开始之前 在上一篇我们实现了读取噪声图像, 然后 进行三种形式的均值滤波得到结果, 由于我们自己写的均值滤波未作边缘处理, 所以效果有一定的下降, 但是总体来说, 我们得到的结果能够说明我们的算法执行之后得到的图像噪声更低, 图像更清晰. 但是也会造成图像的模糊, 导致部分细节丢失. 在这一章中,我们介绍一下中值滤波及其实现 摘要 首先介绍了中值滤波的原理, 给出其实现思路,并根据思路实现了 C++ 的代码, 然后 同样测试 opencv 自带的中值滤波, 同样的测试图像, 得到对比结果, 分析…

自适应二值化介绍: 二值化算法是用输入像素的值I与一个值C来比较,根据比较结果确定输出值. 自适应二值化的每一个像素的比较值C都不同,比较值C由这个像素为中心的一个块范围计算在减去差值delta得到. C的常用计算方法有两种: 1.平均值减去差值delta(使用盒过滤boxfilter,性能会非常不错) 2.高斯分布加权和减去差值delta (使用高斯滤波GaussionBlur) 只要高兴用什么其他方法都行. 最后,总算法就是用每一个像素的灰度值I,与所对应的比较值C,确定结果输出到对应的像素…

7.3.3 自适应滤波器 自适应中值滤波器 对于7.3.2节所讨论的中值滤波器,只要脉冲噪声的空间密度不大,性能还是可以的(根据经验需Pa和Pb小于0.2).本节将证明,自适应中值滤波器可以处理更大概率的脉冲噪声.自适应中值滤波器的另一个优点是平滑非脉冲噪声时,试图保留细节,这是传统中值滤波器所做不到的.正如前面几节中所讨论的所有滤波器一样,自适应中值滤波器也工作于矩形窗口区域Sxy内.然而,与这些滤波器不同的是自适应中值滤波器在进行滤波处理时,会根据本节列举的某些条件而改变(增大或缩小)Sxy…

#!/usr/bin/env python #有如下值集合[11,22,33,44,55,66,77,88,99,90...],将所有大于66值保存至字典的一个key中,将小于66的值保存至大二个key的值 li = [11,22,33,44,55,66,77,88,99,90] person = {">66":[],"<=66":[]} for i,j in enumerate(li,0) : if int(j) > 66 : person[&q…

1.cv2.blur(img, (3, 3))  进行均值滤波 参数说明:img表示输入的图片, (3, 3) 表示进行均值滤波的方框大小 2. cv2.boxfilter(img, -1, (3, 3), normalize=True) 表示进行方框滤波, 参数说明当normalize=True时,与均值滤波结果相同, normalize=False,表示对加和后的结果不进行平均操作,大于255的使用255表示 3. cv2.Guassianblur(img, (3, 3), 1) 表示进行高…

[翻译自mos文章]11.2.0.4及更高版本号的asm实例中MEMORY_TARGET 和 MEMORY_MAX_TARGET的默认值和最小值 来源于: Default and Minimum MEMORY_TARGET & MEMORY_MAX_TARGET Value for ASM 11.2.0.4 and Onwards (文档 ID 1982132.1) APPLIES TO: Oracle Database - Enterprise Edition - Version 11.2.0…

本文主要介绍了C++11中的移动语义与右值引用, 并且对其中的一些坑做了深入的讨论. 在正式介绍这部分内容之前, 我们先介绍一下rule of three/five原则, 与copy-and-swap idiom最佳实践. 本文参考了stackoverflow上的一些回答. 不能算是完全原创 rule of three/five rule of three是自从C++98标准问世以来, 大家总结的一条最佳实践. 这个实践其实很简单, 用一句话就能说明白: 析构函数, 拷贝构造函数, =操作符重载…

SQL SERVER将某一列字段中的某个值替换为其他的值 UPDATE 表名 SET 列名 = REPLACE(列名 ,'贷','袋') SQL SERVER"函数 replace 的参数 1 的数据类型 ntext 无效"解决办法 UPDATE 表名 SET 列名 = REPLACE(CAST 列名 AS varchar(8000)),'贷','袋') 版权声明:本文为博主原创文章,未经博主允许不得转载.…

阈值化 在对图像进行处理操作的过程中,我们常常需要对图像中的像素做出取舍与决策,直接剔除一些低于或高于一定值的像素. 阈值分割可以视为最简单的图像分割方法.比如基于图像中物体与背景之间的灰度差异,可以利用阈值分割出我们需要的物体.这种分割是像素级的分割,为了从一幅图像中提取我们需要的部分,应该用图像中的每个像素点的灰度值与选择的阈值进行比较,并作出取舍判断. 注意,阈值的选取依赖于具体问题,物体在不同的图片中可能会有不同的灰度值.一旦找到了需要分割的物体的像素点,可以对这些像素点设定一些特定的值…

RelativeLayout中的布局,自适应宽度布局 该图片中为android布局:总布局为 RelativeLayoutAtLeft 为居左 <TextView android:background="#ff0000ff" android:id="@+id/tvwAtLeft"android:layout_height="wrap_content" android:layout_width="wrap_content"…