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来源:laravel配置文件源码 时间:2024-11-28 20:07:29

1.[OpenCV入门之一]线性滤波:均值滤波与高斯滤波
2.数字图像处理(c++ opencv):低通滤波之高斯滤波器
3.opencv图像分析与处理(7)- 频率域滤波的图像基础公式、步骤与C++实现
4.OpenCV获取和使用Gabor滤波器
5.[机器学习]cv2图像处理
6.C# 图像处理技术(二)滤波去噪

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[OpenCV入门之一]线性滤波:均值滤波与高斯滤波

       OpenCV入门:探索线性滤波技术——均值滤波与高斯滤波

       首先,滤波让我们了解均值滤波。源码这是图像一种基础的滤波方式,它将输出图像的滤波每个像素设置为周围窗口内输入像素的平均值。然而,源码javanio源码它存在局限性,图像可能会在去除噪声的滤波同时模糊图像细节,影响图像清晰度。源码

       在OpenCV中,图像均值滤波的滤波API如下:输入源图像(Mat对象),目标图像(同样类型和尺寸的源码Mat对象),内核大小(如Size(3,图像3)或Size(5,5)),锚点(默认为核中心),滤波以及边界处理方式(通常默认)。源码示例代码可以展示其应用效果。

       相比之下,高斯滤波更为复杂,可实现模糊或锐化效果。它利用高斯分布进行卷积,能有效消除高斯噪声,常用于图像预处理。高斯滤波通过调整标准偏差(sigmaX和sigmaY)控制模糊程度,sigma越大,图像越模糊。OpenCV的名片赞小程序源码高斯滤波API同样包含源图像、目标图像、内核大小(sigma通过大小或直接指定)、边界处理等参数。

       下面的代码示例展示了高斯滤波的具体实现,以及其对图像处理的影响。

数字图像处理(c++ opencv):低通滤波之高斯滤波器

       在数字图像处理的世界里,C++与OpenCV联手为我们提供了强大的工具。本文将深入探讨低通滤波的一种常见方法——高斯滤波器。

       高斯函数在图像处理中扮演着关键角色,特别是在平滑和降噪过程中。一维高斯函数,作为正态分布的数学基础,其公式表达为:

       a * exp(-((x - b)^2) / (2 * c^2))

       其中,参数a决定了函数的峰度,b代表分布的中心位置,c则控制了函数的宽度或半峰全宽。这个简单的数学结构背后隐藏着强大的图像平滑效果。

       而二维高斯函数则扩展到了图像的空间域,其表达式更为复杂但同样直观,对于图像的每个像素点,它考虑了周围像素的影响。在图像滤波中,二维高斯滤波器能更有效地平滑图像,保持边缘细节。

       在C++与OpenCV的排单交易源码 em框架下,实现高斯滤波的过程也相对直观。首先,我们需要编写主程序来调用高斯滤波器函数。在噪声程序.h文件中,定义函数原型;而在噪声程序.cpp文件中,编写具体的滤波实现代码,包括滤波器的大小、标准差等参数设定。

opencv图像分析与处理(7)- 频率域滤波的基础公式、步骤与C++实现

       频率域滤波是数字图像处理中的关键技术,它通过修改图像在频域的表示来实现对图像的处理。本节将详细阐述频率域滤波的基础公式、步骤与C++实现,旨在提供一个全面且直观的解决方案。

       基本滤波公式如下:

       [公式]

       在公式中,IDFT表示逆傅里叶变换,DFT表示傅里叶变换,滤波函数(滤波器/滤波传递函数)用于控制哪些频率成分通过或被抑制,输出图像表示处理后的结果。通常情况下,滤波器设计为实对称函数,确保IDFT生成的输出是实数。一个简单的滤波器,如在变换中心为0,其他处为1,跳蹬暗雷源码可以实现低通滤波,模糊图像,或高通滤波,增强图像细节。

       图像的傅里叶变换将图像分解为不同频率的成分。低频成分对应图像中缓慢变化的灰度区域,高频成分对应图像中快速变化的灰度边缘。因此,通过设计合适的滤波器,我们可以实现模糊图像、增强细节、调整对比度等效果。

       频率域滤波步骤如下:

       傅里叶变换:将图像从空间域转换到频域。

       滤波:根据需要设计滤波器,乘以频域图像。

       逆傅里叶变换:将频域图像转换回空间域。

       显示处理结果。

       下面是C++实现示例代码,用于演示频率域滤波的基本流程。

       请注意,这里省略了具体的C++代码示例,但在实际应用中,通常使用OpenCV库中的函数来执行傅里叶变换和逆变换。对于滤波器设计,可能涉及频率响应函数的控盘强势指标源码定义和应用。

       为了深入了解频率域滤波的实践应用,推荐关注微信公众号“深度学习与数学”。该公众号每天提供免费的大数据、AI等学习资源,涵盖深度学习的最新论文研读、算法学习以及高等数学知识回顾等内容,旨在帮助您在深度学习领域不断成长。

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OpenCV获取和使用Gabor滤波器

       Gabor filter是用于提取图像纹理特征的工具。在此之前,对此不甚了解,故在此简要记录。

       相关代码已上传至GitHub,可供参考。

       Gabor filter的公式由两部分组成,第一部分是高斯核,即exp(...)这部分;第二部分则根据数据类型不同,cv::getGaborKernel()使用的是实数情况,即上图中红框框出来的部分,因此使用了cos(...)这部分进行计算。

       Gabor filter算法使用其特有的kernel在图像上做卷积计算,因此cv::getGaborKernel()得到的是一个用cv::Mat表示的kernel。换句话说,wikipedia中给出的公式仅仅是kernel中单个点的计算公式,需要套上x和y两个方向各自的循环才能得到完整的kernel。

       getGaborKernel()的实现和常规的cv::Mat赋值顺序正好相反(两个维度都相反),不符合平时的习惯。这里的原因与cv::Sobel()相关的cv::getDerivKernel()一样,返回的kernel是要与cv::filter2D()搭配使用,按数学公式这个搭配使用的操作是数字信号中的卷积,而cv::filter2D()实际上是按correlation方式计算的,因此cv::getDerivKernel()和cv::getGaborKernel()返回的都是reverse过的kernel。

       也就是说,这里cv::getGaborKernel()的倒序给kernel赋值,使得后续省却了cv::flip(kernel, kernel, -1)的操作,直接调用cv::filter2D(),就得到和理论公式中卷积的结果了。

       Gabor filter算法效果如同魔幻光影滤镜。以下是小熊猫原图及应用Gabor filter后的效果,以及美女原图及应用Gabor filter后的效果。

       检测斑马线。

[机器学习]cv2图像处理

       本文主要基于OpenCV,详细介绍了图像处理中的几种关键技术,包括阈值处理、自适应阈值、Otsu的二值化、噪声处理、滤波/平滑等。

       首先,简单阈值处理通过cv2.threshold()函数实现,其通过一个阈值将像素分为两类,阈值以上为1,阈值以下为0。类型包括:BINARY、BINARY_INV、TRUNC、TOZERO、TOZERO_INV。

       其次,自适应阈值处理使用cv2.adaptiveThreshold()函数,它根据图像上的每个小区域计算与其对应的阈值,适用于色彩复杂处理。

       接着,Otsu的二值化基于直方图进行操作,目的是找到一个阈值将双峰图最大化的分开,以实现最优化的二值化效果。实现过程主要依赖于计算类间方差的公式。

       对于噪声处理,椒盐噪声通过中值滤波器有效去除,高斯噪声则采用高斯滤波等方法。滤波/平滑通过2D卷积实现,使用cv2.filter2D()函数进行自定义处理。

       平均滤波使用归一化卷积核,通过求平均值替代中心像素值,实现图像平滑。高斯滤波则在求加权平均时,权值服从二维高斯分布,中心像素权重最大,周围像素权重递减。

       中值滤波使用中心像素周围像素的中值替代中心像素值,有效去除椒盐噪声。双边滤波在同时考虑像素空间位置和灰度值相似度下,能保持边界清晰的同时去除噪声。

       最后,算术均值滤波、几何均值滤波、谐波均值和逆谐波均值分别通过计算特定区域内的均值,实现对图像的修复和复原。

       总之,这些图像处理技术在不同场景下具有广泛的应用,可以有效提升图像质量,增强视觉效果。

C# 图像处理技术(二)滤波去噪

       在图像处理领域,滤波去噪是至关重要的预处理步骤,旨在清除图像中的干扰项,以提升后续操作的精确性。基于.NET平台,OpenCV库的常见封装包括Emgu CV和OpenCVSharp,为开发者提供了广泛的图像处理与计算机视觉功能。

       EmguCV作为.NET版的OpenCV,通过C#封装了原生的C和C++代码,使得开发者能够以.NET环境下的语言(如C#、VB、VC++)调用OpenCV的函数,简化了图像处理的工作流程。

       OpenCvSharp是另一个基于最新OpenCV库的.Net wrapper,其用法与原始OpenCV更为贴近,提供丰富的示例资源,使得开发人员能以C#、VB.NET等语言轻松实现多种流行图像处理算法与计算机视觉应用。

       以下是利用Emgu CV进行图像处理滤波去噪的一些常用方法,每个方法针对不同的噪声特性进行处理:

       1. 中值滤波

       中值滤波是一种非线性滤波技术,通过取窗口内像素值的中值来去除图像中的局部噪声,尤其适用于去除椒盐噪声。

       2. 高斯滤波

       高斯滤波通过使用高斯分布的核函数来平滑图像,可以有效去除图像中的高斯噪声,同时保持边缘信息。

       3. 均值滤波

       均值滤波通过计算窗口内像素值的平均值来平滑图像,适用于去除均匀分布的噪声。

       4. 方框滤波

       方框滤波使用方形窗口对图像进行平滑处理,适用于去除噪声的同时保持图像的平滑性。

       5. 双边滤波

       双边滤波结合了空间邻近和灰度相似性,既能去除噪声,又能保持边缘信息,适用于图像的平滑处理。

       6. 非局部去噪

       非局部去噪方法利用图像的相似区域信息,实现去噪的同时保留细节,适用于复杂图像的处理。

       7. 彩色模糊

       彩色模糊通过在不同颜色通道上应用滤波器,实现彩色图像的平滑处理,适用于增强图像的视觉效果。

       8. 离散余弦变换DCT滤波

       离散余弦变换DCT滤波通过将图像转换到频率域,实现噪声的抑制,适用于去除图像中的高频噪声。

       9. 阈值滤波

       阈值滤波通过设定阈值,将像素值小于阈值的像素设为背景色,大于阈值的像素设为前景色,实现图像的二值化处理。

       在实际应用中,根据图像的噪声类型和处理需求,选择合适的滤波方法可以显著提升图像处理效果。