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- 图像模糊-平均.py:
- 是由一个归一化卷积框完成的。他只是用卷积框 盖区域所有像素的平 均值来代替中心元素。可以使用函数 cv2.blur() 和 cv2.boxFilter() 来完 个任务。
- """
- import cv2
- import numpy as np
- from matplotlib import pyplot as plt
- img = cv2.imread('../data/opencv_logo.png')
- # blur = cv2.blur(img, (5, 5))
- '''
- 现在把卷积核换成 斯核 简单来 方框不变 将原来每个方框的值是 相等的 现在 的值是符合 斯分布的 方框中心的值最大 其余方框根据 离中心元素的 离 减 构成一个 斯小山包。原来的求平均数现在变成求 加权平均数 全就是方框 的值 。
- '''
- # 0 是指根据窗口大小 (5,5) 来计算高斯函数标准差
- blur = cv2.GaussianBlur(img, (5, 5), 0) # 高斯模糊
- '''
- 名思义就是用与卷积框对应像素的中值来替代中心像素的值。 个滤波 器经常用来去 椒盐噪声。前 的滤波器 是用 算得到的一个新值来取代中 心像素的值 而中值滤波是用中心像素周围 也可以使他本 的值来取代他。 他能有效的去 噪声。卷积核的大小也应 是一个奇数。
- '''
- median = cv2.medianBlur(img, 5) # 中值模糊
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