中值滤波
统计排序滤波器
中值对椒盐噪声有很好的抑制作用
medianBlur(Mat src, Mat dest, ksize) 双边滤波
均值模糊无法克服边缘像素信息丢失缺陷。原因是均值滤波是基于平均权重
高斯模糊部分克服了该缺陷,但是无法完全避免,因为没有考虑像素值的不同
高斯双边模糊 – 是边缘保留的滤波方法,避免了边缘信息丢失,保留了图像轮廓不变
bilateralFilter(src, dest, d=, , );
  - –计算的半径,半径之内的像数都会被纳入计算,如果提供- 则根据sigma space参数取值
  - – sigma color 决定多少差值之内的像素会被计算
  - – sigma space 如果d的值大于0则声明无效,否则根据它来计算d值中值模糊的ksize大小必须是大于1而且必须是奇数。
int main(int argc, char** argv) {

    Mat src, dst;
src = imread(STRPAHT3);
if (!src.data) {
printf("could not load image...\n");
return -;
} //中值模糊
//medianBlur(src, dst, 3); //双边模糊
bilateralFilter(src, dst, , , );
namedWindow("BiBlur Filter Result", CV_WINDOW_AUTOSIZE);
imshow("BiBlur Filter Result", dst); //Mat resultImg;
//Mat kernel = (Mat_<int>(3, 3) << 0, -1, 0, -1, 5, -1, 0, -1, 0);
//filter2D(dst, resultImg, -1, kernel, Point(-1, -1), 0);
//imshow("Final Result", resultImg); waitKey();
return ;
}

opencv::模糊图像2的更多相关文章

  1. opencv::模糊图像

    Smooth/Blur 是图像处理中最简单和常用的操作之一,使用该操作的原因之一就为了给图像预处理时候减低噪声 使用Smooth/Blur操作其背后是数学的卷积计算,通常这些卷积算子计算都是线性操作, ...

  2. python利用opencv合成模糊图像

    之前需要评估图像质量来筛选成像质量不错的图片,去除由于对焦,运动等造成的模糊图像,所以在构建数据集的时候考虑用opencv对清晰的图片进行处理获得模糊的图片从而进行训练. 1) 运动模糊图像 一般来说 ...

  3. opencv的学习笔记2

    继续昨晚的学习总结,昨晚看到轨迹条的创建就没有看下去了,今天继续: 1.轨迹条的创建: 轨迹条往往会和一个回调函数配合使用,当轨迹条发生改变,就调用这个轨迹条的回调函数 int createTrack ...

  4. opencv笔记4:模板运算和常见滤波操作

    time:2015年10月04日 星期日 00时00分27秒 # opencv笔记4:模板运算和常见滤波操作 这一篇主要是学习模板运算,了解各种模板运算的运算过程和分类,理论方面主要参考<图像工 ...

  5. 《学习OpenCV》练习题第五章第一题ab

    这道题是载入一幅带有有趣纹理的图像并用不同的模板(窗口,核)大小做高斯模糊(高斯平滑),然后比较用5*5大小的窗口平滑图像两次和用11*11大小的窗口平滑图像一次是否接近相同. 先说下我的做法,a部分 ...

  6. 每日一练之自适应中值滤波器(基于OpenCV实现)

    本文主要介绍了自适应的中值滤波器,并基于OpenCV实现了该滤波器,并且将自适应的中值滤波器和常规的中值滤波器对不同概率的椒盐噪声的过滤效果进行了对比.最后,对中值滤波器的优缺点了进行了总结. 空间滤 ...

  7. 第十五节、OpenCV学习(四)图像平滑与滤波

    图像的平滑与滤波 平滑滤波是低频增强的空间域滤波技术,是图像模糊.消除噪声. 一.2D滤波器cv2.filter2D() 对于2D图像可以进行低通或者高通滤波操作,低通滤波(LPF)有利于去噪声,模糊 ...

  8. 图像处理基础(2):自适应中值滤波器(基于OpenCV实现)

    本文主要介绍了自适应的中值滤波器,并基于OpenCV实现了该滤波器,并且将自适应的中值滤波器和常规的中值滤波器对不同概率的椒盐噪声的过滤效果进行了对比.最后,对中值滤波器的优缺点了进行了总结. 空间滤 ...

  9. 【OpenCV】SIFT原理与源码分析:DoG尺度空间构造

    原文地址:http://blog.csdn.net/xiaowei_cqu/article/details/8067881 尺度空间理论   自然界中的物体随着观测尺度不同有不同的表现形态.例如我们形 ...

随机推荐

  1. [AWS] S3 Bucket

    云存储服务 2.1 为网站打开属性 属性和权限设置 设置bucket属性,打开功能:Static website hosting(静态网站托管) 设置bucket权限,Permissions ---- ...

  2. 最新2019Pycharm破解教程,附激活码!

    本教程仅用作个人学习,请勿用于商业获利,造成后果自负!!! Pycharm安装 在这插一个小话题哈,Pycharm只是一个编译器,并不能代替Python,如果要使用Python,还是需要安装Pytho ...

  3. JAVA设计模式-动态代理(Proxy)示例及说明

    在Mybatis源码解析,一步一步从浅入深(五):mapper节点的解析文章的最后部分,我们提到了动态代理的概念,下面我们就简单了解一下动态代理. 一,概念 代理设计模式的目的就是在不直接操作对象的前 ...

  4. Go微服务容错与韧性(Service Resilience)

    Service Resilience是指当服务的的运行环境出现了问题,例如网络故障或服务过载或某些微服务宕机的情况下,程序仍能够提供部分或大部分服务,这时我们就说服务的韧性很强.它是微服务中很重要的一 ...

  5. PacMan 04——道具生成吃下道具怪物的移动

    版权申明: 本文原创首发于以下网站: 博客园『优梦创客』的空间:https://www.cnblogs.com/raymondking123 优梦创客的官方博客:https://91make.top ...

  6. dom4j.jar下载

    下载地址: 链接:https://pan.baidu.com/s/16GCgCpaF7dc33pMbK2sTLg 密码:z444

  7. 通过python代码对域名ssl证书进行监控

    根据公司要求,要求用zabbix对域名的ssl证书进行到期监控 直接上代码 #!/usr/bin/env python3 from urllib3.contrib import pyopenssl f ...

  8. [技术栈]C#利用Luhn算法(模10算法)对IMEI校验

    1.Luhn算法(模10算法) 通过查看ISO/IEC 7812-1:2017文件可以看到对于luhn算法的解释,如下图: 算法主要分为三步: 第一步:从右边第一位(最低位)开始隔位乘2: 第二步:把 ...

  9. springboot系列之01-产生的背景及其优势

    未经允许,不得转载 原作者:字母哥博客 本文完整系列出自:springboot深入浅出系列 一.前置说明 本节大纲 spring boot 诞生的背景 Spring boot 改变了什么 Spring ...

  10. .Net Core 3.0 稳定版发布啦!

    上个月的月底(9.23-9.25),.NET 开发者大会开始了,这届大会最主要的议题其实就是微软终于将.NET Core 3.0的面纱揭开了,我们也终于了解到了最新版本的.Net Core平台给我们带 ...