Opencv之图像滤波:1.图像卷积(cv2.filter2D)

这篇具有很好参考价值的文章主要介绍了Opencv之图像滤波:1.图像卷积(cv2.filter2D)。希望对大家有所帮助。如果存在错误或未考虑完全的地方,请大家不吝赐教,您也可以点击"举报违法"按钮提交疑问。

        写这些博客主要是记录自己学习Opencv的过程,也希望能帮助到大家。

        

        在OpenCV中,允许用户自定义卷积核实现卷积操作,使用自定义卷积核实现卷积操作的函数是cv2.filter2D(),其语法格式为:

        dst=cv2.filter2D(src,ddepth,kernel,anchor,delta,borderType)

         式中:

         ● dst是返回值,表示进行方框滤波后得到的处理结果。

         ● src 是需要处理的图像,即原始图像。它能够有任意数量的通道,并能对各个通道独立处理。图像深度应该是CV_8U、CV_16U、CV_16S、CV_32F或者CV_64F中的一 种。

        ● ddepth是处理结果图像的图像深度,一般使用-1表示与原始图像使用相同的图像深度。

        ● kernel是卷积核,是一个单通道的数组。如果想在处理彩色图像时,让每个通道使用不同的核,则必须将彩色图像分解后使用不同的核完成操作。

        ● anchor 是锚点,其默认值是(-1,-1),表示当前计算均值的点位于核的中心点位 置。该值使用默认值即可,在特殊情况下可以指定不同的点作为锚点。

        ● delta 是修正值,它是可选项。如果该值存在,会在基础滤波的结果上加上该值作 为最终的滤波处理结果。

        ● borderType是边界样式,该值决定了以何种情况处理边界,通常使用默认值即可。

        在一般情况下,使用cv.filter2D()时,对于参数锚点anchor,修正值delta,边界样式borderType,直接采用其默认值即可。

        因此,cv.filter2D()的常用形式为:

        dst=cv2.filter2D(src,ddepth,kernel)

        例:

        Opencv之图像滤波:1.图像卷积(cv2.filter2D)

import cv2  as cv
import numpy as np

def cv_show(name, img):
    cv.imshow(name, img)
    cv.waitKey(0)
    cv.destroyAllWindows()


# 卷积操作
src = np.array([[1,2,3,4,5],
                [6,7,8,9,10],
                [11,12,13,14,15],
                [16,17,18,19,20],
                [21,22,23,24,25]],dtype='float32')
kernel1 = np.ones((3,3), dtype='float32')/9
result = cv.filter2D(src, -1,kernel=kernel1)

print('卷积前矩阵为:\n {}'.format(src))
print('卷积后矩阵为:\n {}'.format(result))


# 与图像做卷积操作
img = cv.imread('D:\\dlam.jpg')
if img is None:
    print('Failed to read the imagine')
kernel2 = np.ones((7,7), dtype='float32')/49
result2 = cv.filter2D(img, -1,kernel=kernel2)

cv_show('哆啦A梦',img)
cv_show('reslut', result2)

结果如下:

卷积前矩阵为:
 [[ 1.  2.  3.  4.  5.]
 [ 6.  7.  8.  9. 10.]
 [11. 12. 13. 14. 15.]
 [16. 17. 18. 19. 20.]
 [21. 22. 23. 24. 25.]]
卷积后矩阵为:
 [[ 5.         5.3333335  6.3333335  7.333333   7.666667 ]
 [ 6.666667   7.         8.         9.         9.333333 ]
 [11.666668  12.        13.        13.999999  14.333334 ]
 [16.666666  17.        17.999998  19.        19.333332 ]
 [18.333334  18.666666  19.666668  20.666668  21.       ]]

可以明显的看出图像变模糊了

Opencv之图像滤波:1.图像卷积(cv2.filter2D)文章来源地址https://www.toymoban.com/news/detail-401871.html

到了这里,关于Opencv之图像滤波:1.图像卷积(cv2.filter2D)的文章就介绍完了。如果您还想了解更多内容,请在右上角搜索TOY模板网以前的文章或继续浏览下面的相关文章,希望大家以后多多支持TOY模板网!

本文来自互联网用户投稿,该文观点仅代表作者本人,不代表本站立场。本站仅提供信息存储空间服务,不拥有所有权,不承担相关法律责任。如若转载,请注明出处: 如若内容造成侵权/违法违规/事实不符,请点击违法举报进行投诉反馈,一经查实,立即删除!

领支付宝红包 赞助服务器费用

相关文章

  • OpenCV filter2D函数详解

            OpenCV filter2D将图像与内核进行卷积,将任意线性滤波器应用于图像。支持就地操作。当孔径部分位于图像之外时,该函数根据指定的边界模式插值异常像素值。         该函数实际上计算相关性,而不是卷积:   filter2D函数的原型如下:         void cv::filt

    2024年04月12日
    浏览(32)
  • Opencv之图像滤波:6.双边滤波(cv2.bilateralFilter)

            前面我们介绍的滤波方法都会对图像造成模糊,使得边缘信息变弱或者消失,因此需要一种能够对图像边缘信息进行保留的滤波算法,双边滤波是综合考虑空间信息和色彩信息的滤波方式,在滤波过程中能够有效地保护 图像内的边缘信息。         之前介绍的

    2024年02月05日
    浏览(48)
  • Opencv之图像滤波:5.中值滤波(cv2.medianBlur)

            之前介绍的均值滤波、方框滤波、高斯滤波,都是线性滤波方式。由于线性滤波的结果是所有像素值的线性组合,因此含有噪声的像素也会被考虑进去,噪声不会被消除,而是以更柔和的方式存在。这时使用非线性滤波效果可能会更好。中值滤波与前面介绍的滤波

    2024年02月06日
    浏览(46)
  • opencv-34 图像平滑处理-双边滤波cv2.bilateralFilter()

    双边滤波(BilateralFiltering)是一种图像处理滤波技术,用于平滑图像并同时保留边缘信息。与其他传统的线性滤波方法不同,双边滤波在考虑像素之间的空间距离之外,还考虑了像素之间的灰度值相似性。这使得双边滤波能够有效地去除噪声,同时保持图像的细节和边缘。

    2024年02月14日
    浏览(39)
  • opencv 31-图像平滑处理-方框滤波cv2.boxFilter()

    方框滤波(Box Filtering)是一种简单的图像平滑处理方法,它主要用于去除图像中的噪声和减少细节,同时保持图像的整体亮度分布。 方框滤波的原理很简单:对于图像中的每个像素,将其周围的一个固定大小的邻域内的像素值取平均,然后将这个平均值赋值给当前像素。这

    2024年02月14日
    浏览(43)
  • opencv 30 -图像平滑处理01-均值滤波 cv2.blur()

    图像平滑处理(Image Smoothing)是一种图像处理技术,旨在减少图像中的噪声、去除细节并平滑图像的过渡部分。这种处理常用于预处理图像,以便在后续图像处理任务中获得更好的结果。 常用的图像平滑处理方法包括: 均值滤波(Mean Filtering) :用图像中像素周围区域的平

    2024年02月01日
    浏览(52)
  • opencv(15) 图像平滑处理之二:cv2.GaussianBlur()高斯滤波

    高斯滤波是一种线性平滑滤波,适用于消除高斯噪声,广泛应用于图像处理的减噪过程。 高斯模板是通过对二维高斯函数进行采样(高斯模糊的卷积核里的数值满足高斯分布)、量化并归一化得到的,它考虑了邻域像素位置的影响,距离当前被平滑像素越近的点,加权系数越大

    2024年02月10日
    浏览(52)
  • opencv图像旋转和翻转,cv2.flip,cv2.rotate

    目录 翻转图像 图像旋转         opencv中使用cv2.filp可以实现图像翻转 src:输入图像 flipCode:flipCode 一个标志来指定如何翻转数组;0表示上下翻转,正数表示左右翻转,负数表示上下左右都翻转。 dst:输出图像         下面代码对图像进行不同旋转。         opencv中使

    2024年02月15日
    浏览(70)
  • opencv图像仿射变换,cv2.warpAffine

    目录 仿射变换原理介绍 cv2.warpAffine函数介绍 代码实例          仿射变换 ,又称 仿射映射 ,是指在几何中,一个向量空间进行一次线性变换并接上一个平移,变换为另一个向量空间。         在有限维的情况,每个仿射变换可以由一个矩阵A和一个向量b给出,它可以写

    2024年02月05日
    浏览(62)
  • opencv(4): cv2.imwrite()图像的保存

    语法格式:retval = cv2.imwrite(filename, image [, paras]) 参数说明: filename :代表文件名的字符串。文件名必须包含图像格式,例如.jpg,.png等。 image :图像数据矩阵 paras: 不同编码格式的参数,可选项 cv2.CV_IMWRITE_JPEG_QUALITY :设置 .jpeg/.jpg 格式的图片质量,取值为 0-100(默认值 95)

    2024年02月01日
    浏览(42)

觉得文章有用就打赏一下文章作者

支付宝扫一扫打赏

博客赞助

微信扫一扫打赏

请作者喝杯咖啡吧~博客赞助

支付宝扫一扫领取红包,优惠每天领

二维码1

领取红包

二维码2

领红包