图像滤波

Python图像批处理（图像滤波处理）

#苏浩然#[email protected]#2017.06.14importarcpy,envipyenvipy.Initialize(arcpy)fromarcpyimportenvenv.workspace="E:/aaa"rasters=arcpy.ListRasters("*","JPG")forrasterinrasters:inraster=rasteroutraster="E:
苏浩然giser·2020-07-12 00:03

OpenCV学习笔记（二）——新版本模块结构

这些模块包括：core——定义了基本数据结构，包括最重要的Mat和一些其他的模块imgproc——该模块包括了线性和非线性的图像滤波，图像的几何变换，颜色空间转换，直方图处理等等video——该模块包括运动估计
iteye_9378·2020-07-11 08:55

OpenCV的所有模块介绍

基本数据结构动态数据结构绘图函数数组操作相关函数辅助功能与系统函数和宏与OpenGL的互操作imgprocImage和Processing这两个单词的缩写组合图像处理模块这个模块包含了如下内容线性和非线性的图像滤波图像的几何变换其它
camyucsdn·2020-07-11 03:14

【图像处理】——Python OpenCV实现形态学膨胀、腐蚀开闭操作（可以用于图像滤波、图像分割等）

转载博客请注明详细地址，谢谢本文讲了形态学基本操作膨胀腐蚀开闭操作的原理本文讲解了用OpenCV-Python实现形态学操作目录一、形态学简述1、简介2、一些基本定义3、结构元素（1）什么是结构元素（2）常用的结构元素（3）结构元素的创建方法（numpy和opencv）二、形态学膨胀与腐蚀（以二值图像为例）1、膨胀（dilate）（1）概念（2）准则（3）实质2、腐蚀（erode）（1）概念（2）
有情怀的机械男·2020-07-10 21:52

python+opencv图像处理基础（三）————图像滤波方式

目录1.先人为的给图像加噪声2.滤波处理2.1均值滤波2.2高斯滤波2.3.中值滤波今天主要总结图像的几种滤波方式,见下图五种常见的图像滤波方式：线性滤波（方框滤波、均值滤波、高斯滤波）；非线性滤波（中值滤波
一只小白鸟·2020-07-10 21:00

图像处理（上）-Task04 图像滤波

4.4.1均值滤波、方框滤波滤波分类线性滤波：对邻域中的像素的计算为线性运算时，如利用窗口函数进行平滑加权求和的运算，或者某种卷积运算，都可以称为线性滤波。常见的线性滤波有：均值滤波、高斯滤波、盒子滤波、拉普拉斯滤波等等，通常线性滤波器之间只是模版系数不同。非线性滤波：非线性滤波利用原始图像跟模版之间的一种逻辑关系得到结果，如最值滤波器，中值滤波器。比较常用的有中值滤波器和双边滤波器。方框（盒子）
海大-八哥·2020-07-10 14:29

图像处理Task04图像滤波（图像平滑）

在图像处理中，滤波是一种非常常见的技术，它们的原理非常简单，但是其思想却十分值得借鉴，滤波是很多图像处理的前置步骤或基础，掌握图像滤波对理解卷积神经网络也有一定的帮助。
习惯了看孤独的风景·2020-07-10 04:14

图像处理之图像滤波

1、图像滤波的分类和基本概念概念图像滤波，即图像平滑处理，在尽量保留图像细节特征的条件下对目标图像的噪声进行抑制，使图像变得平滑、锐化、边界增强。
背着贝壳去徒步·2020-07-10 03:17

OpenCV拾趣（五）——扩展视频控件

>>点击这里回顾上一节内容在本节中，我们将对视频控件进行扩展，使其具备图像滤波和标定信息的管理功能。
ArcDriver·2020-07-10 02:43

计算机视觉基础 Task04 图像滤波

图像滤波包括均值滤波、方框滤波、高斯滤波等滤波器应该跟深度学习中的filter是一个东西只不过这里的滤波器是设计出来的，而深度学习中的滤波器是自动学出来的4.1均值滤波、方框滤波滤波分类线性滤波：对邻域中的像素的计算为线性运算时
qq_23305951·2020-07-09 22:50

计算机视觉基础-图像滤波

Task04OpenCV框架实现图像滤波一、前言二、图像滤波概念与解析2.1图像滤波概念2.2空域滤波2.3方框(盒状)滤波2.4均值滤波2.5高斯滤波2.6中值滤波2.7双边滤波2.8形态学滤波三、基于
CleMints·2020-07-09 20:43

传统图像算法

1.图像增强参考：https://mp.csdn.net/postedit/973619112.图像滤波https://mp.csdn.net/postedit/973145683.边缘检测https:
Victory_tc·2020-07-09 12:27

计算机视觉基础：图像处理 Task 04：图像滤波

在图像处理中，滤波是一种非常常见的技术，它们的原理非常简单，但是其思想却十分值得借鉴，滤波是很多图像算法的前置步骤或基础，掌握图像滤波对理解卷积神经网络也有一定帮助。
李明朔·2020-07-09 09:12

计算机视觉Task04

在图像处理中，滤波是一种非常常见的技术，它的原理非常简单，但是其思想却十分值得借鉴，滤波是很多图像算法的前置步骤或基础，掌握图像滤波对理解卷积神经网络也有一定帮助。
weixin_41948788·2020-07-09 09:29

数字图像处理相关实验总结（图像滤波，分割，旋转、编码等）

hufman编码是一种无损最优编码编程思路是：先统计像素概率，再构建hufman树，遍历树，取出全部像素和对应编码，在构建缓冲区，以八位二进制数据写入文件。预先定义的一些结构体和函数：structTreeNode{floatpval;shortpixval;TreeNode*left;TreeNode*right;TreeNode(floatx1,intx2):pval(x1),pixval(x2
会飞海猫咪·2020-07-08 21:25

opencv 图像滤波(均值,方框,高斯,中值)

图像滤波的目的有两个:一是抽出对象的特征作为图像识别的特征模式;另一个是为适应图像处理的要求，消除图像数字化时所混入的噪
·2020-07-08 12:23

图像2维卷积计算(2D Conv)和池化计算(Pooling)实战

实现图像滤波的数学计算方法是卷积（Convolution），有关数学概念和计算方式，请参考《AI数学基础26-卷积（Convolution）》。
LabVIEW_Python·2020-07-08 08:17

OpenCV——几种图像滤波总结（python实现和c++实现）

OpenCV——图像滤波原理及实现4.1简介图像的实质是一种二维信号，滤波是信号处理中的一个重要概念。
铲屎的胖虎·2020-07-08 03:46

数字图像处理实验之彩色图像处理

HSI3.实验代码3.1彩色图像读取、显示与格式转换3.2伪彩色变换3.3彩色图像平滑滤波3.4RGB颜色空间到HSI的转换4.实验结果及分析4.1彩色图像读取、显示与格式转换4.2伪彩色变换4.3彩色图像滤波处理
conquer997·2020-07-08 02:39

计算机视觉实验二：图像滤波处理——高斯滤波和联合双边滤波

完整源码链接https://github.com/LamyaLi/cvLab一、图像的高斯滤波处理文章目录一、**图像的高斯滤波处理**1、题目要求2、题目分析3、实现步骤（仅展示部分关键代码）4、结果展示二、**图像的联合双边滤波处理**1、题目要求2、题目分析3、实现步骤（仅展示部分关键代码）4、结果展示1、题目要求1）通过调整高斯函数的标准差(sigma)来控制平滑程度；给定函数：voidG
小西几y·2020-07-08 01:34

图像去噪

噪声主要可以分为脉冲噪声和高斯噪声，我们在现实中看到的图像一般都会含有噪声，在对图像做后续处理时，要对图像进行去噪处理，这样也被称作图像滤波，图像滤波可分为空间域滤波、频率域滤波两大类。
qq_18343569·2020-07-07 19:03

图像处理（opencv3编程入门第六章）第一节 线性滤波

文章目录图像处理（opencv3编程入门第六章）第一节线性滤波处理方法介绍1.平滑处理2.图像滤波与滤波器3.线性滤波器4.方框滤波5.均值滤波6.高斯滤波示例代码图像处理（opencv3编程入门第六章
[email protected]·2020-07-07 19:28

双目SLAM基础

双目宝典Machine-learning-for-low-level-vision-problems机器学习实现低层次视觉-深度估计等室外数据集Kitti室内数据集Middlebury双目算法评估嵌入式图像滤波卷积计算卷积的简化计算双目匹配
村里放牛娃·2020-07-07 13:45

OpenCV3编程手册 章节6.1方框滤波、均值滤波及高斯滤波

图像滤波&滤波器图像滤波是指在尽量保留图像细节特征条件下对目标图像的噪声进行抑制，是图像预处理重要操作。消除图像中噪声成分叫做图像的平滑化或滤波操作。
hiccupfrost·2020-07-07 09:54

2019 数字图像处理试题

期末第一题第二题第三题第四题第五题第六题2019SE：数媒期末综述2019六个大题满足复习提纲覆盖：图像表示及存储格式（交叉、顺序存贮）基本的图像处理（对比度增强、插值、邻域）直方图（图像均匀化，归一化）图像滤波
Frank（Zhiyang-Dou）·2020-07-06 23:07

双目slam基础 相机内参数 双目相机校正 特征提取 双目特征匹配 三角测量得到深度 深度估计总结 相邻帧特征匹配 光流 DLT PnP ICP RANSAC 非线性最小二乘

双目宝典Machine-learning-for-low-level-vision-problems机器学习实现低层次视觉-深度估计等室外数据集Kitti室内数据集Middlebury双目算法评估嵌入式图像滤波卷积计算卷积的简化计算双目匹配
EwenWanW·2020-07-06 20:06

openCV学习笔记九：图像滤波

首先介绍一下图像滤波的概念：https://baike.baidu.com/item/图像滤波/11042217滤波的两种方式：一、线性滤波1.方框滤波：boxFilter()函数2.均值滤波：blur
楼阁之束·2020-07-06 18:27

《OpenCV3编程入门》第6章-学习笔记1-线性滤波：方框滤波+均值滤波+高斯滤波【理论知识基础】

目录图像滤波的目的：滤波处理的要求平滑滤波目的有两类OpenCV常用线性滤波器：OpenCV常用非线性滤波器：线性滤波器定义及常用的线性滤波器：滤波和模糊邻域算子与线性滤波器OpenCV常用线性滤波器：
人工智能博士·2020-07-06 17:58

opencv学习笔记18：canny算子边缘检测原理及其函数使用

opencv学习笔记11：图像滤波（均值，方框，高斯，中值）梯度：对去噪后的图像采用sobel算子计算梯度和方向。这里的梯度不同于前面值只计算大小，这里还需计算方向。
总裁余·2020-07-06 16:38

《OpenCV3编程入门》学习笔记6 图像处理（一）线性滤波：方框滤波、均值滤波、高斯滤波

第6章图像处理6.1线性滤波：方框滤波、均值滤波、高斯滤波6.1.1图像滤波与滤波器1.图像滤波：在尽量保留图像细节特征的条件下对目标图像的噪声进行抑制目的：（1）抽出对象的特征作为图像识别的特征模式（
ccchenxi·2020-07-06 16:33

opencv学习笔记11：图像滤波（均值，方框，高斯，中值）

图像滤波的目的有两个:一是抽出对象的特征作为图像识别的特征模式;另一个是为适应图像处理的要求，消除图像数字化时所混入的噪
总裁余·2020-07-06 15:47

【计算机视觉】4.图像滤波和边缘检测

滤波/卷积滤波/卷积概念在每个图片位置（x,y）上进行基于邻域的函数计算。邻域对x，y进行加减数后的结果，通俗来讲就是某一点周围的几个点滤波函数1.这里滤波函数相当于一个遮罩，是实现对邻域进行计算的方法，可以理解为通过滤波函数对图片某一位置邻域进行权重相加。2.滤波函数又叫做卷积核、卷积模板；滤波器、滤波模板；扫描窗。其中卷积核是最常用的说法。3.不同功能需要定义不同的函数图像增强①平滑/去燥②梯
zxfhahaha·2020-07-06 14:51

android使用OpenCV之图像滤波处理

图像滤波：尽量保留图像细节特征的条件下对目标图像的噪声进行抑制和平滑处理，是图像预处理中不可缺少的操作，其处理效果的好坏将直接影响到后续图像处理和分析的有效性和可靠性。
航行在蓝天的蚂蚱·2020-07-06 09:23

CMOS Sensor Interface(CSI)

非智能的这类图像传感器只是支持传统的摄像头时序(场同步和行同步)，然后输出一个Bayer(拜耳)以及统计的数据,而智能传感器支持CCIR656视频解码格式，并且还提供了额外的一些图像处理（例如：图像压缩，图像滤波预处理
winkyxiao1981·2020-07-06 07:17

详解图像滤波原理及实现！

在图像处理中，滤波是一常见的技术，它们的原理非常简单，但是其思想却十分值得借鉴，滤波是很多图像算法的前置步骤或基础，掌握图像滤波对理解卷积神经网络也有一定帮助。
人工智能与算法学习·2020-07-06 02:50

matlab练习程序（图像滤波时的边界处理）

我们在写滤波程序时一般会用矩阵模板与原图像做卷积，这时候在做图像边界的处理是一般都选择忽略边缘，不过要是模板比较大，那么处理的效果就不好了，图像四周就会是原图像，中间才是滤波后的结果，虽然用Matlab的imfilter就能解决，不过还是自己通过滤波的原理实践一下比较好。模板和图像一共有如下16种关系，我粗略的画了一下，前三张小矩形的是模板、大的矩形是图像，最后一张大的是模板，小的是图像。这就是图
weixin_33998125·2020-07-05 23:05

Halcon入门学习笔记-（2）图像灰度变化 & 图像滤波

一、图像的灰度变化灰度变换是图像增强的一种重要手段，用于改善图像显示效果，属于空间域处理方法，它可以使图像动态范围加大，使图像对比度扩展，图像更加清晰，特征更加明显。灰度变换其实质就是按一定的规则修改图像每一个像素的灰度，从而改变图像的灰度范围。常见的灰度变换图像反转，对数变换和伽马变换等。更多关于灰度变换参考：图像灰度变换——线性灰度变换和非线性灰度变换(对数变换与伽马变换)*关闭过程更新，加快
Shine.Zhang·2020-07-05 04:49

ordfilt2函数

二维统计顺序滤波是中值滤波的推广，对于给定的n个数值｛al,a2,...,an｝，将它们按大小顺序排列，将处于第k个位置的元素作为图像滤波输出，即序号为k的二维统计滤波。
夏雨的旋律·2020-07-04 23:46

7计算机视觉编程手册之连通区域

参考资料：[1]OpenCV2计算机视觉编程手册第6章图像滤波注意[1]去掉扩展部分[2]本次学习的定位：结合程序，了解基础概念，能够使用函数库，并没做深入理解原理，单纯看的话，效果很有限。
Optimization·2020-07-04 12:35

Halcon：基本例程

图像滤波图像增强：对比度增强，亮度校正，直方图归一化，直方图均衡化平滑滤波：边缘保护和增强平滑，各向非同性滤波，高斯平滑，二项式滤波，均值滤波，阶梯滤波器（中值，分离系数中值滤波，加权中值等），中度滤波
机器视觉001·2020-07-02 08:28

图像质量评价指标之Matlab实现

比如，在图像复原、图像滤波算法研究中，需要采用客观评价指标来定量的来测试算法恢复出的图像相对于参考图像的好坏程度。
iteye_12332·2020-07-02 04:41

Datawhale 计算机视觉基础-图像处理（上）-Task04 图像滤波

在图像处理中，滤波是一种非常常见的技术，它们的原理非常简单，但是其思想却十分值得借鉴，滤波是很多图像算法的前置步骤或基础，掌握图像滤波对理解卷积神经网络也有一定帮助。
空腹熊猫·2020-07-02 01:27

【数字图像处理系列五】图像滤波之空间滤波：图像平滑降噪和图像锐化

·本系列python版本：python3.5.4·本系列opencv-python版本：opencv-python3.4.2.17·本系列使用的开发环境是jupyternotebook，是一个python的交互式开发环境，测试十分方便，并集成了vim操作，安装教程可参考：windows上jupyternotebook主题背景、字体及扩展插件配置(集成vim环境)在【数字图像处理系列三】图像增强：线
feilong_csdn·2020-07-01 23:32

图像处理基本原理

1图像分割技术基本原理1.1图像滤波由于影像采集设备的工作原理以及设备制造技术的限制，在图像采集的过程中在图像中产生噪声是不可避免的；此外，使用者的操作水平也会对图像的质量造成影响，这些因素都导致最终的图像中会存在大量的噪声信号
ElMariachii·2020-07-01 23:05

边缘检测

一般图像边缘检测方法主要有如下四个步骤：（1）图像滤波：传统边缘检测算法主要是基于图
yan_feifei_1993·2020-07-01 21:47

Python+OpenCV图像处理（八）——LBP特征描述算子

图像处理（一）——OpenCV框架与图像插值算法Python+OpenCV图像处理（二）——几何变换Python+OpenCV图像处理（三）——彩色空间互换Python+OpenCV图像处理（四）——图像滤波
清崎教练·2020-07-01 18:51

FFmpeg sws_scale库文件分析

FFmpegsws_scale分析1FFmpeg里面的sws_scale库可以在一个函数里面同时实现：1.图像色彩空间转换；2.分辨率缩放；3.前后图像滤波处理。
郭风朴·2020-07-01 09:24

# Datawhale 计算机视觉基础-图像处理（上）-Task04 图像滤波 小白学习笔记

在图像处理中，滤波是一种非常常见的技术，它们的原理非常简单，但是其思想却十分值得借鉴，滤波是很多图像算法的前置步骤或基础，掌握图像滤波对理解卷积神经网络也有一定帮助。
DreamStar_w·2020-07-01 09:14

详解图像滤波原理及实现！

在图像处理中，滤波是一常见的技术，它们的原理非常简单，但是其思想却十分值得借鉴，滤波是很多图像算法的前置步骤或基础，掌握图像滤波对理解卷积神经网络也有一定帮助。
Datawhale·2020-07-01 08:27

opencv2.x学习笔记（七）图像滤波操作

简介在图像增强中，我们经常要使用一个滤波器对图像进行操作。所谓图像的滤波操作就是根据给定的滤波器（一个掩码矩阵，也称作核）重新计算图像中每个像素的值。在我们使用拉普拉斯算子来增强图像时，经常使用的滤波器可以表示成为：0-10-15-10-10即对图像中的每一个像素进行如下操作：I(x,y)=5*I(x,y)-I(x-1,y)-I(x+1,y)-I(x,y-1)-I(x,y+1)在上一篇的高效的方法
zhbmd·2020-06-30 15:34
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