，现在稍微整理下，先放上来，以提醒和交流。一、线性滤波与卷积的基本概念      线性滤波可以说是图像处理最基本的方法，它可以允许我们对图像进行处理，产生很多不同的效果。做法很简单。首先，我们有一个二维的滤波器矩
opencv中图像模糊--线性滤波
qq_38392229的博客
06-18 285
三种线性滤波： 1.方框滤波 void boxFilter( InputArray src, OutputArray dst, int ddepth, Size ksize, Point anchor = Point(-1,-1), bool normalize = true, ...
OpenCV - Mat、滤波、卷积的实现
青山渺渺
01-23 1090
1、Mat数据类型 //创建图像 Mat M(2, 2, CV_8UC3, Scalar(0, 0, 255)); //改变图像尺寸 M.create(4, 4, CV_8UC2); //快速创建图像的集中方法 Mat E = Mat::eye(4, 4, CV_64F); Mat F = Mat::ones(2, 2, CV_32F); Mat G = Mat::zeros(3, 3, ...
Opencv 实现图像的离散傅里叶变换（DFT）、卷积运算（相关滤波）
ikerpeng
12-16 8986
我是做Tracking 的，对于速度要求很高。发现傅里叶变换可以使用。于是学习之！ 核心： 最根本的一点就是将时域内的信号转移到频域里面。这样时域里的卷积可以转换为频域内的乘积！       在分析图像信号的频率特性时，对于一幅图像，直流分量表示预想的平均灰度，低频分量代表了大面积背景区域和缓慢变化部分，高频部分代表了它的边缘，细节，跳跃部分以及颗粒噪声.  因此，我们可以做相应的锐化和模糊的
OpenCV学习心得——基础篇——滤波与卷积——阈值化与平滑
whl970831的博客
08-02 1252
OpenCV学习心得——基础篇——滤波与卷积——阈值化 FOR THE SIGMA FOR THE GTINDER FOR THE ROBOMASTER 简介： 这一系列的学习心得第一轮将参考《学习OpenCV3》一书 操作系统版本：Ubuntu16.04（在这里博主在Linux下进行运行的） http://www.ubuntu.org.cn/download/desktop 桌面版ubuntu1...
OpenCV 源码详解之基本原理：卷积运算及其意义
tanmx219的博客
08-09 4158
卷积运算是如何进行的 一维卷积 定义： 理解与计算举例： x(n)={x1, x2, x3, x4}; h(n)=(h1, h2, h3, h4); 那么： Y(0)=x(0)h(0); //序号和=0+0=0​ Y(1)=x(0)h(1)+x(1)h(0) //序号和=0+1=1+0=1​ Y(2)=x(0)h(2)+x(1)h(1)+x(2)h(0); //序号和=0+2=...
OpenCV的滤波与卷积
godadream的博客
08-23 4960
目录 预备知识 滤波、核和卷积 边界外推和边界处理 阈值化操作 Otsu算法 自适应阈值 平滑 简单模糊和方框型滤波器 中值滤波器 高斯滤波器 双边滤波器 导数和梯度 索贝尔导数 Scharr滤波器 拉普拉斯变换 图像形态学 膨胀和腐蚀 通用形态学函数 开操作和闭操作 形态学梯度 顶帽和黑帽 自定义核 用任意线性滤波器做卷积 用cv::filter2...
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