2022-03-27 图像滤波和几何变换（实验）

Luo_淳

已于 2022-04-12 14:28:56 修改

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分类专栏：专业学习文章标签：人工智能 opencv 计算机视觉

于 2022-04-12 13:55:17 首次发布

本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/studyplayhappy/article/details/124121120

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本文介绍了使用OpenCV进行图像处理的实验，包括图像颜色空间转换、滤波（均值、高斯、中值）、几何变换（缩放、旋转、相似、仿射）以及数学形态学操作（腐蚀、膨胀、开运算、闭运算）。实验分析了不同滤波器对噪声的处理效果，并探讨了几何变换中像素插值的重要性。

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人工智能应用——图像滤波和几何变换

一、实验目的

（1）掌握图像颜色空间和直方图知识
（2）掌握图像的点运算和集合变换
（3）掌握数学形态学滤波

二、实验内容与记录

使用OpenCV将彩色图片转成灰度图片，并得到图片的灰度直方图

代码：

import cv2 as cv
img = cv.imread("\small_fish.jpg",1)
img_1 = cv.cvtColor(img,cv.COLOR_BGR2GRAY)

cv.imshow('gray',img_1)
cv.imshow('colour',img)
cv.waitKey(0)

使用OpenCV对图片进行均值滤波、高斯滤波、中值滤波

均值滤波：

在这里插入图片描述
代码：

import cv2 as cv
img = cv.imread("\small_fish.jpg",1)
ave = cv.blur(img, (3, 3))

cv.imshow('average blur',ave)
cv.waitKey(0)

高斯滤波：

代码：

import cv2 as cv
img = cv.imread("\small_fish.jpg",1)
Gausi = cv.GaussianBlur(img, (3, 3), 1)

cv.imshow('GaussianBlur', Gausi)
cv.waitKey(0)

中值滤波：

代码：

import cv2 as cv
img = cv.imread("\small_fish.jpg",1)
med = cv.medianBlur(img, 3)

cv.imshow('medianBlur',med)
cv.waitKey(0)

使用OpenCV对图像进行缩放、旋转、相似变换、仿射变换

缩放：

代码：

import cv2 as cv
import numpy as np

img = cv.imread("\small_fish.jpg",1)
res1 = cv.resize(img, None, fx

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