opencv——模糊图像（二）

最新推荐文章于 2024-01-12 10:03:39 发布
最新推荐文章于 2024-01-12 10:03:39 发布
阅读量219 收藏
点赞数
分类专栏： opencv学习笔记 文章标签： opencv 计算机视觉 cv
版权声明：本文为博主原创文章，遵循 CC 4.0 BY-SA 版权协议，转载请附上原文出处链接和本声明。
本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/qq_45809384/article/details/109340491
版权
本文介绍了一种利用OpenCV库实现图像模糊处理的方法。通过加载图像并应用不同类型的模糊滤镜（如均值模糊和高斯模糊），展示了如何创建简单的模糊效果。此教程适合希望了解基本图像处理技术的初学者。

摘要生成于 C知道 ，由 DeepSeek-R1 满血版支持， 前往体验 >

#include <opencv2/opencv.hpp> 
#include <iostream> 
using namespace cv;

int main(int argc, char** argv) {
	Mat src, dst;
	src = imread("D:/vcprojects/images/test.png");
	if (!src.data) {
		printf("could not load image...\n");
		return -1;
	}
	char input_title[] = "input image";
	char output_title[] = "blur image";
	namedWindow(input_title, CV_WINDOW_AUTOSIZE);
	namedWindow(output_title, CV_WINDOW_AUTOSIZE);
	imshow(input_title, src);

	blur(src, dst, Size(11, 11), Point(-1, -1));
	imshow(output_title, dst);

	Mat gblur;
	GaussianBlur(src, gblur, Size(11, 11), 11, 11);
	imshow("gaussian blur", gblur);

	waitKey(0);
	return 0;
}
OpenCV-Python实战（1）——OpenCV简介与图像处理基础
盼小辉丶的博客
08-10 25万+
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——图像的预处理操作 GaussianBlur
weixin_50920631的博客
07-19 161
功能描述：高斯模糊的原理就是将图像中的每个像素进行加权平均计算，其中权重是根据高斯分布计算的。因为高斯分布具有中心对称的特性，所以高斯模糊可以有效的平滑图像，并尽可能地保留图像的细节信息。对图像的模糊平滑就是对图像矩阵进行平均的过程。图像平滑处理是一个积分的过程，是通过原图像和一个积分算子进行卷积来实现。该函数使用 OpenCV 中的高斯滤波器卷积核对输入的图像进行卷积操作。参数 sigmaX ：高斯核函数在 X 方向上的标准偏差；参数 ksize ：高斯滤波器卷积核的大小；参数 src ：输入图像；
OpenCV-图像模糊
三哥的博客
10-22 5426
OpenCV-图像模糊在之前我们介绍了opencv图像的基本操作，这里介绍一下利用OpenCV进行图像模糊的几个函数：1、blur( src, dst, Size( i, i ), Point(-1,-1) ) ：平均模糊 src：原始图像 dst：模糊图像 Size( i, i )：滤波模板大小 Point(-1,-1)：中心点定位，具体也不清楚，一般就这样用 2、GaussianBlur( sr
OPENCV图像处理提高（二）：模糊
weixin_34239592的博客
07-27 490
模糊是基本的图像处理方法。 在介绍这两种方法之前先来介绍两种常见的噪声： 椒盐噪声 椒盐噪声是由图像传感器，传输信道，解码处理等产生的黑白相间的亮暗点噪声。椒盐噪声分为两种即胡椒噪声和盐噪声，胡椒噪声是黑色的，属于低灰度噪声，盐噪声是白色的，属于高灰度噪声，一般两种噪声同时出现，呈现在图像上就是黑白杂点。去除椒盐噪声最常用的算法...
07- OpenCV：模糊图像
bigger_belief的博客
01-12 1401
主要讲解图像模糊的相关知识
OpenCV 基础实战三基础的图像处理（图像模糊）
cyl190的博客
10-27 620
OpenCV 基础实战三基础的图像处理（图像模糊）图像模糊简单介绍中值滤波均值滤波均值滤波的缺陷高斯滤波添加椒盐噪声去噪示例（彩图）做中值滤波做均值滤波做高斯滤波添加椒盐噪声去噪示例（灰度图）做中值滤波做均值滤波做高斯滤波 图像模糊简单介绍 上一章节是图像的灰度处理，这一章写的是关于图像模糊的处理。 图像模糊又可以理解为图像平滑，主要是对图像去噪，可以理解是一个滤波器，符合要求的就通过，类似于一副绿色的画中有一个红色的点，红色的点会变滤波器给过滤掉，至于原先的红色点由什么颜色填充，不同的模糊方法会有一定差异
opencv入门（6） -- 图像模糊
weixin_43212588的博客
08-24 1696
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。
OpenCV————图像阈值
gagaki的博客
07-27 2077
阈值 就是将图像分割的界限。一幅图像包括目标物体（前景）、背景还有噪声，阈值法可将图像和背景分割开。有简单阈值，自适应阈值，Otsu’s 二值化等，学习到的函数有： cv2.threshold 简单阈值 cv2.medianBlur 中值滤波 cv2.adaptiveThreshold 自适应阈值 cv2.GaussianBlur 高斯滤波 导入需要的包 import cv2 import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt 简单阈值 这种方法
OpenCV————图像平滑（平均模糊、高斯模糊、中值模糊、双边滤波）
gagaki的博客
07-28 1885
使用不同的低通滤波（LPF）对图像模糊处理，可以去除噪声，其实就是去除图像中的高频成分，高通滤波（HPF）可以增强边缘效果。学习到的函数有： cv.Filter2D —— 2D卷积函数 cv2.blur——均值滤波 cv2.GaussianBlur——高斯滤波 cv2.medianBlur——中值滤波 cv2.bilateralFilter——双边滤波 2D卷积 使用自己定义的卷积核来卷积图像，对图像做模糊处理。OpenCV 提供的函数 cv.fifilter2D() 可以让我们对一幅图像进行卷积操作
OpenCV——图像运算
Little___c的博客
06-29 602
文章素材来源 Fu Xianjun. All Rights Reserved. 知识定义：阈值处理，指剔除图像内像素值高于一定值或者低于一定值的像素点 例如，设定阈值为127，然后 将图像内所有像素值大于180的像素点的值设为255。 将图像内所有像素值小于或等于180的像素点的值设为0。 import cv2 img = cv2.imread("peppa.jpg",0) h,w = img.shape for i in range(h): fo...
OpenCV的图像模糊与否检测
10-17
综合了几种检测方法，vs2013编译通过。Tenengrad梯度方法利用Sobel算子分别计算水平和垂直方向的梯度，同一场景下梯度值越高，图像越清晰。图像模糊与否的一种检测方法，该方法主要采用图像的拉普拉斯卷积操作。
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 4882
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)
图像处理22：图像模糊（滤波器）
观月执白
08-01 3022
与一维信号一样，也可以对 2D 图像实施低通滤波（LPF），高通滤波 （HPF）等。LPF 可以帮助去除噪音，模糊图像。HPF 可以帮助找到图像的边缘 OpenCV 提供的函数 cv.filter2D() 可以让我们对一幅图像进行卷积操作。下面我们将对一幅图像使用平均滤波器。下面是一个 5x5 的平均滤波器核： 操作如下：将核放在图像的一个像素A上，求与核对应的图像上25（5x5） 个像
opencv模糊图像
惶恐的小白的博客
05-20 333
卷积算子—掩模 Smooth/Blur给图像预处理时降低噪声。 卷积是从左向右，从上向下移动。 是这个卷积算子边缘的值乘以大图的像素，然后相加，放在最中央。 边缘像素如何处理？ 向外扩张 均值滤波 高斯滤波 他们都是线性滤波 均值模糊： blur(Mat src,Mat dst,Size(x,y),Point(-1,-1)); #include<opencv2/opencv.hpp&gt...
opencv——图像模糊
weixin_52646021的博客
01-19 427
opencv——图像模糊 图像模糊（所谓模糊，可以理解成每一个像素都取周边像素的平均值）是在给图像做预处理时，降低图像噪声，例如：在大目标支取之前，去除图像的一些琐碎细节。 这里的噪声与物理学中的噪声不大相同。应该找时间去查找资料理解一下。 #include<opencv2/opencv.hpp> #include<iostream> using namespace std; using namespace cv; int main() { Mat src; src=imread("
OpenCV图像模糊处理
qq_51307642的博客
01-10 4654
OpenCV对图像的模糊有均值模糊、高斯模糊、中值滤波、双边滤波 Blur是图像处理中最简单和最常用的操作之一，使用该操作的原因之一是为了给图像预处理的时候降低噪声。 Smooth/Blur操作背后是数学的卷积运算 ...
OpenCV学习之模糊图像
f1161的博客
12-26 186
模糊原理 smooth/Blur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为了给图像预处理时候减低噪声 使用Smooth/Blur操作其背后是数学的"卷积计算" 通常这些卷积算子计算都是线性操作，所以又叫线性滤波 均值滤波和高斯滤波演示 #include<opencv2/opencv.hpp> #include<iostream> using namespace std; using namespace cv; int main( int argc,char*
图像模糊化：使用OpenCV中的模糊函数（blur函数）
loop_syntax648的博客
09-22 613
通过使用blur函数，我们可以实现对图像的模糊化处理。图像模糊化是一种常见的图像处理技术，用于减少图像中的噪声、平滑细节或隐藏敏感信息。在本文中，我们将详细介绍blur函数的使用方法，并提供相应的源代码示例。假设我们有一张名为"input.jpg"的图像，我们将对其应用模糊化处理。运行上述代码后，你将看到两个窗口分别显示原始图像和模糊化后的图像。通过调整模糊核的大小，你可以获得不同程度的图像模糊化效果。函数对输入图像进行模糊化处理，使用(5, 5)作为模糊核的大小。在上面的代码中，我们首先使用。
opencvpython让图像变模糊
最新发布
03-01
对于模拟物体快速移动造成的拖影现象——即所谓的运动模糊，在OpenCV里可以通过自定义卷积核配合 `cv2.filter2D()` 来达成目的。下面的例子说明了怎样构建一个简单的水平方向上的线性运动模糊： ```python import ...
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

个

红包个数最小为10个

元

红包金额最低5元

当前余额3.43元 前往充值 >
需支付：10.00元
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付元
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明：

1.余额是钱包充值的虚拟货币，按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载，可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值