过滤是信号和图像处理中基本的任务.其目的是根据应用环境的不同,选择性的提取图像中某些认为是重要的信息.过滤可以移除图像中的噪音.提取感兴趣的可视特征.允许图像重采样等等.频域分析将图像分成从低频到高频的不同部分.低频对应图像强度变化小的区域,而高频是图像强度变化非常大的区域.在频率分析领域的框架中,滤波器是一个用来增强图像中某个波段或频率并阻塞(或降低)其他频率波段的操作.低通滤波器是消除图像中高频部分,但保留低频部分.高通滤波器消除低频部分.参考博客:https://blog.csdn.net…

均值模糊 中值模糊 自定义模糊 模糊操作的基本原理 基于离散卷积 定义好每个卷积核 不同卷积核得到不同的卷积效果 模糊是卷积的一种表象 blur cv2.blur(image, (1, 3)) 第二个参数是卷积核的大小 cv2.medianBlur(image, 5):中值模糊 中值模糊对椒盐噪声有很好的去燥效果 自定义: 高斯模糊 高斯模糊GaussianBlur函数原型: GaussianBlur(src, ksize, sigmaX[, dst[, sigmaY[, borderType]…

OpenCv矩阵操作 有很多函数有mask,代表掩码,如果某位mask是0,那么对应的src的那一位就不计算,mask要和矩阵/ROI/的大小相等 大多数函数支持ROI,如果图像ROI被设置,那么只处理ROI部分 少部分函数支持COI,如果COI设置,只处理感兴趣的通道 矩阵逻辑运算 void cvAnd(const CvArr* src1,const CvArr* src2, CvArr* dst, const CvArr* mask=NULL);// void cvAndS(const Cv…

1.ROI 操作 src = cv.imread('./1.jpg') cv.imshow('src',src) dst = src[40:240,100:300] gray = cv.cvtColor(dst, cv.COLOR_BGR2GRAY) im = cv.cvtColor(gray,cv.COLOR_GRAY2BGR) cv.imshow('dst',im) src[40:240,100:300] = im cv.imshow('roi',src) cv.waitKey(0) 结果:…

目录: (一)模糊或平滑与滤波的介绍 (二)均值模糊 (1) 原理 (2)代码实现-----均值模糊函数blur() (三)中值模糊------mediaBlur函数 (四)高斯模糊------GaussianBlur函数 (五)方框滤波------boxFliter函数 (六)双边滤波------bilateralFilter()函数 (七)自定义模糊filter2D (1)介绍 (2)实现中值模糊 (3)实现锐化处理 (八)边缘保留滤波------EPF (1)高斯双边 (2)均值迁移 正文…

OpenCV的鼠标操作是通过一个中介函数配合回调函数来实现的.指定鼠标操作消息回调函数的函数为SetMouseCallback. void setMouseCallback(const string& winname,MouseCallback onMouse,void* userdata=0) 参数介绍 · const string& winname 窗口名 · MouseCallback onMouse,鼠标响应处理函数,监听鼠标的点击,移动,松开,判断鼠标的操作类型,并进行响应的函数…

形态学操作是指基于形状的一系列图像处理操作,包括膨胀,腐蚀,二值化,开运算,闭运算,顶帽算法,黑帽算法,形态学梯度等,最基本的形态学操作就是膨胀和腐蚀. 一.膨胀 首先需要明确一个概念,膨胀和腐蚀都是针对于图像中较亮的区域而言的,膨胀就是亮的区域变多了,而腐蚀就是暗的区域变多了. 膨胀的功能主要有消除噪声,分割出独立的图像元素,在图像操作的时候,有时候需要对图像中的某些形状进行检测,而这些形状相互连接在一起,不好分开检测,膨胀就能切开这些形状(很小的连接位置),或者图像中有很小块的黑斑,或许是相…

这篇博客就是在PI上直接写出来的!cheers!! PI3的性能已经非常强劲,而作为一个能够独立运行的运算单元,使用它来做图像处理,将是非常适合的.为了挖掘机器的最大潜能,我没有采用比较常见的python等方法,而是直接使用c++实现相关算法,同时使用QT实现GUI操作.这篇文章就是最基本的环境搭建. 一.QT的配置: 1:更新软件源 $ sudo apt-get update 2:替换旧的软件包 $ sudo apt-getupgrade 3:执行树莓派固件升级: 3.1.树莓派固件:可以理解…

部分 III核心操作 OpenCV-Python 中文教程(搬运)目录 9 图像的基础操作 目标 • 获取像素值并修改 • 获取图像的属性(信息) • 图像的 ROI() • 图像通道的拆分及合并几乎所有这些操作与 Numpy 的关系都比与 OpenCV 的关系更加紧密,因此熟练 Numpy 可以帮助我们写出性能更好的代码.(示例将会在 Python 终端中展示,因为他们大部分都只有一行代码) 9.1 获取并修改像素值 首先我们需要读入一幅图像: import cv2 import numpy…

@不要在奋斗的年纪 选择安逸 均值模糊 中值模糊 自定义模糊 意义与应用场景 模糊的基本原理: 1.基于离散卷积 2.定义好每个卷积核 3.不同卷积核得到不同的卷积效果 4.模糊是卷积的一种表象 #均值模糊 (2,8)高模糊2 宽模糊8 def blur_demo(image): dst = cv.blur(image,(2,8)) cv.imshow('blur_demo',dst) #中值模糊 适合椒盐噪声去噪 def median_blur_demo(image): dst = cv.me…