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小編給大家分享一下python OpenCV如何實現(xiàn)高斯濾波,相信大部分人都還不怎么了解,因此分享這篇文章給大家參考一下,希望大家閱讀完這篇文章后大有收獲,下面讓我們一起去了解一下吧!
? ?高斯濾波是一種線性平滑濾波,適用于消除高斯噪聲,廣泛應(yīng)用于圖像處理的減噪過程。 [1] 通俗的講,高斯濾波就是對整幅圖像進行加權(quán)平均的過程,每一個像素點的值,都由其本身和鄰域內(nèi)的其他像素值經(jīng)過加權(quán)平均后得到。高斯濾波的具體操作是:用一個模板(或稱卷積、掩模)掃描圖像中的每一個像素,用模板確定的鄰域內(nèi)像素的加權(quán)平均灰度值去替代模板中心像素點的值。
#include <opencv2\opencv.hpp> #include <iostream> using namespace cv; using namespace std; int main() { Mat img = imread("gauss_noise.png"); if (img.empty()) { cout << "請確認圖像文件名稱是否正確" << endl; return -1; } Mat result_5, result_9; //存放含噪聲濾波的結(jié)果,后面數(shù)字代表濾波器尺寸 //調(diào)用均值濾波函數(shù)blur()進行濾波 GaussianBlur(img, result_5, Size(5, 5), 0, 0); GaussianBlur(img, result_9, Size(9, 9), 0, 0); //顯示含有高斯噪聲圖像 imshow("img_gauss", img); //顯示去噪結(jié)果 imshow("result_5gauss", result_5); imshow("result_9gauss", result_9); waitKey(0); return 0; }
import cv2 # ----------------------讀取圖片----------------------------- img = cv2.imread('gauss_noise.png') # ----------------------高斯濾波----------------------------- result_5 = cv2.GaussianBlur(img, (5, 5), 0) # 5x5 result_9 = cv2.GaussianBlur(img, (9, 9), 0) # 9x9 # ----------------------顯示結(jié)果----------------------------- cv2.imshow('origion_pic', img) cv2.imshow('5x5_filtered_pic', result_5) cv2.imshow('9x9_filtered_pic', result_9) cv2.waitKey(0)
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