OpenCV&&python_图像平滑(Smoothing Images)
Goals
- 学习用不同低通滤波方法模糊图像(Blur imagess with various low pass filter)
- 用用定制的滤波器处理图像(Apply custom-made filters to images (2D convolution))
高通滤波与低通滤波
images can be filtered with various low-pass filters (LPF), high-pass filters (HPF), etc. A LPF helps in removing noise, or blurring the image. A HPF filters helps in finding edges in an image.
cv2.filter2D()
OpenCV provides a function cv2.filter2D() to convolve卷积 a kernel(核) with an image. 例如:
定义一个5x5 averaging filter kernel
直接上代码:
import cv2
import numpy as np
from matplotlib import pyplot as plt
#读图像
img = cv2.imread('text.jpg')
#核的定义
kernel = np.ones((5,5),np.float32)/25
dst = cv2.filter2D(img,-1,kernel)
#输出
plt.subplot(121),plt.imshow(img),plt.title('Original')
plt.xticks([]), plt.yticks([])
plt.subplot(122),plt.imshow(dst),plt.title('Averaging')
plt.xticks([]), plt.yticks([])
plt.show()
结果展示:
注释:
Python:
cv.
Filter2D
(src, dst, kernel, anchor=(-1, -1))
- src – input image.
- dst – output image of the same size and the same number of channels as
src
.
- kernel – convolution kernel (or rather a correlation kernel), a single-channel floating point matrix; if you want to apply different kernels to different channels, split the image into separate color planes using
split()
and process them individually. - anchor – anchor of the kernel that indicates the relative position of a filtered point within the kernel; the anchor should lie within the kernel; default value (-1,-1) means that the anchor is at the kernel center.
- delta – optional value added to the filtered pixels before storing them in
dst
. - borderType – pixel extrapolation method (see
borderInterpolate()
for details).
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