#include <opencv2/opencv.hpp> #include <iostream> using namespace cv; using namespace std; void add_salt_and_pepper_noise(Mat &image); void add_gaussian_noise(Mat &image); int main(int argc, char** argv) { Mat src = imread("f:/ima

OpenCV(Open Source Computer Vision Library)是一个跨平台计算机视觉库,实现了图像处理和计算机视觉方面的很多通用算法 在python中可以利用opencv来去除水印 opencv安装 window10 OpenCV 3:http://www.lfd.uci.edu/~gohlke/pythonlibs/#opencv Numpy:http://www.lfd.uci.edu/~gohlke/pythonlibs/#numpy 将下载好的whl文件放置到一个

python 去除水印"人工"智能去除水印 这两天公司来了一个新的需求--去除水印,对于我一个从未接触过的这种事情的人来说,当时我是蒙的.不过首先我就去搜索了一下是否有该种合适的功能模块,经过我的筛选,发现opencv应该是最有满足我这个需求可能的模块了. 我先把我的测试例子放上来. 测试图片(你可能在别处看到过,没错就是你看到过的那个例子图) 第一种方法: 该方法看着是不是很简单?没错就这么几行代码,但是这种方式需要一个美工,让他配合你做一张di.png di.png # 方式一 i

void salt(IplImage *img, int saltNum) { int x,y; int i ; unsigned char *src = NULL; src = (unsigned char*)img->imageData; for(i = 0; i < saltNum; i++) { x = rand() % img->width; y = rand() % img->height; if(img->nChannels == 1) { src[y * im

部分 IVOpenCV 中的图像处理 OpenCV-Python 中文教程(搬运)目录 16 图像平滑 目标 • 学习使用不同的低通滤波器对图像进行模糊 • 使用自定义的滤波器对图像进行卷积(2D 卷积) 2D 卷积 与一维信号一样,我们也可以对 2D 图像实施低通滤波(LPF),高通滤波(HPF)等.LPF 帮助我们去除噪音,模糊图像.HPF 帮助我们找到图像的边缘OpenCV 提供的函数 cv.filter2D() 可以让我们对一幅图像进行卷积操作.下面我们将对一幅图像使用平均滤波器.下面是

 思路: 1.通过形态学操作.阈值处理.距离变换等方法,使得各个轮廓分开 2.计算轮廓数量 #include <opencv2/opencv.hpp> #include <iostream> #include <math.h> using namespace cv; using namespace std; int main(int argc, char** argv) { Mat src = imread("计数.jpg"); //medianBl

对于图形的平滑与滤波,但从滤波角度来讲,一般主要的目的都是为了实现对图像噪声的消除,增强图像的效果. 对于2D图像可以进行低通或者高通滤波操作 低通滤波(LPF):有利于去噪,模糊图像 高通滤波(HPF):有利于找到图像边界 (一)统一的2D滤波器cv2.filter2D Opencv提供的一个通用的2D滤波函数为cv2.filter2D(),滤波函数的使用需要一个核模板,对图像的滤波操作过程为:将和模板放在图像的一个像素A上,求与之对应的图像上的每个像素点的和,核不同,得到的结果不同,而滤波的

平滑滤波 平滑滤波是低频增强的空间域滤波技术.空间域滤波技术即不经由傅立叶转换,直接处理影像中的像素,它的目的有两类:一类是模糊:另一类是消除噪音.空间域的平滑滤波一般采用简单平均法进行,就是求邻近像元点的平均亮度值.邻域的大小与平滑的效果直接相关,邻域越大平滑的效果越好,但邻域过大,平滑会使边缘信息损失的越大,从而使输出的图像变得模糊,因此需合理选择邻域的大小.-- 整理自<维基百科>与<百度百科> 滤波 VS 模糊  关于滤波和模糊: 它们都属于卷积,不同滤波方法之间只是卷积核

OpenCV学习笔记3 图像平滑(低通滤波) 使用低通滤波器可以达到图像模糊的目的.这对与去除噪音很有帮助.其实就是去除图像中的高频成分(比如:噪音,边界).所以边界也会被模糊一点.(当然,也有一些模糊技术不会模糊掉边界).OpenCV 提供了四种模糊技术. 2D 卷积 对 2D 图像实施低通滤波(LPF:low pass filter),高通滤波(HPF:high pass filter)等.LPF 帮助我们去除噪音,模糊图像.HPF 帮助我们找到图像的边缘OpenCV 提供的函数 cv.fi

使用不同的低筒滤波器对图像进行模糊 使用自定义的率弄起对图像进行卷积(2D卷积) 2D卷积 与信号一样,我们也可以对2D图像实施低通滤波,高通滤波等.LPF帮助我们去除噪声,模糊图像.而HPF帮助我们找到图像边缘. OpenCV提供的函数cv2.filter2D()可以让我们对一幅图像进行卷积操作.比如下面我们将对一幅图像使用平均滤波器,如一个5*5的平均滤波器核: 操作如下:将核放在图像的一个像素A上,求与核对应的图像上的25个像素的和,再取平均数,用这个平均数代替像素A的值.重复以上操作直到

7.3.3 自适应滤波器 自适应中值滤波器 对于7.3.2节所讨论的中值滤波器,只要脉冲噪声的空间密度不大,性能还是可以的(根据经验需Pa和Pb小于0.2).本节将证明,自适应中值滤波器可以处理更大概率的脉冲噪声.自适应中值滤波器的另一个优点是平滑非脉冲噪声时,试图保留细节,这是传统中值滤波器所做不到的.正如前面几节中所讨论的所有滤波器一样,自适应中值滤波器也工作于矩形窗口区域Sxy内.然而,与这些滤波器不同的是自适应中值滤波器在进行滤波处理时,会根据本节列举的某些条件而改变(增大或缩小)Sxy

2D卷积操作 cv.filter2D() 可以让我们对一幅图像进行卷积操作, 图像模糊(图像平滑)使用低通滤波器可以达到图像模糊的目的.这对与去除噪音很有帮助.其实就是去除图像中的高频成分(比如:噪音,边界).所以边界也会被模糊一点.(当然,也有一些模糊技术不会模糊掉边界).OpenCV 提供了四种模糊技术. 1.平均 只是用卷积框覆盖区域所有像素的平均值来代替中心元素 cv2.blur() 和 cv2.boxFilter() 来完这个任务 2.高斯模糊 把卷积核换成高斯核,方框不变,原来每个方

凸包的定义: 包含点集 S 所有点的最小凸多边形称为凸包. 凸包绘制原理:Graham 扫描法 首先选择 y 方向上最低的点作为起始点 p0. 然后以 p0 为原点,建立极坐标系,做逆时针极坐标扫描,依次添加凸包点 p1,p2 ...pn(排序顺序根据极坐标角度大小) 若当前扫描点与下一个点构成的直线为逆时针转向,且转角 > 180°,则将该点添加到凸包点集合,否则忽略. 寻找凸包:convexHull 函数 void convexHull(InputArray points, OutputAr

学习目标: 使用自定义的滤波器对图像进行卷积(2D 卷积) 学习使用不同的低通滤波器对图像进行模糊 一.2D卷积 卷积不是很了解的可以看我上一篇博客,与语音信号一样,我们也可以对 2D 图像实施低通滤波(LPF),高通滤波(HPF)等.低通滤波器就是允许低频信号通过,在图像中边缘和噪点都相当于高频部分,所以低通滤波器用于去除噪点.平滑和模糊图像.高通滤波器则反之,用来增强图像边缘,进行锐化处理. 2D卷积其本质上也是一个加权平均的过程,openCV提供cv2.filter2D(src ,deep

一.题目描述 对下面的图片进行滤波和边缘提取操作,请详细地记录每一步操作的步骤. 滤波操作可以用来过滤噪声,常见噪声有椒盐噪声和高斯噪声,椒盐噪声可以理解为斑点,随机出现在图像中的黑点或白点:高斯噪声可以理解为拍摄图片时由于光照等原因造成的噪声. 二.实现过程 1.加载原图 import cv2 #加载图片 img=cv2.imread("test14.bmp",0) imgzi = cv2.putText(img, 'original', (40,25),cv2.FONT_HERSH

"利用给定像素周围的像素的值决定此像素的最终的输出值“ 教学效果: 策略: 1. 拉普拉斯,突出小细节: . 梯度,突出边缘: . 平滑过的梯度图像用于掩蔽: . 灰度变换,增加灰度动态范围. 扩展阅读: 使用模糊技术进行 灰度变换 和 空间滤波 . 线性空间滤波 Some neighborhood operations (邻域算子): (a) original image; (b) blurred; (c) sharpened; (d) smoothed with edge-preservin

先解释一个单词 blur:使...模糊不清 滤波与模糊 滤波和模糊都属于卷积,不同的滤波方法之间只是卷积核不同(对线性滤波而言) 低通滤波器是模糊,高通滤波器是锐化 低通滤波器允许低频信号通过,在图像中边缘和噪点都相当于高频部分,所以低通滤波器用于去除噪点.平滑和模糊图像.高通滤波器则反之,用来增强图像边缘,进行锐化处理. 常见噪声有:椒盐噪声和高斯噪声,椒盐噪声可以理解为斑点,随机出现在图像中的黑点或白点:高斯噪声可以理解为拍摄图片时由于光照等原因造成的噪声. 一.均值滤波 均值滤波是一种最简

OpenCV是一个基于BSD许可(开源)发行的跨平台计算机视觉库,可以运行在Linux.Windows.Android和Mac OS操作系统上.它轻量级而且高效——由一系列 C 函数和少量 C++ 类构成,同时提供了Python.Ruby.MATLAB等语言的接口,实现了图像处理和计算机视觉方面的很多通用算法. OpenCV-Python是OpenCV的Python的API接口,它拥有OpenCV C++ API的功能,同时也拥有Python语言的特性,可以做到跨平台使用.但值得注意的是在Pyt

在前面我们已经陆续介绍了许多特征检测算子,我们可以根据图像局部的自相关函数求得Harris角点,后面又提到了两种十分优秀的特征点以及他们的描述方法SIFT特征和SURF特征.SURF特征是为了提高运算效率对SIFT特征的一种近似,虽然在有些实验环境中已经达到了实时,但是我们实践工程应用中,特征点的提取与匹配只是整个应用算法中的一部分,所以我们对于特征点的提取必须有更高的要求,从这一点来看前面介绍的的那些特征点方法都不可取. 一 FAST算法原理 为了解决这个问题,Edward Rosten和To

前言 opencv-python教程学习系列记录学习python-opencv过程的点滴,本文主要介绍图像平滑,坚持学习,共同进步. 系列教程参照OpenCV-Python中文教程: 系统环境 系统:win7_x64; python版本:python3.5.2: opencv版本:opencv3.3.1: 内容安排 1.知识点介绍: 2.测试代码: 具体内容 1.知识点介绍: 本文主要基于cv2包介绍几种常见的平滑滤波方法,比如2D卷积.均值滤波.高斯模糊.中值滤波.双边滤波. 对于图像的平滑与

推文:图像平滑处理(归一化块滤波.高斯滤波.中值滤波.双边滤波) 推文:图像的平滑与滤波 模糊操作 三种模糊操作方式 均值模糊 中值模糊 自定义模糊(可以实现上面两种模糊方式) 原理: 图像处理:基础(模板.卷积运算) 图像处理-模板.卷积的整理 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 一:均值模糊blur def blur_demo(image): #均值模糊 dst = cv.blur(image,(,)) #ksize是卷积核大小1行3列,列数越大模糊