一、實驗過程 我使用的是python語言+openCV來實現圖像濾波。 使用imread()函數讀取圖片,使用imshow()函數顯示圖片,waitKey()函數含義為按下任意鍵繼續; 代碼示例: 結果: 我們可以用pil來實現在圖片上顯示文字,首先先安裝pillow ...
之前在看卷積神經網絡,很好奇卷積到底是什么,最后看到了這篇文章http: blog.csdn.net zouxy article details ,講得很清楚,這篇文章中提到了對圖像的濾波處理就是對圖像應用一個小小的卷積核,並給出了以下例子: 對圖像的卷積,opencv已經有實現的函數filter D,注意,卷積核需要是奇數行,奇數列,這樣才能有一個中心點。opencv卷積的簡單實踐如下: 知道 ...
2017-04-17 20:46 1 29717 推薦指數:
一、實驗過程 我使用的是python語言+openCV來實現圖像濾波。 使用imread()函數讀取圖片,使用imshow()函數顯示圖片,waitKey()函數含義為按下任意鍵繼續; 代碼示例: 結果: 我們可以用pil來實現在圖片上顯示文字,首先先安裝pillow ...
線性濾波可以說是圖像處理最基本的方法,它可以允許我們對圖像進行處理,產生很多不同的效果。做法很簡單。首先,我們有一個二維的濾波器矩陣(有個高大上的名字叫卷積核)和一個要處理的二維圖像。然后,對於圖像的每一個像素點,計算它的鄰域像素和濾波器矩陣的對應元素的乘積,然后加起來,作為該像素位置的值 ...
目錄 1. 高斯濾波原理 2. 圖像二維卷積 3. 具體實現 4. 參考資料 1. 高斯濾波原理 根據數學知識,一維高斯函數可以描述為: 在圖像處理中,選定X方向上長度為3的窗口,令δ=1,中心坐標為1,由上述公式,其卷積核(Xa,X,Xb ...
轉自 http://blog.csdn.net/zouxy09/article/details/49080029 一、線性濾波與卷積的基本概念 線性濾波可以說是圖像處理最基本的方法,它可以允許我們對圖像進行處理,產生很多不同的效果。做法很簡單。首先,我們有一個二維的濾波器矩陣 ...
[toc] 1. 卷積/濾波原理 首先要明確的一點是圖像的卷積/濾波運算,是針對原圖像每一個像素進行處理,得到一個新的圖像的過程。那么進行怎么樣的運算呢?要知道圖像能夠被人所識別,是因為圖像中每個像素並不完全是離散而獨立的,每個像素都跟周圍的像素相關。因此,對每一個像素,選定其周圍一定范圍內 ...
一:什么是卷積 離散卷積的數學公式可以表示為如下形式: f(x) = - 其中C(k)代表卷積操作數,g(i)代表樣本數據, f(x)代表輸出結果。 舉例如下: 假設g(i)是一個一維的函數,而且代表的樣本數為G = [1,2,3,4,5,6,7,8,9] 假設C(k)是一個一維的卷積 ...
圖像處理中濾波和卷積是常用到的操作。兩者在原理上相似,但是在實現的細節上存在一些區別。這篇博文主要敘述這兩者之間的區別。 濾波 簡單來說,濾波操作就是圖像對應像素與掩膜(mask)的乘積之和。比如有一張圖片和一個掩膜,如下圖: 那么像素(i,j)的濾波后結果可以根據以 ...
我是做Tracking 的,對於速度要求非常高。發現傅里葉變換能夠使用。 於是學習之。 核心: 最根本的一點就是將時域內的信號轉移到頻域里面。這樣時域里的卷積能夠轉換為頻域內的乘積! 在分析圖像信號的頻率特性時,對於一幅圖像,直流分量表示預想的平均灰度。低頻分量代表 ...