1:高斯平滑与滤波的作用 通过高斯平滑使整个图片过渡均匀平滑，去除细节，过滤掉噪声。 2:高斯平滑滤波器简介 高斯平滑滤波器被使用去模糊图像，和均值滤波器差不多，但是和均值滤波器不一样的地方就是核不同。均值滤波器的核每一个值都是相等，而高斯平滑滤波器的核内的数却是呈现高斯分布的。 对于二维 ...

高斯模糊也叫作高斯平滑，这里主要用来实现图像降噪。官方有入门教程：http://opencv-java-tutorials.readthedocs.io/en/latest/ 实现代码如下： package part; import org.opencv.core.*; import ...

原文链接：http://www.juzicode.com/opencv-python-gaussianblur-bilateralfilter 返回Opencv-Python教程 OpenCV-Python教程：均值平滑、中值平滑 一文中介绍了在滑动窗口内均值的方式进行平滑处理，这时窗口 ...

假设一个列数为W,行数为H的高斯卷计算子gaussKernel,其中W,H均为奇数，描点位置在（(H-1)/2 ,(W-1)/2）,构建高斯卷积核的步骤如下 1.计算高斯矩阵 \[gaussMatrix_(H*W) = [gauss(r,c,\sigma)] (0\leqslant r ...

高斯滤波器是根据高斯函数来选择权值的线性平滑滤波器，对随机分布和服从正态分布的噪声有很好地滤除效果。本文从opencv内置的高斯滤波函数入手，深入介绍高斯滤波器的原理与实现。 一、高斯分布函数与高斯卷积核 高斯分布函数指的就是概率论中的正态分布的概率密度函数，均值μ=0时 ...

平滑滤波与边缘检测是图像处理中非常基础与重要的部分。平滑滤波器主要有均值滤波，中值滤波，高斯滤波与双边滤波等，边缘检测主要有Sobel算子，Laplace算子，Canny算子等。本文主要就高斯滤波与Sobel算子进行原理上的介绍，并用Python进行实现。 第一部分，高斯滤波 原理 高斯滤波 ...

一、高斯平滑（模糊） 在高斯平滑中，高斯核中所有数字加起来应该为1，这样才能保证图片只发生平滑效果，而不影响亮度等其他效果。 例如3x3的高斯核如下所示： 二、边缘保留滤波（EPF） 高斯双边模糊（美颜）： 从效果可以看出，边缘保留的还不 ...

卷积 　　LPF（低通滤波） 帮助我们去除噪音，模糊图像，降低图像的高频成分。 　　　　如 kernel = [[0, -1, 0], 　　　　　 　　　　 [-1, 5, -1], ...