OpenCv平滑与模糊
OpenCv平滑与模糊
1、介绍
平滑与模糊 失去焦点，致使看不 图像细节，即像素点与周围的像素点混合了，在边缘检测方面很有用处 常用的平滑方法有均值、高斯、中值、双边。
2、代码部分
import numpy as npimport cv2
from matplotlib import pyplot as pltimage=cv2.imread('cat1.jpg')blurred=np.hstack([cv2.blurOpenCv平滑与模糊相关推荐
- 使用Python，OpenCV进行平滑和模糊
使用Python,OpenCV进行平滑和模糊 1. 效果图 2. 原理 2.1 依赖库及安装 2.2 简单平均模糊 2.3 高斯模糊 2.4 中值模糊 2.5 双边滤波 3. 源代码 参考 这篇博客将 ...
- Opencv图像处理之平滑(Smoothing)模糊(Blurring)操作
写作参考 (1)OpenCV (2)OpenCV中文论坛 (3)Richard Szeliski写的Computer Vision: Algorithms and Applications 我对Ope ...
- Practical Python and OpenCV 3rd Edition读书笔记_Chapter8_Smoothing and Blurring平滑与模糊_思维导图
<Practical Python and OpenCV 3rd Edition>真的是一本非常棒的入门书籍. 它也很薄,只有166页,虽然是纯英文的,如果静下心来认真看一两天就可以读完. ...
- 基于OpenCV平滑图像
基于OpenCV平滑图像也就是图像模糊,本博文介绍使用OpenCV的不同函数通过线性滤波进行图像平滑. cv::blur cv::GaussianBlur (高斯模糊) cv::medianBlur ...
- OpenCV平滑图像Smoothing Images
OpenCV平滑图像Smoothing Images 平滑图像Smoothing Images 目标 理论 归一化框式过滤器 高斯滤波器 中值过滤器 双边过滤器 解释 归一化块过滤器: 高斯滤波器: ...
- OpenCV中的模糊处理（python）
OpenCV中的模糊处理 前言 1.写在模糊理解前 1.1什么是卷积 1.2滤波器 2.模糊方式 2.1均值模糊(滤波) 2.2中值模糊 2.3高斯模糊 总结 前言 接到考核任务. 在学OpenCV模 ...
- 使用 OpenCV 和 Python 模糊和匿名化人脸
方法 首先,我们使用内置的人脸检测算法,从实时视频或图像中检测人脸.在这里,我们将使用级联分类器方法从实时视频(使用网络摄像头)中检测人脸. 然后,读取来自实时视频的帧.存储最新的帧并转换为灰度,以更 ...
- 用 Opencv 和 Python 模糊检测
用 Opencv 和 Python 模糊检测 在刚刚过去的这个周末,我坐下来想在 iphoto 中整理这些海量的照片.这不仅仅意味着巨大的工作量,因为我很快注意到一个现象--其中充斥着大量模糊的照片. ...
- OpenCV实现幻灯片模糊slides blur的实例(附完整代码)
OpenCV实现幻灯片模糊slides blur的实例 OpenCV实现幻灯片模糊slides blur的实例 OpenCV实现幻灯片模糊slides blur的实例 #include <ope ...
最新文章
- 最小延迟调度问题算法c语言,【算法概论】贪心算法：最小延迟调度问题
- Linux_查看CPU信息、机器型号等硬件信息
- 查看 Android SDK Build-tools 版本号
- 编写CGI小结(Java)
- ssl初一组周六模拟赛【2018.5.12】（期中）
- 个人博客 V0.0.3 版本 ...
- 信号与槽是如何实现的_如何解决wifi信号不好，实现全面覆盖
- python绘制3d机械图_使用python绘制3d的图形
- bat脚本保存dir结果_MySQL备份脚本，应该这么写
- c++之友元函数和友元类
- 关于Bom下标准模式和混杂模式！
- 解决Tomcat控制台乱码（图文）
- 大华sd集成android so库,android平台上集成大华sdk
- Scratch跑酷游戏
- java security md5_java自带的加密--java.security.MessageDigest（md5加密）
- 解决Namecheap域名转入确认邮件重发及邮件收不到
- Hi-C测序及测序数据特征
- 联网常见通信协议与通讯协议梳理- 通讯协议
- TIA博途_基于SCL语言制作模拟量输入输出全局库的具体方法
- C++之operator关键字作用(一百一三十)