18、图像滤波与边缘、圆和线检测技术

图像滤波与边缘、圆和线检测技术

1. 低通滤波技术

低通滤波用于去除图像中的尖锐成分（高频信息），如边缘和噪声，并保留低频信息，从而使图像模糊或平滑。以下是几种常见的低通滤波函数：

1.1 cv2.boxFilter()

该函数接受图像、目标深度（ddepth）和内核大小作为输入，并对图像进行模糊处理。可以将 normalize 参数指定为 True 或 False ：
- 若为 True ，内核矩阵的系数为 1/(rows * cols) ，此时称为归一化盒式滤波器。
- 若为 False ，系数为 1，称为非归一化盒式滤波器，适用于计算每个像素邻域的各种积分特征，如图像导数的协方差矩阵。

示例代码如下：

output=cv2.boxFilter(input,-1,(3,3),normalize=True)

1.2 cv2.blur()

该函数直接提供归一化盒式滤波器，只需接受输入图像和内核大小作为参数，无需指定 normalize 参数。

示例代码如下：

output = cv2.blur(input,(3,3))

1.3 cv2.Gaussia