1、blur 归一化滤波器
Blurs an image using the normalized box filter.
C++: void blur(InputArray src, OutputArray dst, Size ksize, Point anchor=Point(-1,-1), int borderType=BORDER_DEFAULT )

Parameters:
src – input image; it can have any number of channels, which are processed independently,but the depth should be CV_8U, CV_16U, CV_16S, CV_32F or CV_64F.  输入图像
dst – output image of the same size and type as src.  输出图像
ksize – blurring kernel size.  定义内核大小 ( Size(w,h) ,w像素宽度,h像素高度 )
anchor – anchor point; default value Point(-1,-1) means that the anchor is at the kernel center.  指定锚点位置(被平滑点), 如果是负值,取核的中心为锚点。
borderType – border mode used to extrapolate pixels outside of the image.

2、GaussianBlur 高斯滤波器
Blurs an image using a Gaussian filter.
C++: void GaussianBlur(InputArray src, OutputArray dst, Size ksize, double sigmaX, double sigmaY=0, int borderType=BORDER_DEFAULT )

Parameters:
src – input image; the image can have any number of channels, which are processed independently, but the depth should be CV_8U, CV_16U, CV_16S, CV_32F or CV_64F.  输入图像
dst – output image of the same size and type as src.  输出图像
ksize – Gaussian kernel size. ksize.width and ksize.height can differ but they both must be positive and odd. Or, they can be zero’s and then they are computed from sigma* .  定义内核的大小(需要考虑的邻域范围)。 必须是正奇数,否则将使用 参数来计算内核大小。
sigmaX – Gaussian kernel standard deviation in X direction.  x 方向标准方差, 如果是 使用内核大小计算得到。
sigmaY – Gaussian kernel standard deviation in Y direction; if sigmaY is zero, it is set to be equal to sigmaX, if both sigmas are zeros, they are computed from ksize.width and ksize.height , respectively (see getGaussianKernel() for details); to fully control the result regardless of possible future modifications of all this semantics, it is recommended to specify all of ksize, sigmaX, and sigmaY.  y 方向标准方差, 如果是 使用内核大小计算得到。
borderType – pixel extrapolation method (see borderInterpolate() for details).

3、medianBlur 中值滤波器
Blurs an image using the median filter.
C++: void medianBlur(InputArray src, OutputArray dst, int ksize)

Parameters:
src – input 1-, 3-, or 4-channel image; when ksize is 3 or 5, the image depth should be CV_8U, CV_16U, or CV_32F, for larger aperture sizes, it can only be CV_8U.
dst – destination array of the same size and type as src.
ksize – aperture linear size; it must be odd and greater than 1, for example: 3, 5, 7 ...    内核大小 (只需一个值,因为我们使用正方形窗口),比1大的奇数

4、bilateralFilter 双边滤波器
Applies the bilateral filter to an image.
C++: void bilateralFilter(InputArray src, OutputArray dst, int d, double sigmaColor, double sigmaSpace, int borderType=BORDER_DEFAULT )

Parameters:
src – Source 8-bit or floating-point, 1-channel or 3-channel image.
dst – Destination image of the same size and type as src .
d – Diameter of each pixel neighborhood that is used during filtering. If it is non-positive, it is computed from sigmaSpace .  像素的邻域直径

sigmaColor – Filter sigma in the color space. A larger value of the parameter means that farther colors within the pixel neighborhood (see sigmaSpace ) will be mixed together, resulting in larger areas of semi-equal color.  颜色空间的标准方差
sigmaSpace – Filter sigma in the coordinate space. A larger value of the parameter means that farther pixels will influence each other as long as their colors are close enough (see sigmaColor ). When d>0 , it specifies the neighborhood size regardless of sigmaSpace. Otherwise, d is proportional to sigmaSpace .  坐标空间的标准方差(像素单位)

转载于:https://www.cnblogs.com/JJJanepp/p/5646586.html

OpenCV学习笔记——图像平滑处理相关推荐

  1. OpenCV学习笔记(十三):霍夫变换:HoughLines(),HoughLinesP(),HoughCircles( )

    OpenCV学习笔记(十三):霍夫变换:HoughLines(),HoughLinesP(),HoughCircles( ) 1.霍夫线变换HoughLines() OpenCV支持三种不同的霍夫线变 ...

  2. 分水岭算法java,OpenCV 学习笔记 04 深度估计与分割——GrabCut算法与分水岭算法...

    1 使用普通摄像头进行深度估计 1.1 深度估计原理 这里会用到几何学中的极几何(Epipolar Geometry),它属于立体视觉(stereo vision)几何学,立体视觉是计算机视觉的一个分 ...

  3. OpenCV 学习笔记03 boundingRect、minAreaRect、minEnclosingCircle、boxPoints、int0、circle、rectangle函数的用法...

    函数中的代码是部分代码,详细代码在最后 1 cv2.boundingRect 作用:矩形边框(boundingRect),用于计算图像一系列点的外部矩形边界. cv2.boundingRect(arr ...

  4. opencv学习笔记(二):基于肤色的人手检测

    opencv学习笔记(二):基于肤色的人手检测 原文:http://blog.csdn.net/wzmsltw/article/details/50849810 先写了人手的检测程序,下一步基于检测程 ...

  5. python做直方图-python OpenCV学习笔记实现二维直方图

    本文介绍了python OpenCV学习笔记实现二维直方图,分享给大家,具体如下: 官方文档 – https://docs.opencv.org/3.4.0/dd/d0d/tutorial_py_2d ...

  6. OpenCV学习笔记大集锦

    转载自: OpenCV学习笔记大集锦 – 视觉机器人 http://www.cvrobot.net/collect-opencv-resource-learn-study-note-chinese/ ...

  7. OpenCV学习笔记(五十六)——InputArray和OutputArray的那些事core OpenCV学习笔记(五十七)——在同一窗口显示多幅图片 OpenCV学习笔记(五十八)——读《Mast

    OpenCV学习笔记(五十六)--InputArray和OutputArray的那些事core 看过OpenCV源代码的朋友,肯定都知道很多函数的接口都是InputArray或者OutputArray ...

  8. OpenCV学习笔记(五十一)——imge stitching图像拼接stitching OpenCV学习笔记(五十二)——号外:OpenCV 2.4.1 又出来了。。。。。 OpenCV学习笔记(五

    OpenCV学习笔记(五十一)--imge stitching图像拼接stitching stitching是OpenCV2.4.0一个新模块,功能是实现图像拼接,所有的相关函数都被封装在Stitch ...

  9. OpenCV学习笔记(四十六)——FAST特征点检测features2D OpenCV学习笔记(四十七)——VideoWriter生成视频流highgui OpenCV学习笔记(四十八)——PCA算

    OpenCV学习笔记(四十六)--FAST特征点检测features2D 特征点检测和匹配是计算机视觉中一个很有用的技术.在物体检测,视觉跟踪,三维常年关键等领域都有很广泛的应用.这一次先介绍特征点检 ...

  10. OpenCV学习笔记(四十一)——再看基础数据结构core OpenCV学习笔记(四十二)——Mat数据操作之普通青年、文艺青年、暴力青年 OpenCV学习笔记(四十三)——存取像素值操作汇总co

    OpenCV学习笔记(四十一)--再看基础数据结构core 记得我在OpenCV学习笔记(四)--新版本的数据结构core里面讲过新版本的数据结构了,可是我再看这部分的时候,我发现我当时实在是看得太马 ...

最新文章

  1. 第七周项目三-用多文件组织多个类的程序
  2. kylin KV+cube方案分析
  3. 快速建立自己的个人网站!五款建站程序
  4. SAP Hybris Commerce installer目录下的build.gradle
  5. 网站开发中JS中的常用语句
  6. 【结论】单元格(jzoj 1509)
  7. SQL查询优化 LEFT JOIN和INNER JOIN
  8. 克隆版JLINK-V8固件的烧录与破解
  9. python网络安全宣传周_基于Python的IA分布式系统_吴芳
  10. 虚拟显示器软件(win10及以上)
  11. 球形天空盒php,unity3d天空盒
  12. 计算机毕业设计JAVA‘大学生心理健康咨询管理系统mybatis+源码+调试部署+系统+数据库+lw
  13. 反问题 matlab算例,几类反问题的复变量重构核粒子法研究
  14. 浅谈如何保障服务器安全
  15. 虚拟服务器可以挂机游戏吗,云主机可以挂机吗?云服务器如何挂机/挂软件/游戏?...
  16. 【python】numpy.percentile()函数
  17. 百旺红字发票信息表显示服务器返回为空,红字发票信息表状态详细说明
  18. Android5.0之后打开开发者选项中的不保留活动,解决方案
  19. 悟空榜+直播,苏宁618开启数字化零售新玩法
  20. 华为云点学堂为你揭开DevOps转型的秘密

热门文章

  1. atitit.添加win 系统服务 bat批处理程序服务的法总结instsrv srvany java linux
  2. paip.jdbc 连接自动释放的测试
  3. paip.设置鼠标灵敏度API
  4. paip.模块化与面向对象的关系以及实现
  5. 2019券业IT投入突破200亿!国君华泰中信均超10亿,新评价标准下东财、平安、东方、安信、中泰加分最多
  6. Julia : 在编程中的Unicode 字符
  7. 汇添富基金总经理张晖:做选股专家,更以“选股专家”的视角管理公司
  8. (转)以太坊的 Merkle 树
  9. 阿里云资深技术专家何勉:研发效能提升的系统方法
  10. 为了永不停机的计算服务 | 凌云时刻