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目标 模糊/平滑图片来消除图片噪声 OpenCV函数:cv2.blur(), cv2.GaussianBlur(), cv2.medianBlur(), cv2.bilateralFilter() 教程...高斯滤波的卷积核权重并不相同:中间像素点权重最高,越远离中心的像素权重越小,来,数学时间( ╯□╰ ),还记得标准正态分布的曲线吗? 显然这种处理元素间权值的方式更加合理一些。...图像是2维的,所以我们需要使用2维的高斯函数,比如OpenCV中默认的3×3的高斯卷积核(具体原理和卷积核生成方式请参考文末的番外小篇): image.png OpenCV中对应函数为cv2.GaussianBlur...用cv2.bilateralFilter()函数实现: img = cv2.imread('lena.jpg') # 双边滤波vs高斯滤波 gau = cv2.GaussianBlur(img, (5,...: image.png 二维X/Y相互独立的高斯函数: image.png 由上可知,二维高斯函数具有可分离性,所以OpenCV分两步计算二维高斯卷积,先水平再垂直,每个方向上都是一维的卷积。
2、读写图片 先从图片的读写开始,opencv读取图片的函数是imread,默认情况下,imread函数返回BGR格式的图像,可以用imwrite函数将数据写到本地。...IMREAD_GRAYSCALE) k3 = ndimage.convolve(img, kernel_3x3) k5 = ndimage.convolve(img, kernel_5x5) GBlur = cv2.GaussianBlur...这个很容易理解,夜晚很黑什么都看不到,不就是因为没看到物体的边缘吗? OpenCV提供了很多边缘检测的滤波函数,比如,Laplacian, Sobel, Scharr, Canny等。...还是来个代码吧, import cv2 img = cv2.imread('car.jpg', flags=cv2.IMREAD_GRAYSCALE) GBlur = cv2.GaussianBlur...本站仅提供信息存储空间服务,不拥有所有权,不承担相关法律责任。如发现本站有涉嫌侵权/违法违规的内容, 请发送邮件至 举报,一经查实,本站将立刻删除。
图5-15 高斯滤波器空间构型 OpenCV 4提供了对图像进行高斯滤波操作的GaussianBlur()函数,该函数的函数原型在代码清单5-13中给出。...代码清单5-13 GaussianBlur()函数原型 void cv::GaussianBlur(InputArray src, OutputArray...borderType:像素外推法选择标志,取值范围在表3-5中给出,默认参数为BORDER_DEFAULT,表示不包含边界值倒序填充。...blur()进行滤波 GaussianBlur(equalLena, result_5, Size(5, 5), 10, 20); GaussianBlur(equalLena, result_...9, Size(9, 9), 10, 20); GaussianBlur(equalLena_gauss, result_5gauss, Size(5, 5), 10, 20); GaussianBlur
OpenCV这么简单为啥不学——1.1、图像处理(灰度图、模糊图片、GaussianBlur函数、提取边缘、边缘膨胀、边缘细化) ---- 目录 OpenCV这么简单为啥不学——1.1、图像处理(灰度图...、模糊图片、GaussianBlur函数、提取边缘、边缘膨胀、边缘细化) 前言 环境 灰度图 模糊图片 GaussianBlur函数 提取边缘 边缘膨胀 边缘细化 整体对照 总结 ---- 前言 计算机视觉市场巨大而且持续增长...,且这方面没有标准API,如今的计算机视觉软件大概有以下三种: 1、研究代码(慢,不稳定,独立并与其他库不兼容) 2、耗费很高的商业化工具(比如Halcon, MATLAB+Simulink) 3...OpenCV致力于真实世界的实时应用,通过优化的C代码的编写对其执行速度带来了可观的提升,并且可以通过购买Intel的IPP高性能多媒体函数库(Integrated Performance Primitives...), 5) # 展示 cv2.imshow("Gray Image", imgBlur) cv2.waitKey(0) 模糊效果 GaussianBlur函数 高斯滤波是一种线性平滑滤波,适用于消除高斯噪声
plt.imshow(result1),plt.title('bilateralFilter') plt.xticks([]), plt.yticks([]) plt.show() 结果跟上面的一样 二、GaussianBlur...原来的求平均数现在变成求 加权平均数,权就是方框里的值 实现的函数是 cv2.GaussianBlur() 需要指定高斯核的宽和高(必须是奇数) 以及高斯函数沿 X,Y 方向的标准 差 如果我们只指定了...如果两个标 准差都是 0,那么函数会根据核函数的大小自己计算。...import pyplot as plt img = cv2.imread('person_454.bmp',0) #0 是指根据窗口大小(5,5)来计算高斯函数标准差 blur = cv2.GaussianBlur...所以这种方法会确保边界不 会被模糊掉,因为边界处的灰度值变化比较大 import cv2 import numpy as np from matplotlib import pyplot as plt
~.我:喔,你说说看,我确实做了不少图像处理的东西(心里默念,你不知知道你给过我多少图像吗?) 老师:好嘞!在用深度学习的时候,比如说面对一张图像,对某个区域感兴趣怎么办?...2.转换灰度并去噪声 gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY) blurred = cv2.GaussianBlur(gray, (9, 9),0) 我们可以得到这两张图...对模糊图像二值化,顾名思义,就是把图像数值以某一边界分成两种数值,细节我会附在文章底部,如果还是不懂,去cao文档吧 blurred = cv2.GaussianBlur(gradient, (9, 9...RETR_TREE, #建立一个等级树结构的轮廓 # cv2.CHAIN_APPROX_NONE, #存储所有的轮廓点,相邻的两个点的像素位置差不超过...RETR_TREE, #建立一个等级树结构的轮廓 # cv2.CHAIN_APPROX_NONE, #存储所有的轮廓点,相邻的两个点的像素位置差不超过
如果有不足之处,还请海涵~ 由于收集图像数据的器件或传输数图像的通道的存在一些质量缺陷,文物图像时间久远,或者受一些其他外界因素、动态不稳定抓取图像的影响,使得图像存在模糊和有噪声的情况,从而影响到图像识别工作的开展...Scharr算子又称为Scharr滤波器,也是计算x或y方向上的图像差分,在OpenCV中主要是配合Sobel算子的运算而存在的,其滤波器的滤波系数如下: Scharr算子的函数原型如下所示,和Sobel...算子几乎一致,只是没有ksize参数,其函数原型如下所示: dst = Scharr(src, ddepth, dx, dy[, dst[, scale[, delta[, borderType...于1986年发明了一个多级边缘检测算法——Canny边缘检测算子,并创立了边缘检测计算理论(Computational theory of edge detection),该理论有效地解释了这项技术的工作理论...= cv2.GaussianBlur(grayImage, (3,3), 0) #阈值处理 ret, binary = cv2.threshold(gaussianBlur, 127, 255, cv2
卷积 就是叠加.卷积的重要的物理意义是:一个函数(如:单位响应)在另一个函数(如:输入信号)上的加权叠加。 通俗的说: 在输入信号的每个位置,叠加一个单位响应,就得到了输出信号。...由于大多数模板都是对称的,所以模板不旋转。卷积是一种积分运算,用来求两个曲线重叠区域面积。可以看作加权求和,可以用来消除噪声、特征增强。 把一个点的像素值用它周围的点的像素值的加权平均代替。...OpenCV中自带了4种模糊算法: blur(均值模糊) GaussianBlur(高斯模糊) medianBlur(中值模糊) bilateralFilter(双边滤波) 新建项目 新建一个项目...增加一个函数blur() ? 然后运行效果 ? ---- 高斯模糊 ? 我们增加一个方法GaussianBlur() ?
NoFaces return numpy.matrix([[p.x, p.y] for p in predictor(im, rects[0]).parts()]) get_landmarks()函数将一个图像转化成...其结果可以插入 OpenCV 的 cv2.warpAffine 函数,将图像二映射到图像一: def warp_im(im, M, dshape): output_im = numpy.zeros(dshape...这个问题是两幅图像之间不同的肤色和光线造成了覆盖区域的边缘不连续。...此函数试图改变 im2 的颜色来适配 im1。它通过用 im2 除以 im2 的高斯模糊值,然后乘以im1的高斯模糊值。...也就是说,这是一个相当简陋的办法,而且解决问题的关键是一个适当的高斯核函数大小。如果太小,第一个图像的面部特征将显示在第二个图像中。过大,内核之外区域像素被覆盖,并发生变色。
NoFaces return numpy.matrix([[p.x, p.y] for p in predictor(im, rects[0]).parts()]) get_landmarks()函数将一个图像转化成...其结果可以插入 OpenCV 的 cv2.warpAffine 函数,将图像二映射到图像一: def warp_im(im, M, dshape): output_im = numpy.zeros...这个问题是两幅图像之间不同的肤色和光线造成了覆盖区域的边缘不连续。...此函数试图改变 im2 的颜色来适配 im1。它通过用 im2 除以 im2 的高斯模糊值,然后乘以im1的高斯模糊值。...也就是说,这是一个相当简陋的办法,而且解决问题的关键是一个适当的高斯核函数大小。如果太小,第一个图像的面部特征将显示在第二个图像中。过大,内核之外区域像素被覆盖,并发生变色。
本工作中的所有示例都是使用Python编码的。 import cv2 from matplotlib import pyplot as plt import numpy as np 首先,导入库。...对于有此类问题的人,matplotlib库将用作这项工作的替代解决方案。 图1.标准图像 要执行的过程将应用于上面显示的图像(图1)。最初会读取图像,以便对其进行处理。...output2 = cv2.blur(gray_image, (10, 10)) plt.imshow(output2) plt.show() 图4具有模糊功能的模糊图像 output2 = cv2.GaussianBlur...THRESH_BINARY) output2 = cv2.Canny(output2, 180, 255) plt.imshow(output2) plt.show() 图8.非模糊图像 如果未实现GaussianBlur...但是,如果将其他示例中使用的GaussianBlur函数应用于文本,则会对文本的质量和易读性产生不利影响,因此将使用midBlur函数代替GaussianBlur函数。
(GrayImage, (3, 3), 0, 0, cv2.BORDER_DEFAULT) #Gaussian = cv2.GaussianBlur(GrayImage, (9, 9),0) #中值滤波...threshold(blurred , 90, 255, cv2.THRESH_BINARY) cv2.imshow('dilation2', Binary) cv2.waitKey(0) #膨胀和腐蚀操作的核函数...threshold(blurred , 170, 255, cv2.THRESH_BINARY) cv2.imshow('dilation2', Binary) cv2.waitKey(0) # 膨胀和腐蚀操作的核函数...cv2.imshow('Dilation2 ', Dilation2) cv2.waitKey(0) ########################################## #建立一个椭圆核函数...GrayImage) cv2.waitKey(0) """ 接下来使用Dilation2图片确定车牌的轮廓 这里opencv3返回的是三个参数 参数一:二值化图像 参数二:轮廓类型 检测的轮廓不建立等级关系
---- smartcrop.js详情 1. smartcrop.js介绍 图像裁剪是许多 Web 应用程序中的常见工作,通常只需切出图像的中心符合我们预期大小就可以了。...js直接调用smartcrop-cli. 3 算法概述 作者说自己使用相当笨拙的图像处理工作。...laplace 2.查找具有类似皮肤颜色的区域(其实破解滑动验证码的算法有些类似) 3.查找饱和度高的区域 4.选择指定的增强区域(例如检测到的人脸) 5.计算整个图片区域生成一组组数据 6.使用重要性函数对它们进行排名...ccv js / jquery.facedetection 依赖于jQuery tracking.js 浏览器端最实用 opencv.js C++编译来的非常重7.6M+ node-opencv node
本文介绍使用OpenCV-Python实现基本的滤波处理 本文不介详细的理论知识,读者可从其他资料中获取相应的背景知识。笔者推荐清华大学出版社的《图像处理与计算机视觉算法及应用(第2版) 》。...函数返回一副二值图,其中包含检测出的边缘。 使用 Canny函数的使用很简单,只需指定最大和最小阈值即可。...如下: #coding=utf-8 import cv2 import numpy as np img = cv2.imread("D:/lion.jpg", 0) img = cv2.GaussianBlur...其代码如下: import cv2 import numpy as np def CannyThreshold(lowThreshold): detected_edges = cv2.GaussianBlur...后续文章将介绍更多的OpenCV的函数使用,以及视频的处理。
其结果可以插入 OpenCV 的 cv2.warpAffine 函数,将图像二映射到图像一: def warp_im(im, M, dshape): output_im = numpy.zeros...这个问题是两幅图像之间不同的肤色和光线造成了覆盖区域的边缘不连续。...(im1, (blur_amount, blur_amount), 0) im2_blur = cv2.GaussianBlur(im2, (blur_amount, blur_amount),...此函数试图改变 im2 的颜色来适配 im1。它通过用 im2 除以 im2 的高斯模糊值,然后乘以im1的高斯模糊值。...也就是说,这是一个相当简陋的办法,而且解决问题的关键是一个适当的高斯核函数大小。如果太小,第一个图像的面部特征将显示在第二个图像中。过大,内核之外区域像素被覆盖,并发生变色。
NoFaces return numpy.matrix([[p.x, p.y] for p in predictor(im, rects[0]).parts()]) get_landmarks()函数将一个图像转化成...其结果可以插入 OpenCV 的 cv2.warpAffine 函数,将图像二映射到图像一: def warp_im(im, M, dshape): output_im = numpy.zeros(dshape...WARP_INVERSE_MAP) return output_im 对齐结果如下: 3.校正第二张图像的颜色 如果我们试图直接覆盖面部特征,很快会看到这个问题: 这个问题是两幅图像之间不同的肤色和光线造成了覆盖区域的边缘不连续...im2.astype(numpy.float64) * im1_blur.astype(numpy.float64) / im2_blur.astype(numpy.float64)) 结果如下: 此函数试图改变...也就是说,这是一个相当简陋的办法,而且解决问题的关键是一个适当的高斯核函数大小。如果太小,第一个图像的面部特征将显示在第二个图像中。过大,内核之外区域像素被覆盖,并发生变色。
模糊图像,可以使用OpenCV中的GaussianBlur()功能。我在GaussianBlur()函数中输入的(25,25)是内核的大小。 由于我们使用高斯模糊,因此内核中像素值的分布遵循正态分布。...,而是使用openCV中的bilateralFilter()函数。...Laplacian滤波器的工作是,将通过对象内部的灰度级和图像背景强度来突出对象的边缘。以下是拉普拉斯滤波器应用结果。 ?...cartoonization(img, option) st.image(cartoon, use_column_width=True) 现在,可以打开提示符,然后转到包含上面代码的Python文件的工作目录...libfontconfig1 libice6 接下来,打开命令提示符,然后转到Python文件和这四个其他文件的工作目录
光照不均匀其实是非常常见的一种状况,为了提升人类的视觉感受或者是为了提升诸如深度学习之类的算法准确性,人们在解决光照不均衡方面已经有大量的工作。...一起来看看这篇论文使用的算法吧,论文名为:《基于二维伽马函数的光照不均匀图像自适应校正算法》。...算法原理 论文使用了Retinex的多尺度高斯滤波求取「光照分量」,然后使用了二「维Gamma函数」针对原图的「HSV空间的V(亮度)分量」进行亮度改变,得到结果。...(V, F1, Size(kernel_size, kernel_size), SIGMA1 / q); GaussianBlur(V, F2, Size(kernel_size, kernel_size...), SIGMA2 / q); GaussianBlur(V, F3, Size(kernel_size, kernel_size), SIGMA3 / q); for (int i = 0; i
NoFaces return numpy.matrix([[p.x, p.y] for p in predictor(im, rects[0]).parts()]) get_landmarks()函数将一个图像转化成...其结果可以插入 OpenCV 的 cv2.warpAffine 函数,将图像二映射到图像一: def warp_im(im, M, dshape): output_im = numpy.zeros...WARP_INVERSE_MAP) return output_im 对齐结果如下: 3.校正第二张图像的颜色 如果我们试图直接覆盖面部特征,很快会看到这个问题: 这个问题是两幅图像之间不同的肤色和光线造成了覆盖区域的边缘不连续...numpy.float64) / im2_blur.astype(numpy.float64)) 结果如下: 此函数试图改变...也就是说,这是一个相当简陋的办法,而且解决问题的关键是一个适当的高斯核函数大小。如果太小,第一个图像的面部特征将显示在第二个图像中。过大,内核之外区域像素被覆盖,并发生变色。
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