原文链接:https://blog.csdn.net/humanking7/article/details/46826105 核心提示 在Matlab中高斯滤波非常方便,主要涉及到下面两个函数: 函数: fspecial函数: imfilter   代码实现   clear all;clc;%----------------------------------------------%对图像进行高斯滤波,并显示图像%----------------------------------------

原文:Win8 Metro(C#)数字图像处理--2.64图像高斯滤波算法  [函数名称]   高斯平滑滤波器      GaussFilter(WriteableBitmap src,int radius,double sigma) [算法说明]   高斯滤波器实质上是一种信号的滤波器,其用途是信号的平滑处理.它是一类根据高斯函数的 形状来选择权重的线性平滑滤波器,该滤波器对于抑制服从正态分布的噪声非常有效.高斯函数 的公式如下所示: private static double[,] Ga

高斯滤波的原理: 高斯滤波是一种线性平滑滤波,适用于消除高斯噪声,广泛应用于图像处理的减噪过程.通俗的讲,高斯滤波就是对整幅图像进行加权平均的过程,每一个像素点的值,都由其本身和邻域内的其他像素值经过加权平均后得到.高斯滤波的具体操作是:用一个模板(或称卷积.掩模)扫描图像中的每一个像素,用模板确定的邻域内像素的加权平均灰度值去替代模板中心像素点的值. 高斯滤波函数: 高斯滤波被用作为平滑滤波器的本质原因是因为它是一个低通滤波器,而且大部份基于卷积平滑滤波器都是低通滤波器.本实验为3*3阶的计算

基于MATLAB的中值滤波均值滤波以及高斯滤波的实现 作者:lee神 1.   背景知识 中值滤波法是一种非线性平滑技术,它将每一像素点的灰度值设置为该点某邻域窗口内的所有像素点灰度值的中值. 中值滤波是基于排序统计理论的一种能有效抑制噪声的非线性信号处理技术,中值滤波的基本原理是把数字图像或数字序列中一点的值用该点的一个邻域中各点值的中值代替,让周围的像素值接近的真实值,从而消除孤立的噪声点. 方法是用某种结构的二维滑动模板,将板内像素按照像素值的大小进行排序,生成单调上升(或下降)的为二维数

来源: 1.https://ww2.mathworks.cn/help/images/ref/fspecial.html?searchHighlight=fspecial&s_tid=doc_srchtitle#d117e81237 2.https://www.cnblogs.com/leegod/p/8202731.html 简单的原理: 基于MATLAB的中值滤波均值滤波以及高斯滤波的实现 作者:lee神 1.   背景知识 中值滤波法是一种非线性平滑技术,它将每一像素点的灰度值设置为该点某

在图像采集和生成中会不可避免的引入噪声,图像噪声是指存在于图像数据中的不必要的或多余的干扰信息,这对我们对图像信息的提取造成干扰,所以要进行去噪声处理,常见的去除噪声的方法有均值滤波.中值滤波.高斯滤波等,这一篇要实现的是均值滤波. 均值滤波的方法是将图像数据生成3x3的矩阵或是5x5等其他模板,然后对这个矩阵模板进行处理.在图像上对目标像素给一个模板,该模板包括了其周围的临近像素(以目标象素为中心的周围 8 个像素,构成一个滤波模板,即去掉目标像素本身),再用模板中的全体像素的平均值来代替原来

本文为原创作品,未经本人同意,禁止转载 欢迎关注我的博客:http://blog.csdn.net/hit2015spring和http://www.cnblogs.com/xujianqing/ 或许网络上有各位牛人已经对sift算法进行各种的详解和说明,我(小菜鸟)在翻阅各种资料和对opencv中的代码进行反推之后,终于理解该算法.并记录之,供大家一起交流学习!这个博文主要记录了我的学习历程,或许对你有帮助,或许可以启发你,或许你只是一笑而过!没关系,至少自己总结过. 这篇文章主要是对sif

Python下opencv使用笔记(图像频域滤波与傅里叶变换) 转载一只程序喵 最后发布于2018-04-06 19:07:26 阅读数 1654  收藏 展开 本文转载自  https://blog.csdn.net/on2way/article/details/46981825 首先谢谢原创博主了,这篇文章对我帮助很大,记录下方便再次阅读. Python下opencv使用笔记(图像频域滤波与傅里叶变换) 前面曾经介绍过空间域滤波,空间域滤波就是用各种模板直接与图像进行卷积运算,实现对图像的处

如果需要处理的原图及代码,请移步小编的GitHub地址 传送门:请点击我 如果点击有误:https://github.com/LeBron-Jian/ComputerVisionPractice "平滑处理"(smoothing)也称"模糊处理"(bluring),是一项简单且使用频率很高的图像处理方法.平滑处理的用途有很多,最常见的是用来减少图像上的噪点或者失真.在涉及到降低图像分辨率时,平滑处理是非常好用的方法. 图像滤波,就是在尽量保留图像细节特征的条件下对目

本篇文章中,我们一起仔细探讨了OpenCV图像处理技术中比较热门的图像滤波操作.图像滤波系列文章浅墨准备花两次更新的时间来讲,此为上篇,为大家剖析了"方框滤波","均值滤波","高斯滤波"三种常见的邻域滤波操作.而作为非线性滤波的"中值滤波"和"双边滤波",我们下次再分析. 因为文章很长,如果详细啃的话,或许会消化不良.在这里给大家一个指引,如果是单单想要掌握这篇文章中讲解的OpenCV线性滤波相关的三个函

Atitit   图像处理 平滑 也称 模糊, 归一化块滤波.高斯滤波.中值滤波.双边滤波) 是一项简单且使用频率很高的图像处理方法 用途 去噪 去雾 各种线性滤波器对图像进行平滑处理,相关OpenCV函数如下: 归一化块滤波器 (Normalized Box Filter) § 最简单的滤波器, 输出像素值是核窗口内像素值的 均值 ( 所有像素加权系数相等) § 高斯滤波器 (Gaussian Filter) § 最有用的滤波器 (尽管不是最快的). 高斯滤波是将输入数组的每一个像素点与 高斯

对图像进行滤波,可以有两种效果:一种是平滑滤波,用来抑制噪声:另一种是微分算子,可以用来检测边缘和特征提取. skimage库中通过filters模块进行滤波操作. 1.sobel算子 sobel算子可用来检测边缘 函数格式为:skimage.filters.sobel(image, mask=None) from skimage import data,filters import matplotlib.pyplot as plt img = data.camera() edges = fil

首先看下OpenCV 官方文档对于cvSmooth各个参数的解释: Smooths the image in one of several ways. C: void cvSmooth(const CvArr* src, CvArr* dst, int smoothtype=CV_GAUSSIAN, int param1=3, int param2=0, double param3=0, double param4=0) 其对于每个参数的解释如下: param1 – The first para

如题:使用opencv打开摄像头或视频文件,实时显示原始视频,将视频每一帧依次做灰度转换.高斯滤波.canny边缘检测处理(原始视频和这3个中间步骤处理结果分别在一个窗口显示),最后将边缘检测结果保存为一个视频avi文件. 这里问题综合性比较大,这里进行分治. 该类问题可分为四个方面的处理: (1)打开 视频或者是摄像头,并播放视频 (2)对视频的每一帧做处理 (3)同窗体显示四个结果 (4)保存视频文件 以下分为这三个方面进行处理: (1)打开 视频或者摄像头,并播放视频 这个利用opencv

/*高斯滤波:GaussianBlur函数 函数原型: void GaussianBlur( InputArray src, OutputArray dst, Size ksize, double sigmaX, double sigmaY = 0, int borderType = BORDER_DEFAULT ); 参数详解: InputArray src-----源图像 OutputArray dst-----目标图像 Size ksize----高斯内核大小,其中ksize.width和

一 不同色彩空间的转换 OpenCV中有数百种关于在不同色彩空间之间转换的方法.当前,在计算机中有三种常用的色彩空间:灰度,BGR以及HSV(Hue,Saturation,Value). 灰度色彩空间是通过去除色彩信息来将其转换成灰阶,灰度色彩空间对中间处理特别有效,比如人脸检测. BGR,即蓝-绿-红色彩空间,每一个像素点都由一个三元数组来表示,分别代表蓝.绿.红三种颜色.网页开发者可能熟悉另一个与之相似的色彩空间:RGB,他们只是在颜色顺序上不同. HSV,H(Hue)是色调,S(Satur

1.cv2.blur(img, (3, 3))  进行均值滤波 参数说明:img表示输入的图片, (3, 3) 表示进行均值滤波的方框大小 2. cv2.boxfilter(img, -1, (3, 3), normalize=True) 表示进行方框滤波, 参数说明当normalize=True时,与均值滤波结果相同, normalize=False,表示对加和后的结果不进行平均操作,大于255的使用255表示 3. cv2.Guassianblur(img, (3, 3), 1) 表示进行高

二.实现 GIMP中有IIR型高斯滤波的实现,代码位于contrast-retinex.c中,读者可自行查看.下面给出本人实现的核心代码: #include"stdafx.h" typedef struct { float B; ]; } gauss_coefs; //参数计算 void compute_coefs3(gauss_coefs *c,float sigma) { float q, q2, q3; if (sigma >= 2.5) { q = 0.98711 * s

高斯滤波是一种线性平滑滤波,适用于消除高斯噪声,在图像处理的降噪.平滑中应用较多,特别是对抑制或消除服从正态分布的噪声非常有效. 高斯滤波的过程其实就是对整幅图像进行加权平均操作的过程.滤波后图像上每一个像素的灰度值大小,由其本身和邻域内的其他像素共同决定.具体实现是:用一个大小为(2*N+1)的模板(或称卷积核.掩模)依次扫描图像中的每一个像素,用模板确定的邻域内像素的加权平均灰度替代模板中心像素点的灰度值. 一维.二维高斯分布 一维高斯函数表述为: 对应图形: 二维高斯函数表述为: 对应图形

高斯滤波就是对整幅图像进行加权平均的过程.每个像素点的值,都由其本身和邻域内的其它像素值经过加权平均后得到.高斯滤波的详细操作是:用一个模板(或称卷积.掩模)扫描图像中的每个像素.用模板确定的邻域内像素的加权平均灰度值去替代模板中心像素点的值. #滤波去噪 lbimg=cv2.GaussianBlur(newimg,(3,3),1.8) cv2.imshow('src',newimg) cv2.imshow('dst',lbimg) cv2.waitKey() cv2.destroyAllWin