OpenCV 均值滤波
由一个归一化卷积框完成的。它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。
例如,3x3标准化的平均过滤器如下所示:
均值滤波的优点是算法简单,计算速度较快,缺点是在去噪的同时去除了很多细节部分,将图像变得模糊。
图像噪声
- 椒盐噪声:图像中随机出现的白点或者黑点
- 高斯噪声:噪声的概率密度分布是正态分布
cv.blur(src, ksize, anchor, borderType)
- src:输入图像
- ksize:卷积核的大小
- anchor:默认值 (-1,-1) ,表示核中心
- borderType:边界类型
import cv2 as cv
from matplotlib import pyplot as plt# 1 图像读取
img = cv.imread('./1.jpg') # 读取带有椒盐噪声的图片# 2 均值滤波
blur = cv.blur(img, (5, 5))# 3 图像显示
plt.figure(figsize=(10, 8), dpi=100)
plt.subplot(121),
plt.imshow(img[:, :, ::-1]),
plt.title('原图')
plt.xticks([]),
plt.yticks([])
plt.subplot(122),
plt.imshow(blur[:, :, ::-1]),
plt.title('均值滤波后结果')
plt.xticks([]),
plt.yticks([])
plt.show()
OpenCV 均值滤波相关推荐
- opencv均值滤波_python+opencv图像处理(二十)
领域平均滤波的方法是经常用来进行图像增强的方法.空域滤波指的是利用像素及像素邻域组成的空间进行滤波的方法.空域滤波主要是借助模板运算来进行的.模板运算中用得最多的是模板卷积,其主要步骤如下:1) 将模 ...
- opencv均值滤波,方盒滤波,cv2.boxFilter,cv2blur
均值滤波 opencv使用均值滤波是通过cv2.blur来实现的,原理十分简单,就是根据周围取平均值 下面对方法进行介绍 def blur(src, ksize, dst=None, anchor=N ...
- C/C++ OpenCV均值滤波
均值滤波blur函数 void blur( InputArray src, OutputArray dst, Size ksize, Point anchor=Point(-1,-1), int bo ...
- 《OpenCv视觉之眼》Python图像处理五 :Opencv图像去噪处理之均值滤波、方框滤波、中值滤波和高斯滤波
本专栏主要介绍如果通过OpenCv-Python进行图像处理,通过原理理解OpenCv-Python的函数处理原型,在具体情况中,针对不同的图像进行不同等级的.不同方法的处理,以达到对图像进行去噪.锐 ...
- 【OpenCV 4开发详解】均值滤波
本文首发于"小白学视觉"微信公众号,欢迎关注公众号 本文作者为小白,版权归人民邮电出版社发行所有,禁止转载,侵权必究! 经过几个月的努力,小白终于完成了市面上第一本OpenCV 4 ...
- 【图像处理】——图像滤波(Python+opencv实现三种方法:均值滤波、中值滤波、高斯滤波等)
目录 一.什么是滤波以及滤波的目的? 二.均值滤波(cv2.blur()) 1.原理 2.关键代码 3.封装代码 二.中值滤波(cv2.medianBlur()) 1.原理 2.关键代码 3.封装代码 ...
- opencv blur函数——均值滤波
本文参考网址: OpenCV成长之路(7):图像滤波 openCV 低通滤波blur函数 opencv-均值滤波blur解析 [OpenCV入门教程之八]线性邻域滤波专场:方框滤波.均值滤波与高斯滤波 ...
- Opencv之图像滤波:2.均值滤波(cv2.blur)
介绍完图像卷积之后,我们开始学习各种滤波方法,今天来学习均值滤波. 2.1.原理介绍 在进行均值滤波时,首先要考虑需要对周围多少个像素点取平均值.通常情况下,我们会以当前像素点为中心,对行数和列数相等 ...
- opencv学习-均值滤波blur
概念: 什么是均值滤波?我们先从概念和原理上来理解什么是均值滤波.均值滤波是一种典型的线性滤波算法,主要是利用像素点邻域的像素值相加然后取平均值即为该像素点的新的像素值. openv 提供方法blur ...
最新文章
- python 随机打乱样本
- 【约束布局】ConstraintLayout 屏障 Barrier 约束 ( 简介 | 屏障适用场景 | 位置说明 | 相关属性 | 可视化操作 | 代码示例 | 总结 )
- Mesos在传统金融企业的实践——平安科技陈秋浩实录分享
- function 与 + - !~
- 数据分析该分析什么?
- vue --- http拦截,登录登出的逻辑设计
- 高可用性、负载均衡的mysql集群解决方案
- 创建featureclass,为它赋别名,并移动到数据集下
- (链表,插入元素)破损的键盘
- JDK8新特性(三)之常用内置函数式接口
- 软件测试 黑盒白盒测试方法总结
- 力扣题目——143. 重排链表
- 1.Jenkins 2 权威指南 --- 简介
- NullableTypes for .NET
- 国产艾莫讯仿西门子S7-200PLC控制步进电机程序
- 用Word做一个漂亮的网页
- html - 鼠标悬停文本内容与边框变色
- python工程师的职业规划_一名Python开发工程师的职业规划
- 基于JAVAWeb前端开发技术儿童教育网站计算机毕业设计源码+数据库+lw文档+系统+部署
- Crowding Counter 之 裁剪图像进行数据集扩充
热门文章
- 模拟简单计算器及比较大小
- Java8新特性Stream API与Lambda表达式详解(1)
- IE6中PNG图片背景无法透明显示的最佳解决方案
- gcc 无法编译问题解决
- 接收到开始本地截图的命令:videoshot.exe 解决方法
- [小结]硬盘分区的知识与意义
- 《认清C++语言》---谈谈const
- 高级交叉报表例子程序(C#)中明细列统计数据错误改正!
- [HTML/CSS]盒子模型,块级元素和行内元素
- javascript运行过程中的“预编译阶段”和“执行阶段”