opencv基础入门——模糊操作

最新推荐文章于 2023-08-24 17:20:39 发布
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#opencv #计算机视觉 #python

本文介绍了OpenCV中的模糊操作，包括模糊原理、均值模糊、中值模糊、自定义模糊、高斯模糊及其原理、高斯噪声产生与消除、边缘保留滤波如高斯双边和均值迁移的应用。内容详细，附带实例结果展示。

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参考：

一、模糊原理

使用模糊操作的原因之一就是为了给图像预处理时候降低噪声 ， 把噪声与周围的数值平均一下就可以平滑噪声。

模糊基于数学的卷积计算。
卷积:通过两个函数f 和g 生成第三个函数的一种数学算子，表征函数 f f f 与 g g g经过翻转和平移的重叠部分的面积。
g ( i , j ) = ∑ l , k f ( l + k , j + l ) h ( k , l ) g(i,j)=\sum _{l,k}f(l+k,j+l)h(k,l) g(i,j)=l,k∑​f(l+k,j+l)h(k,l)

  • 其中：
    f ( ) f() f()表示一副图像
    i , j i,j i
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OpenCV-Python实战（1）——OpenCV简介与图像处理基础
盼小辉丶的博客
08-10 26万+
OpenCV 是一个的跨平台计算机视觉库，可以运行在 Linux、Windows 和 Mac OS 操作系统上。它轻量级而且高效——由一系列 C 函数和少量 C++ 类构成，同时也提供了 Python 接口，实现了图像处理和计算机视觉方面的很多通用算法。在本文中，将介绍 OpenCV 库，包括它的主要模块和典型应用场景，同时使用 OpenCV-Python 实战讲解图像处理基础要点。
OpenCV 中模糊算法 集合讨论
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模糊算法在图像处理时的使用再平常不过，有必要彻底的了解OpenCV中自带的所有模糊算法。 OpenCV中自带了4种模糊算法： blur（均值模糊）GaussianBlur（高斯模糊） medianBlur（中值模糊） bilateralFilter（双边滤波） 原理上都是简单的，前3种算法分别使用了均值模型、高斯模型、中值模型进行滤波，非常直观易懂。 最后一种双边滤波值得拿
OpenCV---模糊操作
weixin_30553777的博客
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推文：图像平滑处理（归一化块滤波、高斯滤波、中值滤波、双边滤波） 推文：图像的平滑与滤波 模糊操作 三种模糊操作方式 均值模糊 中值模糊 自定义模糊（可以实现上面两种模糊方式） 原理： 图像处理：基础(模板、卷积运算) 图像处理-模板、卷积的整理 基于离散卷积定义好每个卷积核不同卷积核得到不同的卷积效果模糊是卷积的一种表象 一：均值模糊blur de...
OpenCV 图像模糊原理
流楚丶格念的博客
11-09 4747
文章目录模糊原理具体卷积计算过程模糊分类归一化盒子滤波（均值滤波）高斯滤波代码示例 模糊原理 Smooth/Blur（平滑和模糊） 是图像处理中最简单和常用的操作之一。 使用该操作的原因之一就是为了给图像预处理时候降低噪声，把噪声与周围的数值平均一下就可以平滑噪声。 使用Smooth/Blur操作背后是数学的卷积计算，下面我们先来看一下卷积计算相关的知识： 卷积:通过两个函数f 和g 生成第三个函数的一种数学算子，表征函数f 与g经过翻转和平移的重叠部分的面积。 计算公式为： 其中：f()表示一副图像，i
七、模糊操作
beyond谚语的博客
03-26 532
一、模糊操作基本原理 1，基于离散卷积 2，定义好每一个卷积核 3，不同卷积核得到不同的卷积效果 4，模糊是卷积的一种表象 二、1*3卷积核举例 每次右移一格，进行对应相乘再求和。1*3的卷积核左右两边的元素并没有处理而是照搬下来。卷积核一般都奇数。 三、均值模糊 对随机噪声有很好的去噪效果 1，基于平均值的均值模糊 cv2.blur(image,(5,5))需要传入目标图像，定义卷积核大小 import cv2 import numpy as np def blur(image): dst
OpenCV学习笔记 -模糊操作
云中寻雾的博客
05-13 780
模糊操作的作用是在图片时减低噪声。模糊操作有均值模糊，中值模糊，高斯模糊和自定义模糊模糊操作的基本原理：1、基于离散卷积2、定义好每一个卷积核3、不同的卷积核得到不同的卷积效果4、模糊是卷积的一种表象均值滤波：用卷积核中的全体像素的平均值来代替原来像素值中值滤波：将卷积核中的全体像素从小到大排序，保留中值高斯滤波：高斯滤波就是对整幅图像进行加权平均的过程，每一个像素点的值，都由其本身和邻域内的其他...
opencv基础入门——像素运算
nanashi_F的博客
12-25 416
opencv基础入门——像素运算 | 一、算术运算 | 二、逻辑运算
简单图像处理（opencv-python入门）
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参考书目：《Python人脸识别——从入门到工程实践》王天庆著 1.负片（相机底片） import cv2 import numpy as np img=cv2.imread(1.png) cv2.imshow(lala,img) cv2.waitKey(1000) print(img) height=img.shape[0] ...
OpenCV学习笔记——《OpenCV3编程入门》读书笔记
lwq1026的博客
12-05 7827
这篇读书笔记，主要记录我阅读《OpenCV3编程入门》的读书笔记，作者毛星云写的这本书十分适合接触OpenCV的初学者，虽然理论性的内容是简要概括，但还是可以大致的理解。。此书最好的就是提供了大量的完整例子的代码，对初学者入门相当有帮助，建议各位OpenCV的初学者可以认真阅读一下这本书，会对OpenCV的编程有个一个整体的初步认识。 OpenCV学习笔记     chap1 邂逅
OpenCV教程——图像模糊。均值模糊，高斯模糊，中值模糊，双边模糊，高斯分布
2301_76484015的博客
05-13 4965
双边滤波也可以用下图表示，对P点进行模糊，Q点的距离虽然很近，但是像素值差距过大，所以Q点的权重很小，不会过多的考虑到Q点的信息，所以说双边滤波考虑到了边缘信息，避免了边缘信息的丢失。较小（其二维高斯分布概率密度函数图像见下图右），那么生成的掩膜的中心系数较大，而周围的系数较小，这样对图像的模糊效果就不是很明显；，是图像中经常见到的一种噪声，它是一种随机出现的白点或者黑点，也可能是亮的区域有黑色像素或是在暗的区域有白色像素（或者两者皆有）。(i,j)为模版窗口的其他系数的坐标，即(x1,x2)
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weixin_43212588的博客
08-24 1753
图像模糊从字面理解就是将清晰的图像变模糊。在图像处理中，模糊可以理解为对每个像素进行滤波或平滑出来，减少其细节，使得图像的噪声削弱，从而提升其整体质量，本质是进行图像的降噪处理。图像模糊主要用以凸显特征明显的区域，通过模糊处理可以进行特征点的提取或做运动模糊的功能。常通过卷积实现，常用的模糊处理有：均值滤波、高斯滤波、中值滤波、双边滤波等。
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qq_39624528的博客
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4/100发布文章 博文管理我的博客退出 Trash Temp 模糊操作 @[toc] 1.均值模糊 import cv2 as cv import numpy as np def blur_demo(image): dst = cv.blur(image, (1, 3))#，前后为xy轴模糊的程度 cv.imshow("blur_demo", ...
【OpenCV基础笔记6】模糊操作
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一、均值模糊 均值模糊实际上是使用了典型线性滤波算法中的均值滤波算法，是一种线性平滑技术，通过将图像与归一化卷积核进行卷积来实现地。它仅获取内核区域下所有像素的平均值，并替换中心元素。所谓模糊实际上是卷积在图像处理上的一种表现，也可称之为图像的平滑处理过程。均值模糊优点在于效率高，思路简单，缺点是计算均值会将图像中的边缘信息以及特征信息“模糊”掉，会丢失很多有用特征。 在OpenCV中实现均值模糊的API函数为： def cv.blur(src, ksize, dst=None, anchor=No
【opencv-python 7】模糊操作
倔强的大萝卜的博客
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均值模糊 dst = cv.blur(image,(5,5)) # (5,5)卷积核大小 用途：适用于随机噪声 中值模糊 dst = cv.medianBlur(image,5) 用途：适用于椒盐噪声 自定义模糊 kernel = np.ones([5,5],np.float32)/25 # 除以25防止数值超过255，溢出 dst = cv.filter2D(image,-1,...
opencv图像操作——图像模糊
ivan_9的博客
02-14 892
文章目录前言一、模糊理论(Fuzzy Theory)二、模糊原理：三、ps中的模糊1.选择工具栏中的锐化工具2、处理后的图像四、Opencv模糊API操作1、blur()函数2、GaussianBlur()函数3、medianBlur()函数4、bilateralFilter()函数5、filter2D操作五、模糊图像代码演示 前言 以下是本篇文章正文内容，下面案例可供参考 一、模糊理论(Fuzzy Theory) 模糊理论(Fuzzy Theory)是指用到了模糊集合的基本概念,或连续隶属度函数
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OPENCV系列博客主要记录自己学习OPENCV的历程，以及存储已经实现的代码，以备后续回顾使用，代码中包含了主要的备注。 一.图像模糊原理 模糊功能：消除噪声，取边缘之前使用。 公式内： f()原图像，h()卷积核/掩膜 ...
OpenCV--模糊图像操作
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模糊操作时图像处理中最简单和常用的操作之一，使用该操作的原因之一就为了给图像预处理时减低噪声。 使用模糊操作的背后是数学的卷积计算： 其中权重核h(k,l)h(k,l)为“滤波系数”。上面的式子可以简记为： 通常这些卷积算子计算都是线性操作，所以又叫线性滤波。均值滤波（归一化滤波）      均值滤波是典型的线性滤波算法，它是指在图像上对目标像素给一个模板，该模板包括了其周围的临近像素
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