不需要备案如何做网站,北京齐力众信网站建设,库存管理软件单机版,网站title怎么修改低通滤波器 代码和笔记 代码和笔记
import cv2
import numpy as np
滤波器--用于图像处理的重要工具#xff0c;它们可以根据图像中像素的邻域信息来修改像素值#xff0c;以实现去噪、模糊、锐化、边缘检测等效果。低通滤波器#xff08;Low-pass Filte… 低通滤波器 代码和笔记 代码和笔记
import cv2
import numpy as np
滤波器--用于图像处理的重要工具它们可以根据图像中像素的邻域信息来修改像素值以实现去噪、模糊、锐化、边缘检测等效果。低通滤波器Low-pass Filter
定义允许低频信号通过但减弱或阻止高频信号的滤波器。
原理在频率域中低通滤波器会移除高于某个截止频率cut-off frequency的所有频率分量。高通滤波器High-pass Filter
定义允许高频信号通过但减弱或阻止低频信号的滤波器。
原理在频率域中高通滤波器会移除低于某个截止频率的所有频率分量。低通滤波器 平滑图像去除图像中的高频噪声和细节卷积操作img cv2.imread(/img/cat.jpeg)
# 卷积核 必须是奇数而且是float型 / 25相当于取了一个平均
# 根据卷积核的不同可以进行锐化、轮廓等操作
kernel np.ones((5, 5), np.float32) / 25# 卷积操作 -1位深 表示和原图一样
dst cv2.filter2D(img, -1, kernel)cv2.imshow(img, img)
方盒滤波和均值滤波
作用通过求取像素周围领域像素的平均值来平滑(使图像亮度平缓渐变减小突变梯度从而改善图像质量)图像
特点算法简单计算速度较快。然而在去除噪声的同时也会去除很多细节部分导致图像变得模糊。# 方盒滤波
# 只需要设置卷积核大小 normalizeTrue(卷积核的系数a 1/(W*H))等价于均值滤波, false时为a 1
dst1 cv2.boxFilter(img, -1, (5, 5), normalizeTrue)# 均值滤波
# 没有位深
dst2 cv2.blur(img, (5, 5))
高斯波滤器
作用通过高斯函数对像素邻域内的像素值进行加权平均得到新的像素值。越在中间比重占的越大。
特点比均值滤波更平滑边界保留更加好。能够有效地去除噪声并保留图像中的细节部分。# (5, 5)卷积核的大小 X轴的标准差sigmaX, 越大平滑模糊越明显
dst3 cv2.GaussianBlur(img, (5, 5), sigmaX10)
中值滤波
作用对像素邻域内的像素值进行排序取中值作为该像素的新值。
特点在边界保存方面好于均值滤波特别适用于去除椒盐噪声。但在模板变大时可能会存在一些边界的模糊。# 5卷积核的大小这里要求是整数
dst4 cv2.medianBlur(img, 5)
双边滤波器--美颜
作用考虑像素的空间邻近度和像素值相似度的一种折中处理同时达到保边去噪的目的。
特点是一种非线性滤波保留较多的高频信息对低频滤波效果较好但不能去除脉冲噪声。# 7 卷积核的大小
# sigmaColor 如果是黑白图片则为灰度距离若是彩色图片则为颜色sigmaSpace 空间距离这两个值要根据实际情况调整
dst5 cv2.bilateralFilter(img, 7, sigmaColor20, sigmaSpace50)cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()
