OpenCV實現USM銳化 【轉】http://www.programdevelop.com/4964391/ USM (Unsharp masking) is a common operation of image processing. From the Internet search ...
Laplacian void cv::Laplacian InputArray src, OutputArray dst, int ddepth, int ksize , double scale , double delta , int borderType BORDER DEFAULT 參數: src 源圖片 dst 與src相同大小和相同通道數的目標圖像。 ddepth 目標圖像的所需深度 ...
2020-03-10 20:52 0 1018 推薦指數:
OpenCV實現USM銳化 【轉】http://www.programdevelop.com/4964391/ USM (Unsharp masking) is a common operation of image processing. From the Internet search ...
突然發現網上都是些太繁瑣的方法,我就找opencv銳化函數咋這么墨跡。 直接上代碼: kernel = np.array([[0, -1, 0], [-1, 5, -1], [0, -1, 0]], np.float32) #定義一個核 dst = cv.filter2D(image ...
常用Photoshop的玩家都知道Unsharp Mask(USM)銳化,它是一種增強圖像邊緣的銳化算法,原理在此處,如果你想使用這個算法,強烈推薦看一下。本文進行一下簡單的介紹,USM銳化一共分為三步,第一步生成原始圖片src的模糊圖片和高對比度圖片,記為blur和contrast.第二 ...
為了提升自己對Opencv中Mat數據類型的熟悉和掌握程度,自己嘗試着寫了一下Laplace圖像銳化函數,一路坎坷,踩坑不斷。現將代碼分享如下: #include <opencv2/opencv.hpp> #include <iostream> using ...
1、圖像銳化理論基礎 1、銳化的概念 圖像銳化的目的是使模糊的圖像變得清晰起來,主要用於增強圖像的灰度跳變部分,這一點與圖像平滑對灰度跳變的抑制正好相反。而且從算子可以看出來,平滑是基於對圖像領域的加權求和或者說積分運算的,而銳化則是通過其逆運算導數(梯度)或者說有限差分來實現 ...
一、概述 案例:使用雙邊濾波對圖片進行美化。特性:雙邊濾波能夠很好的保留邊緣的同時抑制平坦區域的噪聲。也就是下圖的人臉看上去更平滑了,而且還不影響頭發手的部分。 實現步驟:先試用bilateralFilter對圖片進行過濾,然后再利用filter2D的銳化算子提升圖片的整體的清晰度 ...
銳化概念 圖像平滑過程是去除噪聲的過程。圖像的主要能量在低頻部分,而噪聲主要集中在高頻部分。圖像的邊緣信息主要也在高頻部分,在平滑處理后,將會丟不部分邊緣信息。因此需要使用銳化技術來增強邊緣。 平滑處理的本質是圖像經過平均或積分運算,銳化進行逆運算(如微分)即可。微分運算是求信號變化頻率 ...
利用拉普拉斯算子進行圖像銳化是數字圖像處理里比較簡單的處理手段,下面的例子參考opencv 2 computer vision application programming cookbook,采用兩種方法對輸入圖像進行拉普拉斯銳化,原理比較簡單,故不贅述了。 編譯環境 ...