cv中各种滤波的用法opencv（2）

原创 已于 2022-07-09 15:54:39 修改 · 263 阅读 · 0 ·
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#opencv #人工智能 #计算机视觉

于 2022-07-04 22:26:04 首次发布
本文详细介绍了图像处理中常用的滤波技术，包括均值滤波、方框滤波、高斯滤波及中值滤波等。每种滤波方法的特点及应用场景都有涉及，并提供了直观的比较方式。

文章目录

滤波的概念

类似卷积核的处理方式，运用各种核的处理方式进行过滤

均值滤波

  • 对所有的数值进行求和，得到平均数，替代原有的值。

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方框滤波

  • 对所有的数值进行求和，不同的是多了一个归一化的参数normalize， 写false不求平均，会变成所有的值都变成255，过度曝光
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高斯滤波

  • 对所有的值进行一个高斯分布处理，即越靠近中心的点的权重越高，远离的点权重越低。
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中值滤波

  • 就是进行所有的点取中值
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一次查看多个滤波效果

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OpenCV计算机视觉实战（8）——图像滤波详解
qq_30167691的博客
05-26 2306
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实战系列：图像滤波详解
m0_58523831的博客
03-10 2万+
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。
【CV】图像滤波
LJF159的博客
07-28 259
引言 图像的实质是一种二维信号，滤波是信号处理中的一个重要概念。 在图像处理中，滤波是一种非常常见的技术，它们的原理非常简单，但是其思想却十分值得借鉴，滤波是很多图像算法的前置步骤或基础，掌握图像滤波对理解卷积神经网络也有一定帮助。 滤波分类 线性滤波： 对邻域中的像素的计算为线性运算时，如利用窗口函数进行平滑加权求和的运算，或者某种卷积运算，都可以称为线性滤波。常见的线性滤波有：均值滤波、高斯滤波、盒子滤波、拉普拉斯滤波等等，通常线性滤波器之间只是模版系数不同。 非线性滤波： 非线性滤波利用原始图像跟模版
CV学习笔记-图像滤波器
Moresweet 猫甜
12-06 4049
图像滤波器 1. 图像滤波 1. 图像滤波&滤波器 图像滤波： 即在尽可能保留图像细节特征的条件下对目标图像的噪声进行抑制，是图像预处理中不可不可缺少的操作，其处理效果的好坏将直接影响到后续图像处理和分析的有效性和可靠性。 滤波器： 可以把滤波器想象成一个包含加权系数的透镜，当使用这个滤波器平滑处理图像时，就是把这块透镜放到图像之上，透过透镜来看我们得到的图像。 2. 图像滤波的目的&要求 滤波目的： 消除图像中混入的噪声。 为图像识别抽取出图像特征。 滤波要求： 不能损坏图像轮廓及边
CV基础——图像滤波
大墅哥哥的博客
04-27 509
图像滤波 滤波分类 线性滤波：对邻域中的像素的计算为线性运算时，如利用窗口函数进行平滑加权求和的运算，或者某种卷积运算，都可以称为线性滤波。常见的线性滤波有：均值滤波、高斯滤波、盒子滤波、拉普拉斯滤波等等，通常线性滤波器之间只是模版系数不同。 非线性滤波： 非线性滤波利用原始图像跟模版之间的一种逻辑关系得到结果，如最值滤波器，中值滤波器。比较常用的有中值滤波器和双边滤波器。 方框滤波 方框滤波...
计算机视觉cv 学习树,CV 计算机视觉学习笔记之滤波
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07-24 325
概述噪声对图像处理的影响很大，它影响图像处理的输入、采集和处理等各个环节以及输出结果。因此，在进行其它的图像处理前，需要对图像进行去噪处理。从统计学的观点来看，凡是统计特征不随时间变化的噪声称为平稳噪声，而统计特征随时间变化的噪声称为非平稳噪声。幅值基本相同，但是噪声出现的位置是随机的，称为椒盐噪声；如果噪声的幅值是随机的，根据幅值大小的分布，有高斯型和瑞利型两种，分别称为高斯噪声和瑞利噪声。椒盐...
CV基础（四）图像滤波
weixin_41940752的博客
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线性滤波 方框滤波 当normalize=true的时候，方框滤波就变成了我们熟悉的均值滤波。 也就是说，均值滤波是方框滤波归一化（normalized）后的特殊情况。其中，归一化就是把要处理的量都缩放到一个范围内,比如(0,1)，以便统一处理和直观量化。 而非归一化（Unnormalized）的方框滤波用于计算每个像素邻域内的积分特性，比如密集光流算法（dense optical flow ...
OPenCV高级编程——OpenCV图像滤波技术详解与示例
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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。
零基础教程之OpenCV从入门到精通——滤波篇
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本文将深入解析图像滤波的核心技术，手把手带您掌握OpenCV的五大实战利器：从基础的中值滤波除椒盐噪声，到保边圣手双边滤波，再到边缘检测必备的Canny算法。
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OpenCV库是一个开源的计算机视觉库，它提供了许多用于图像处理和计算机视觉任务的函数和工具。其中方框滤波和均值滤波都是 OpenCV 中常用的图像滤波方法，用于平滑图像、去除噪声或模糊图像。下面将就利用方框滤波和均值滤波处理图像做详细介绍。首先安装OpenCV库均值滤波是一种线性滤波方法，其原理是对图像中每个像素周围的邻域内的像素值进行求平均。均值滤波的优点在于简单易实现，计算速度快，但它也有明显的缺点，即可能导致图像边缘变得模糊，并且对于一些特定类型的噪声并不十分有效。
第三章-OpenCV基础-6-滤波处理
行者Sun
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滤波操作,对图像进行平滑处理,也是降噪的过程。
【CV笔记】CV笔记1：图像处理基础-滤波器
真的很想吃烤鸭！！
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图像处理基础：滤波器。 内容包括高斯滤波和边缘检测，其中边缘检测算子主要介绍了sobel算子和拉普拉斯算子以及Canny算子。
OpenCV图像处理使用笔记(六)——图像滤波
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前言 1.图像滤波也叫图像模糊，是平滑图像像素常用处理的方式，通常是为了达到减少图像噪声和伪影，或者降低图像分辨率，OpenCV提供了常用的五种图像模糊操作。 2.我的这里演示的系统环境是Linux，IDE是Qt creator,OpenCV的版本是3.30。 图像模糊 1.简单模糊 （1）blur()是实现简单模糊，是最常用的一种图像模糊方式,目标图像中的每个值都是源图像相应位置一个窗口中像素的...
opencv中的各种滤波器简介
游客520
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在 OpenCV 中，滤波器是图像处理中的重要工具，用于对图像进行平滑、去噪、边缘检测等操作。以下是几种常见滤波器的简单介绍。
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OpenCV中的5种平滑滤波操作
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平滑滤波是一种简单又常见的图像处理操作。平滑图像的目的有很多，但通常都是为了减少噪声和伪影。 在OpenCV中共有5种平滑滤波操作，分别是以下几种： 实验测试代码如下： #include<iostream> #include<opencv2/opencv.hpp> using namespace std; using namespace cv; int main() { Mat srcImage = cv::imread("F:/图像处理/图片一/outThee2.jp
从零开始学cv-9：图像滤波
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08-31 1781
在信息化时代，图像已成为人们获取信息、沟通交流的重要载体。随着科技的飞速发展，图像处理技术在医疗、安防、航天、教育等领域发挥着越来越重要的作用。然而，在实际应用中，图像往往受到噪声、模糊等质量问题的困扰，这些问题严重影响了图像的视觉效果和后续处理。为此，图像滤波技术应运而生，它旨在改善图像质量，为图像的进一步分析和应用奠定基础。本文将围绕图像滤波这一主题，介绍其基本原理、常见算法及其在实际应用中的重要作用。由于图像采集、处理、传输等过程不可避免的会受到噪声的污染，妨碍人们对图像理解及分析处理。
OpenCV（十一）图像滤波(平滑处理)（平均、中值、高斯、双边滤波）
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great_yzl的博客
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目录 一、概念 二、线性滤波 1、概述 2、线性滤波原理： 三、滤波实例 1、均值滤波（cv::blur()）（简单滤波） 2、中值滤波（cv::medianBlur()） 3、高斯滤波（cv::GaussianBlur()） 4、双边滤波（cv::bilateralFilter()） 参考资料 一、概念 “平滑”通常又称“模糊”，是一种简单常用的图像处理操作。进行平滑处理的原因有很多，但通常是用来去除噪声和相机失真，平滑在按照一定的原理来降低图像分辨率中也有重要应用。
高斯滤波在OpenCV和VC中的代码实现及应用
OpenCV（Open Source Computer Vision Library）是一个开源的计算机视觉和机器学习软件库，包含数百个计算机视觉算法。它提供了丰富的图像处理功能，其中包括高斯滤波的实现。在OpenCV中，高斯滤波可以通过函数cv::...
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