I. 简要解释平滑图像
光滑图景背后的基本想法很简单。它将图片中每个像素的值替换为过滤模板在附近域的平均/加权平均像素灰度。平均过滤器是平滑线处理过滤器的另一个名称 。空间平均过滤器(通常称为箱式过滤器)具有相等(非加权平均)系数。
OpenCV-Python图像平滑处理1中讨论了过滤器2D的使用情况:用于平均过滤器的量子函数过滤器2D的情况。
平滑的图像处理。 模糊平滑是本文展示的一个新的 OpenCV- Python 方法 。
二、blur介绍
2.1、简介
OpenCV 函数模糊用于图片模糊处理 。对于平均值过滤,此函数使用普通框过滤器。框过滤器的元素都是相同的 。其元素为浮点数。核矩阵模糊度作了调整。每个元素值 = 1/(过滤器的高核宽度),因此,所有核组合组成部分和价值均为1。
由于核矩阵的对称性,对于具有相同系数的箱式过滤器来说,体积和相关处理结果是一样的。关于相关和体积之间的关系的解释,见“数字图像处理”“空间滤镜学习意识2:概念、差异和与空间相关的与体积的联系。
2.2、语法说明
语法
参数说明
- src: 输入图像, 如果图像深度为 CV_ 8U、 CV_ 16U、 CV_ 16S、 CV_ 32F 或 CV_ 64F, 则图像可以是任意分割和处理的任何多个频道。
- dst: 输出图片, 与输入图像的大小和格式相同 。
- k大小: 音量内核矩阵的大小 。如上概述所述，事实上,它是一个相关的内核。单一频道的浮动点矩阵,如果您需要为不同的图片频道使用各种核心,则必须使用不同的核心。,您必须将图片分为一个单一的频道,并逐案使用相关内核进行处理。
- 锚:用于确定核射程与当前处理像素点、默认值(1,-1)一致点的核矩阵锚点;默认值(1,-1)表明锚点位于内核核心中心,或核矩阵锚点的坐标,这将对数量处理输出产生重大影响;
- 边框类型 : 当您想要扩展像素提取技术以进入图像矩阵边界时, 当核矩阵锚与像素重叠, 但核矩阵的覆盖范围大于图像时, 该函数可以根据提供的边框模式将数值内插 。
注意：
- 本案不支持BRDER_WRAP。
- 默认值为边界_DEFAUT,与边界线101、边界线101、边界线101、边界线101、边界线101、边界线101、边界线101、边界线101、边界线101、边界线101、边界线101、边界线100、边界线_REFLL
2.4、返回值
返回输出图像矩阵的值,因此不需要输入参数中的 dst 参数。
根据 OpenCV-Python 图像平滑处理 1 的说明: 卷函数过滤2D 详细细节和平均过滤器的大小写, 模糊函数是平均过滤的特殊应用程序 。
三、使用案例
OpenCV 帮助指南已经更新,以消除代码为输入图像提供一个中位过滤器的下列情景:
结果输出：
文字输出：
d1==d2
输入图像的输出图象模糊不清,用于模糊处理的结果矩阵与用于过滤2D处理的结果矩阵相同。
四、小结
本文件介绍图象平滑和中度过滤等基本概念。此外,对Python语法和模糊音量函数的论点作了深度描述。它还用于图像平均过滤平滑。模糊处理的结果与过滤器2D的结果相同。在现实中,它是使用某种集成的过滤2D情况。
还请介绍OpenCV-Python图像处理、图像处理基本原理和OpenCV-Python启动器问题,以了解关于图像处理的更多信息。
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