OpenCV 之 图像平滑
1 图像平滑 图像平滑，一种图像空间滤波方法 (低通滤波)，可对图像进行去噪 或 模糊化 (blurring) 以 3X3 的滤波器为例 (即 a=b=1)，则矩阵 Mx 和 Mf 对应的元素乘积之和，就是 g(x, y) 其中，$ M_x = \begin{bmatrix ...
原文：13、OpenCV实现图像的空间滤波——图像平滑
空间滤波基础概念 空间滤波基础 空间滤波一词中滤波取自数字信号处理，指接受或拒绝一定的频率成分，但是空间滤波学习内容实际上和通过傅里叶变换实现的频域的滤波是等效的，故而也称为滤波。空间滤波主要直接基于领域 空间域 对图像中的像素执行计算，用滤波器 也成为空间掩膜 核 模板和窗口 直接作用于图像本身完成类似的平滑。 空间滤波机理 对空间域中的每一点 x,y ，重复如下操作： 对预先定义的以 x,y ...
2019-05-20 20:58 0 574 推荐指数：
相关推荐
Python 图像处理 OpenCV （7）：图像平滑（滤波）处理
」 「Python 图像处理 OpenCV （4）：图像算数运算以及修改颜色空间」 「Python 图像处理 ...
图像平滑处理（滤波）
Author：胡健 1、图像平滑（smooth）也称为“模糊处理”，最常见的smooth的使用方法是降低图像上的噪声或者失真。 2、图像滤波 什么是图像滤波呢？就是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。 图像滤波的目的就是消除图像的噪声和抽出对象的特征 ...
Meanshift图像平滑之opencv实现
。 Meanshift的这种思想可以应用于目标跟踪、图像平滑、边缘检测、聚类等，是一种适应性很好 ...
图像平滑处理（滤波处理）
原图片读入后如下所示，会有很多噪音点 这时就要用到滤波处理来处理这些噪音点，有以下几种方式： 1、均值滤波 对于一个像素点，可以在它周围画一个卷积盒子，用盒子中的均值来代替这个像素点，计算公式为（121+75+...+235）/9 也就相当于一个3×3的卷积矩阵 ...
(三)OpenCV-Python学习—图像平滑
，包括基于二维离散卷积的高斯平滑，均值平滑，基于统计学的中值平滑，以及能够保持图像边缘的双边滤波，导向滤波 ...
OpenCV学习笔记(8)——图像平滑
使用不同的低筒滤波器对图像进行模糊 使用自定义的率弄起对图像进行卷积（2D卷积） 2D卷积 与信号一样，我们也可以对2D图像实施低通滤波，高通滤波等。LPF帮助我们去除噪声，模糊图像。而HPF帮助我们找到图像边缘。 OpenCV提供的函数cv2.filter2D ...
OpenCV-图像平滑-卷积、平均、高斯模糊、中值模糊、双边滤波
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], [0, -1, 0]] HPF （高通滤波）帮助我们找到图像的边缘 ...