高斯滤波 openCV实现

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本文旨在介绍如何使用OpenCV进行高斯滤波操作。首先，讲解如何利用OpenCV打开图片，接着深入探讨高斯滤波的理论及其实现效果。通过一个C语言的高斯滤波程序，结合理论进行解析，帮助读者彻底理解高斯滤波的原理。最后，展示OpenCV实现高斯滤波的具体效果对比。

学会任务分解：

task：

1.学会用Opencv打开图片
2.学会用Opencv做一下高斯滤波，看看这个高斯滤波是什么效果，并学一下高斯滤波的理论
3.找一个高斯滤波的C语言程序，结合高斯滤波的理论，将这个程序一定吃透

高斯滤波：

高斯滤波是一种线性平滑滤波，适用于消除高斯噪声，广泛应用于图像处理的减噪过程。通俗的讲，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像素值经过加权平均后得到。高斯滤波的具体操作是：用一个模板（或称卷积、掩模）扫描图像中的每一个像素，用模板确定的邻域内像素的加权平均灰度值去替代模板中心像素点的值。
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OpenCV高斯滤波器详解及代码实现
青城山小和尚
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高斯滤波(Gauss Filter)是线性滤波中的一种。在OpenCV图像滤波处理中，高斯滤波用于平滑图像，或者说是图像模糊处理，因此高斯滤波是低通的。其广泛的应用在图像处理的减噪过程中，尤其是被高斯噪声所污染的图像上。 高斯滤波的基本思想是: 图像上的每一个像素点的值，都由其本身和邻域内其他像素点的值经过加权平均后得到。其具体操作是，用一个核(又称为卷积核、掩模、矩阵)扫描图像中每一个像素点，将
算法系列——高斯滤波
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嵌入式小蟹总的优快云
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高斯滤波是一种基于高斯函数的线性平滑技术，广泛应用于信号处理领域。本文系统介绍了其核心原理、C语言实现及优化方法。文章首先阐述高斯滤波的加权平均特性，详细解析高斯核生成步骤（包括窗口确定、高斯值计算和归一化处理）。随后结合代码实例，深入分析数据结构设计、初始化流程、卷积运算实现及状态管理机制。针对不同应用场景，文章对比了高斯滤波的优缺点，并给出参数选择建议（如窗口大小取6σ+1）和优化方向（动态参数调整、快速卷积算法等）。最后强调在实际应用中需平衡滤波效果与计算效率，特别在实时系统中要考虑信号延迟问题。
读OpenCV之小侃高斯滤波
一亩半分地
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一、前言： 关于高斯滤波在我的前一篇文章《数字图像基本处理算法》中有所谈及那篇只是介绍了高斯滤波的应用，现在这一篇将着重简介高斯滤波的原理和应用，一探个究竟！ 二、啥是高斯滤波？好吃么？             高斯滤波，说白了就是一个函数来对输入的信号（其实这里的信号就
高斯滤波 openCV实现
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高斯滤波： 高斯滤波是一种线性平滑滤波，适用于消除高斯噪声，广泛应用于图像处理的减噪过程。通俗的讲，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像素值经过加权平均后得到。高斯滤波的具体操作是：用一个模板（或称卷积、掩模）扫描图像中的每一个像素，用模板确定的邻域内像素的加权平均灰度值去替代模板中心像素点的值。 3*3模板 5*5模板  
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高斯滤波器可以平滑图像，去除噪声和细节信息；保留图像的主要特征，如轮廓和边缘；通过调整高斯核的大小和标准差，可以控制模糊程度。在某些情况下，图像需要被平滑以减少图像中的细节和纹理，从而使图像更加简单和易于处理。高斯滤波可以通过平滑图像来实现这一目的。高斯滤波器的计算复杂度较高，可能会消耗大量的计算资源和时间；模糊效果可能会导致一些细节信息的丢失。如图3所示，高斯滤波可以平滑图像image，使其更加柔和。图3：（高斯滤波后的图）图2：（生成噪声的图）由于高斯函数可以写成。的形式，因此可以采用。
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【openCV-84】高斯滤波
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高斯滤波是一种常用的图像平滑技术，广泛应用于图像去噪、模糊化和边缘检测等领域。它的主要特点是使用高斯函数（即正态分布函数）作为滤波核，对图像进行平滑处理，从而减少图像中的噪声并平滑图像细节。与均值滤波相比，高斯滤波能够更好地保留图像中的边缘信息，同时去除高频噪声。高斯滤波是一种强大的图像平滑和去噪工具，广泛应用于图像处理的各个方面。通过高斯函数的加权平均，能够去除噪声的同时较好地保留图像的边缘信息。尽管它在去噪和模糊方面具有优越性，但也存在细节丧失和计算量较大的问题。
Opencv（十九）高斯滤波
weixin_70029632的博客
09-16 1439
该函数第三个参数是高斯滤波器的尺寸，与前面函数不同的是，该函数除了必须是正奇数以外，还允许输入尺寸为0，当输入的尺寸为0时，会根据输入的标准偏差计算滤波器的尺寸。函数第四个和第五个参数为X方向和Y方向的标准偏差，当Y方向参数为0时表示Y方向的标准偏差与X方向相同，当两个参数都为0时，则根据输入的滤波器尺寸计算两个方向的标准偏差数值。高斯噪声是一种常见的噪声，图像采集的众多过程中都容易引入高斯噪声，因此针对高斯噪声的高斯滤波也广泛应用于图像去噪领域。
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import cv2 as cv import numpy as np from matplotlib import pyplot as plt img = cv.imread('test.jpg') img = cv.cvtColor(img,cv.COLOR_BGR2RGB) blur = cv.GaussianBlur(img,(7,7),7) plt.subplot(121),plt.imshow(img),plt.title('original') plt.xticks([]),plt.ytic.
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如果原图是彩色图片，可以对RGB三个通道分别做高斯平滑。 cv2.GaussianBlur(src,ksize,sigmaX,sigmay,borderType) src: 输入图像 ksize:高斯卷积核的大小，注意 ： 卷积核的宽度和高度都应为奇数，且可以不同 sigmaX: 水平方向的标准差 sigmaY: 垂直方向的标准差，默认值为0，表示与sigmaX相同 borderType:填充边界类型 import cv2 as cv from matplotlib import pyplot as
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