拉普拉斯算子进行二维卷积计算,线性锐化滤波

# -*- coding: utf-8 -*-
#线性锐化滤波-拉普拉斯算子进行二维卷积计算
#code:myhaspl@myhaspl.com
import cv2
import numpy as np
from scipy import signal
fn="test6.jpg"
myimg=cv2.imread(fn)
img=cv2.cvtColor(myimg,cv2.COLOR_BGR2GRAY)
srcimg=np.array(img,np.double)
myh=np.array([[0,1,0],[1,-4,1],[0,1,0]]) myj=signal.convolve2d(srcimg,myh,mode="same")
jgimg=img-myj
cv2.imshow('src',img)
cv2.imshow('dst',jgimg)
cv2.waitKey()
cv2.destroyAllWindows()

本博客全部内容是原创,假设转载请注明来源

http://blog.csdn.net/myhaspl/

数学之路-python计算实战(20)-机器视觉-拉普拉斯算子卷积滤波的更多相关文章

  1. 数学之路-python计算实战(21)-机器视觉-拉普拉斯线性滤波

    拉普拉斯线性滤波,.边缘检測  . When ksize == 1 , the Laplacian is computed by filtering the image with the follow ...

  2. 数学之路-python计算实战(19)-机器视觉-卷积滤波

    filter2D Convolves an image with the kernel. C++: void filter2D(InputArray src, OutputArray dst, int ...

  3. 数学之路-python计算实战(17)-机器视觉-滤波去噪(中值滤波)

    Blurs an image using the median filter. C++: void medianBlur(InputArray src, OutputArray dst, int ks ...

  4. 数学之路-python计算实战(16)-机器视觉-滤波去噪(邻域平均法滤波)

    # -*- coding: utf-8 -*- #code:myhaspl@myhaspl.com #邻域平均法滤波,半径为2 import cv2 import numpy as np fn=&qu ...

  5. 数学之路-python计算实战(15)-机器视觉-滤波去噪(归一化块滤波)

    # -*- coding: utf-8 -*- #code:myhaspl@myhaspl.com #归一化块滤波 import cv2 import numpy as np fn="tes ...

  6. 数学之路-python计算实战(14)-机器视觉-图像增强(直方图均衡化)

    我们来看一个灰度图像,让表示灰度出现的次数,这样图像中灰度为 的像素的出现概率是  是图像中全部的灰度数, 是图像中全部的像素数,  实际上是图像的直方图,归一化到 . 把  作为相应于  的累计概率 ...

  7. 数学之路-python计算实战(9)-机器视觉-图像插值仿射

    插值 Python: cv2.resize(src, dsize[, dst[, fx[, fy[, interpolation]]]]) → dst interpolation – interpol ...

  8. 数学之路-python计算实战(13)-机器视觉-图像增强

    指数变换的基本表达式为:y=bc(x-a)-1 当中參数b.c控制曲线的变换形状,參数a控制曲线的位置. 指数变换的作用是扩展图像的高灰度级.压缩低灰度级.能够用于亮度过高的图像 本博客全部内容是原创 ...

  9. 数学之路-python计算实战(18)-机器视觉-滤波去噪(双边滤波与高斯滤波 )

    高斯滤波就是对整幅图像进行加权平均的过程.每个像素点的值,都由其本身和邻域内的其它像素值经过加权平均后得到.高斯滤波的详细操作是:用一个模板(或称卷积.掩模)扫描图像中的每个像素.用模板确定的邻域内像 ...

随机推荐

  1. 【转】mysqldump

    原文地址:http://blog.chinaunix.net/uid-16844903-id-3411118.html 导出 导出全库备份到本地的目录 mysqldump -u$USER -p$PAS ...

  2. jQuery实现Twitter的自动文字补齐特效

    上图效果可以使用jQuery插件Typeahead.js来实现,这款jQuery插件来自于Twitter的一个新的项目,支持远程和本地的数据集.比较有特色的地方在于你可以将数据集使用本地存储(loca ...

  3. 浅谈C# .Net技术面试 , 正在找工作的人一定要看看

    1.引子 最近一直在负责.net(B/S方向)技术面试相关的工作,前前后后面试了不少人,但是通过率较低,大概只有20%左右:有颇多感慨. 最近也一直比较困惑,原因究竟是什么? 是我们要求太高,应聘者本 ...

  4. Android 文件上传 使用AsyncHttpClient开源框架

    public void upload(View view) { AsyncHttpClient client = new AsyncHttpClient(); RequestParams reques ...

  5. C++ Prime:预处理器

    C++程序会用到的一项预处理功能是头文件保护符,头文件保护符依赖于预处理变量.预处理变量有两种状态:已定义和未定义,#define指令把一个名字设定为预处理变量,另外两个指令则分别检查某个指定的预处理 ...

  6. 登录MD5加盐处理

    一:解决方案资源管理器截图: 二:operatorDAL.cs代码 using System; using System.Collections.Generic; using System.Linq; ...

  7. A configuration error occurred during startup. Please verify the preference field with the prompt: Cannot connect to vm

    1.报错图 解决方法: Window->Preferences->MyEclipse Enterprice Workbench->Servers->Tomcat->选择你 ...

  8. JS、C#编码解码

    escape不编码字符有69个:*,+,-,.,/,@,_,0-9,a-z,A-Z encodeURI不编码字符有82个:!,#,$,&,',(,),*,+,,,-,.,/,:,;,=,?,@ ...

  9. [Java] Java IO 概况

    Java IO 是 Java 的一套 API, 用于读入和写出数据(输入和输出).Java IO API 位于 java.io package.实际上 java.io package 没有解决所有的输 ...

  10. 《A First Course in Probability》-chaper7-期望的性质-相关系数

    之前我们介绍过,协方差能够一定程度上描述两个变量之间的相关性,但是有时候它并没有那么准确,例如下面这个例子: 本质一样的两个随机变量,独立性是不变的,但是通过这个等式我看到,如果在随机变量的前面添加了 ...