opencv normalize blur medianBlur

具体函数原型，可查看opencv库以下路径的头文件：
/sdk/native/jni/include/opencv2/core/Core.hpp
/sdk/native/jni/include/opencv2/core/Core_c.h

//! computes norm of a sparse matrix
CV_EXPORTS void normalize( const SparseMat& src, SparseMat& dst, double alpha, int normType );

CV_EXPORTS_W void normalize( InputArray src, OutputArray dst, double alpha=1, double beta=0, int norm_type=NORM_L2, int dtype=-1, InputArray mask=noArray());
功能：归一化输入数组（使它的范数或者数值在一定的范围内）
参数:
src 输入数组
dst 输出数组(支持原地运算–即输入根输出使用同一参数)
alpha 数值归一化（range normalization）模式的最小值
beta 数值归一化（range normalization）模式模式的最大值，不用于norm normalization(范数归一化)模式。
normType
归一化类型：
NORM_MINMAX: 数组的数值被平移或缩放到一个指定的范围，线性归一化，一般较常用。
NORM_INF: 归一化数组的C-范数(绝对值的最大值)
NORM_L1 : 归一化数组的L1-范数(绝对值的和)
NORM_L2: 归一化数组的L2-范数(欧几里德)
dtype
dtype为负数时，输出数组的type与输入数组的type相同；
dtype为正数时，输出数组与输入数组只是通道数相同，而tpye=CV_MAT_DEPTH(dtype).
mask
操作掩膜，用于指示函数是否仅仅对指定的元素进行操作。

归一化公式：
1、线性函数转换，norm_type=NORM_MINMAX：
if mask(i,j)!=0dst(i,j)=(src(i,j)-min(src))*(b‘-a‘)/(max(src)-min(src))+ a‘
elsedst(i,j)=src(i,j)
其中b‘=MAX(a,b), a‘=MIN(a,b), a=alpha, b=beta;2. 当norm_type!=CV_MINMAX:
if mask(i,j)!=0dst(i,j)=src(i,j)*a/norm (src,norm_type,mask)
elsedst(i,j)=src(i,j)
//a=alpha，函数norm的功能是计算norm（范数）的绝对值

The functions norm calculate an absolute norm of src1 (when there is no src2 ):

归一化：
把需要处理的数据经过处理后（通过某种算法）限制在你需要的一定范围内，达到数据缩放的目的。
是使得没有可比性的数据变得具有可比性，同时又保持相比较的两个数据之间的相对关系，如：原来很难在一张图上作出来，
归一化后就可以很方便的给出图上的相对位置

归一化作用：
便于数据处理，保证程序运行时收敛加快
归一化的具体作用是归纳统一样本的统计分布性。
归一化在0-1之间是统计的概率分布，归一化在某个区间上是统计的坐标分布。

归一化后可实现数据缩放，其主要优点：
能够避免大数值区间的属性过分支配了小数值区间的属性
能避免计算过程中数值复杂度，因为关键值通常依赖特征向量的内积（inner products），如，线性核和多项式核力，属性的大数值可能会导致数值问题。
我们推荐将每个属性线性缩放到区间[-1,+1]或者[0, 1]

//! finds global minimum and maximum array elements and returns their values and their locations
CV_EXPORTS_W void minMaxLoc(InputArray src, CV_OUT double* minVal,
CV_OUT double* maxVal=0, CV_OUT Point* minLoc=0,
CV_OUT Point* maxLoc=0,
InputArray mask=noArray());

图像平滑与图像模糊是同一概念，主要用于图像的去噪
模糊
将每一个像素点设置成它周边领域内像素的均值，均值可以是平均值、中值
正态分布
是一种钟形曲线，那么越接近中心，取值越大，反之越小
高斯模糊
将二维正态分布作为权重分配的模式，模糊半径，权重矩阵

//! smooths the image using Gaussian filter.
CV_EXPORTS_W void GaussianBlur( InputArray src, OutputArray dst, Size ksize,
double sigmaX, double sigmaY=0,
int borderType=BORDER_DEFAULT );
高斯滤波：
是将输入数组的每一个像素点与高斯内核卷积将卷积和当作输出像素值。
高斯核相当于对输出像素的邻域赋予不同的权值，输出像素点所在位置的权值最大（对应高斯函数的均值位置）
src输入图像，图片深度应该为CV_8U,CV_16U, CV_16S, CV_32F 以及 CV_64F之一
dst输出图像。
Ksize为高斯滤波器模板大小，其中ksize.width和ksize.height可以不同，但他们都必须为正数和奇数
sigmaX和sigmaY分别为高斯滤波在横线和竖向的滤波系数：
sigmaX表示高斯核函数在X方向的的标准偏差。
sigmaY表示高斯核函数在Y方向的的标准偏差
borderType为边缘点插值类型，默认值BORDER_DEFAULT

//! a synonym for normalized box filter
CV_EXPORTS_W void blur( InputArray src, OutputArray dst,
Size ksize, Point anchor=Point(-1,-1),
int borderType=BORDER_DEFAULT );
均值滤波：以原图对应像素为中心并与模板中心重叠，对该模板覆盖领域内全部像素求均值作为该像素的值来实现均值滤波。
功能：对输入的图像src进行均值滤波后用dst输出。
src输入图像
dst输出图像。
size为均值滤波器模板大小。
Anchor为锚点，如为Point(-1,-1)，则锚点是滤波器的中心点。
borderType为边缘点插值类型。

//! smooths the image using median filter.
CV_EXPORTS_W void medianBlur( InputArray src, OutputArray dst, int ksize );
中值滤波：以原图对应像素为中心的与模板中心重叠，将模板覆盖领域内全部像素排序后的中间值就是滤波后像素的值了，所以模板长度必须为奇数
对椒盐噪声最有效的滤波器，去除跳变点非常有效。
src输入图像
dst输出图像。
ksize为均值滤波器模板大小，因为模板为正方形，所以只有一个参数。

opencv normalize blur medianBlur相关推荐

OPENCV入门教程十四：medianBlur中值平滑
一.目标学习如何使用opencv中的函数,学习对图像的中值平滑操作,学习medianBlur()函数的使用二.函数说明函数原型: void medianBlur(InputArray src, ...
在OpenCV中利用卷积进行图像滤波
简介: 本文首先讨论了卷积核的概念,以及如何用于对图像进行滤波.然后通过他们对图像进行数学运算来实现特定的效果,比如平和和锐化.展示了如何在OpenCV中实现2D滤波. 在等同卷积卷积核之后,我们创 ...
OpenCV图像去噪
OpenCV图像处理篇之图像平滑图像平滑算法程序分析及结果图像平滑算法图像平滑与图像模糊是同一概念,主要用于图像的去噪.平滑要使用滤波器,为不改变图像的相位信息, 一般使用线性滤波器,其统一形 ...
opencv 图像去噪要点总结
opencv 图像去噪要点总结一图像平滑图像平滑与图像模糊是同一概念,主要用于图像的去噪.平滑要使用滤波器,为不改变图像的相位信息,一般使用线性滤波器.不同的核函数代表不同的滤波器,有不同的用途 ...
OpenCV系列（一）之图像平滑
目标使用各种低通滤镜模糊图像将定制的滤镜应用于图像(2D卷积) 接下来,就简单介绍一下这俩种常用的滤镜技术. 图像模糊(图像平滑) 通过将图像与低通滤波器内核进行卷积来实现图像模糊.这对于消除噪音 ...
python调用opencv代码_Python调用OpenCV实现图像平滑代码实例
主要讲解Python调用OpenCV实现图像平滑,包括四个算法:均值滤波.方框滤波.高斯滤波和中值滤波. 给图像增加噪声: import cv2 import numpy as np def test ...
基于C++的OpenCV（八）图像处理
一.线性滤波:方框滤波.均值滤波.高斯滤波 1.1.平滑处理平滑处理(smoothing)也称为模糊处理(bluring),是一种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 ...
opencv 图像去噪学习总结
OpenCV图像处理篇之图像平滑图像平滑算法程序分析及结果图像平滑算法图像平滑与图像模糊是同一概念,主要用于图像的去噪.平滑要使用滤波器,为不改变图像的相位信息, 一般使用线性滤波器,其统一形 ...
转：openCV基础图像处理
参考资料: <OpenCV 2 Computer Vision Application Programming Cookbook> <The OpenCV Reference Man ...

opencv normalize blur medianBlur

opencv normalize blur medianBlur相关推荐

最新文章

热门文章