图像平滑-方框滤波

最新推荐文章于 2023-10-17 14:57:46 发布
最新推荐文章于 2023-10-17 14:57:46 发布
阅读量424 收藏 1
点赞数
CC 4.0 BY-SA版权
分类专栏： python-OpenCV
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/sundanping_123/article/details/86473517

函数boxFilter
处理结果=cv2.boxFilter(原始图像，目标图像深度，核大小，normalize属性)
normalize=1 进行归一化处理即求和平均 可以省略不写，默认为1
normalize=0 不进行归一化处理即只求和不平均，容易溢出

import cv2
a=cv2.imread('image\lenanoise.png',cv2.IMREAD_UNCHANGED)
b=cv2.boxFilter(a,-1,(5,5),normalize=1)
c=cv2.boxFilter(a,-1,(5,5),normalize=0)

cv2.imshow('a',a)
cv2.imshow('b',b)
cv2.imshow('c',c)
cv2.waitKey()
cv2.destroyAllWindows()

在这里插入图片描述

49.图像的方框滤波
twnkie的博客
08-08 369
然后，定义了一个5x5的滤波核，用于进行方框滤波。接下来，使用boxFilter函数对图像进行方框滤波操作。最后，使用imshow函数显示原始图像和滤波后的图像。方框滤波（Box Filtering）是一种基本的图像平滑滤波方法，它对图像中的每个像素周围的邻域进行求和操作，并取平均值作为该像素的新值。方框滤波的数学原理很简单，它对滤波窗口内的像素值进行求和操作，并取平均值作为输出像素值。在OpenCV中，可以使用boxFilter函数进行方框滤波。减少图像的细节，模糊图像。平滑图像以降低噪声。
matlab 点云方框滤波【2024最新版】
点云侠的博客
12-28 1814
给定方框坐标的最值，提取方框内的点。博客长期更新，本文最近一次更新时间为：2024年11月9日。
OpenCv图像处理之方框滤波-线性滤波(一)
YANJINING
08-30 358
OpenCv图像处理之方框滤波-线性滤波 未完待续… #include <iostream> #include <opencv2/opencv.hpp> using namespace std; using namespace cv; void resize_img(Mat &mat, int width, int height, int interpolation); Mat zero_img(int width, int height, int type); in
OpenCV之图像平滑处理（均值滤波，方框滤波）
weixin_52045738的博客
02-18 2134
添加椒盐噪声 图像平滑主要是对图像进行去噪，为了呈现更好的效果，我们先对图像进行椒盐噪声添加。 代码 import cv2 import numpy as np #读取图片 img=cv2.imread(' ') a,b,c=img.shape #随机添加白色噪声点 for i in range(4000): x=np.random.randint(0,a) y=np.random.randint(0,b) img[x,y,]=255 cv2.imshow('',img) #显示图像 cv2.wait
opencv学习日记——图像方框滤波
weixin_51326570的博客
03-26 194
opencv学习日记——图像方框滤波 1、图像结果 2、代码部分 #include<iostream> #include<opencv2/opencv.hpp> using namespace std; using namespace cv; int main() { //读取图片 Mat img2 = imread("nazha1.jpg"); //读取灰度图 Mat gray2 = imread("nazha1.jpg", IMREAD
Emgu CV4图像处理之方框滤波和均值滤波12(C#)
zxy13826134783的博客
11-08 1074
上图原图中红色区域部分记为A,核区域记为B，上图中输出图中的像素值92是这样计算出来的：区域A和区域B的对应位置的值相乘后再累加的结果：(65*0.1+98*0.1+123*0.1)+(65*0.1+96*0.2+115*0.1)+(63*0.1+91*0.1+107*0.1)=92。注意看，上图的核共9个格子，那么可以说这个核是3*3的，它们的值加起来等于1(0.1+0.1+0.1+0.1+0.2+0.1+0.1+0.1+0.1=1)上图5*5的核中的系数都变成了1/25了，它们累加起来也是等于1。
04.图像平滑之均值滤波、方框滤波、高斯滤波及中值滤波1
08-03
本文将详细介绍四种常用的图像平滑方法：均值滤波、方框滤波、高斯滤波以及中值滤波，并结合Python和OpenCV库进行实践。 1. **图像平滑**： - 图像平滑的主要目标是消除图像中的噪声，提高图像质量。噪声通常由...
opencv-基于c++实现的opencv图像处理算法之图像滤波算法方框滤波.zip
最新发布
04-17
方框滤波是图像平滑处理的一种基础方法，对图像噪声具有一定的抑制作用，同时也会影响图像的细节。 方框滤波是一种线性滤波器，它的核函数是一个常数，通常设置为1/N，N是滤波器的窗口大小。这种滤波器将每个像素点...
OpenCV–图像平滑（均值滤波、方框滤波、高斯滤波、中值滤波）
01-20
OpenCV–图像平滑（均值滤波、方框滤波、高斯滤波、中值滤波） 首先看以下图，图像平滑（模糊）只是滤波中的一种操作，并不是整个滤波部分。 一、均值滤波 函数： dst = cv.blur( src, ksize[, dst[, anchor[, ...
opencv 31-图像平滑处理-方框滤波cv2.boxFilter()
小海聊智造
08-02 2105
方框滤波（Box Filtering）是一种简单的图像平滑处理方法，它主要用于去除图像中的噪声和减少细节，同时保持图像的整体亮度分布。方框滤波的原理很简单：对于图像中的每个像素，将其周围的一个固定大小的邻域内的像素值取平均，然后将这个平均值赋值给当前像素。这个邻域通常是一个正方形，称为方框或窗口。方框滤波相当于用一个均值滤波器对图像进行滤波。与均值滤波的不同在于，方框滤波不会计算像素均值。在均值滤波中，滤波结果的像素值是任意一个点的邻域平均值，等于各邻域像素值之和除以邻域面积。
基于 MATLAB 的滤波器设计 (fdatool使用).pdf
09-14
基于 MATLAB 的滤波器设计 (fdatool使用)pdf,1）基于FDATool的FIR滤波器设计 2）基于MATLAB内建函数的FIR设计 3）基于FDATool的HDL代码产生
图像处理（上）：四、图像的均值滤波、方框滤波和高斯滤波的原理及实现
01-21
一、线性滤波和非线性滤波 常用的线性滤波：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：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。 二、方框滤波（盒子滤波） 均值滤波是盒子滤波归一化的一种特殊情况。 1、应用：可以说，一切需要求某个邻域内像素之和的场合，都有方框滤波的用武之地，比如：均值滤波、引导滤波、计算Haar特征等等。 2、优势：速度快。它可以使复杂度为O(MN)的求和，求方差等运算降低到O(1)或近似于O(1)的复杂度，也就是说与邻域尺寸无关了，有点类似积分图，但是比积
lena平滑滤波，锐化及高斯低通滤波处理
12-03
lena平滑滤波，锐化及高斯低通滤波处理
《OpenCV3编程入门》学习笔记6 图像处理（一）线性滤波：方框滤波、均值滤波、高斯滤波
ccchenxi的博客
11-30 610
第6章 图像处理 6.1 线性滤波：方框滤波、均值滤波、高斯滤波 6.1.1 图像滤波与滤波器 1.图像滤波：在尽量保留图像细节特征的条件下对目标图像的噪声进行抑制 目的： （1）抽出对象的特征作为图像识别的特征模式 （2）适应图像处理的要求，消除图像数字化时所混入的噪声 要求： （1）不损坏图像的轮廓及边缘等重要信息 （2）使图像清晰视觉效果好 2.平滑滤波：消除图像中的噪声成分，低频增强的空间...
OpenCV函数简记_第三章数字图像的滤波处理（方框，均值，高斯，中值和双边滤波）
目前涉及领域：目标检测，语义分割以及数字图像处理
08-22 824
本文描述了数字图像的滤波处理，主要由线性滤波和非线性滤波两个部分组成。其中： 1. 线性滤波包含：方框滤波，均值滤波，高斯滤波。 2. 非线性滤波包含: 中值滤波，双边滤波。
31 MATLAB点云处理：探索方框滤波技术
目标检测专栏持续更新中，改进YOLO系列通用，适用v5、v7、v8、所有博客均是团队原创博客，所有文章禁止转载，违者必究。
10-17 157
点云方框滤波是一种基本的滤波技术，它利用一个移动的窗口或方框来平均点云数据，以降低噪声、平滑点云以及滤除离群点。方框滤波的操作步骤如下：定义一个滤波窗口（方框），该窗口通常是一个立方体或长方体，其大小由滤波半径决定。将该窗口移动到点云中的每个点，并计算窗口内所有点的平均值。使用平均值来替代窗口中心点的值，从而平滑数据或降低噪声。MATLAB提供了丰富的工具和函数，用于执行方框滤波操作，以满足不同应用的需求。选择适当的滤波窗口，该窗口的大小由滤波半径来决定。
方框滤波boxFilter函数的使用示例程序
北漠苍狼的专栏(QQ:1746430162)
11-23 756
//--------------------------------------【程序说明】------------------------------------------- // 程序描述：方框滤波boxFilter函数的使用示例程序 // 开发测试所用操作系统： Windows 7 64bit // 开发测试所用IDE版本：Visual Studio 2010 // 开发测试所用O
15、方框滤波
MuMengSunny
03-16 2282
一、方框滤波 方框滤波是均值滤波的一般形式，在均值滤波中，将滤波器中所有的像素值求和后的平均值作为滤波后结果，方框滤波也是求滤波器内所有像素值的之和，但是方框滤波可以选择不进行归一化，就是将所有像素值的和作为滤波结果，而不是所有像素值的平均值。 用公式表达为： K=1α[1⋯1⋮⋱⋮1⋯1]K=\frac{1}{\alpha}\left[\begin{array}{ccc}1 & \cdots & 1 \\ \vdots & \ddots & \vdots \\ 1 &amp
Python OpenCV图像平滑处理：均值与方框滤波详解
在本篇文章中，我们深入探讨了如何利用Python的OpenCV库进行图像平滑处理，这是一个关键的图像处理技术，用于减少图像中的噪声，提高图像质量。主要关注的是两种常见的平滑滤波方法：均值滤波和方框滤波。 1. 均值...
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