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  • OpenCv中值滤波

    千次阅读 2019-09-01 21:43:03
    问题1:什么是中值滤波? 使用像素点邻域附近的像素的中值代替该点的像素值。通俗点来说,在这个像素的左边找五个像素点,右边找五个像素点,将这些像素进行排序,排序过后产生一个中值,啊哈哈,就是中间大小的值...

    问题1:什么是中值滤波?

    使用像素点邻域附近的像素的中值代替该点的像素值。通俗点来说,在这个像素的左边找五个像素点,右边找五个像素点,将这些像素进行排序,排序过后产生一个中值,啊哈哈,就是中间大小的值,来代替该像素的值。

    问题2:中值滤波有什么利弊?

    中值滤波可以有效的去除斑点和椒盐噪声。但是效率低,其运算时间 为均值滤波的五倍以上。

    问题3:相关API的了解

    void medianBlur( InputArray src, OutputArray dst, int ksize );

    参数 InputArray src: 输入得图像  通道可以为1 or 3 or 4通道的图像。

    参数 OutputArray dst: 经过中值滤波的输出图像。

    参数 int ksize: 模板尺寸  此参数必须为大于1的奇数,参数为 3 or 5时图像深度只能为CV_8U、CV_16U、CV_32F中的一个,如而对于较大孔径尺寸的图片,图像深度只能是CV_8U。 

    问题4:上面提到了 CV_8U、CV_16U这些内容,他们到底是啥呢?

    在opencv中Mat这个东西存在各种对象,其中Mat.type()就是其中一个 那么这个东西有什么用呢 ?他是用来测试这个图像的类型参数的,举个例子来说 :

    image = imread("Test.jpg",IMREAD_UNCHANGED);
            cout << image.type() << endl;

    此时控制台输出16  这是啥意思呢  结合下面的一个图片理解即可 ,Mat.type()函数可以返回该Mat的类型。类型表示了矩阵中元素的类型以及矩阵的通道个数,它是一系列的预定义的常量,其命名规则为CV_(位数)+(数据类型)+(通道数)

    那么16就带代表这个图像是一个八位无符号字符型数据  三通道。

    中值滤波代码实现: 起到了滤波的效果 但是还不如OpenCv中自带的滤波器效果好。也没找出来原因 嘿嘿

    #include<opencv.hpp>
    #include<iostream>
    using namespace cv;
    using namespace std;
    void salt(Mat &image, Mat & result, int k)
    {
    	image.copyTo(result);
    	for (; k > 0; k--)
    	{
    		int i = rand() % result.rows;
    		int j = rand() % result.cols;
    		if (result.channels() == 1)
    		{
    			result.at<uchar>(i, j) = 255;
    		}
    		if (result.channels() == 3)
    		{
    			result.at<Vec3b>(i, j)[0] = 255;
    			result.at<Vec3b>(i, j)[1] = 255;
    			result.at<Vec3b>(i, j)[2] = 255;
    		}
    	}
    }
    uchar sort(uchar n1, uchar n2, uchar n3, uchar n4,uchar n5, uchar n6, uchar n7, uchar n8, uchar n9)
    {
    	uchar *ptr = new uchar [9];
    	uchar temp;
    	*ptr = n1;
    	*(ptr + 1) = n2;
    	*(ptr + 2) = n3;
    	*(ptr + 3) = n4;
    	*(ptr + 4) = n5;
    	*(ptr + 5) = n6;
    	*(ptr + 6) = n7;
    	*(ptr + 7) = n8;
    	*(ptr + 8) = n9;
    
    	for(int i = 0; i < 9; i++)
    	{
    		for (int j = 0; j < 9; j++)
    		{
    			if (ptr[i] > ptr[j])
    			{
    				temp = ptr[i];
    				ptr[i] = ptr[j];
    				ptr[j] = temp;
    			}
    		}
    	}
    	
    	temp = ptr[4];
    	delete[] ptr;
    	return temp;
    }
    void middleFilter(Mat& image, Mat & result)
    {
    	image.copyTo(result);
    	for (int i = 0; i < result.rows; i++)
    	{
    		for (int j = 0; j < result.cols; j++)
    		{
    			if ((i > 0) && (i < result.rows - 1) && (j > 0) && (j < result.cols-1))
    			{
    				
    				result.at<Vec3b>(i, j)[0] = sort(result.at<Vec3b>(i - 1, j - 1)[0],result.at<Vec3b>(i - 1, j)[0] ,result.at<Vec3b>(i - 1, j + 1)[0]
    					, result.at<Vec3b>(i, j - 1)[0] , result.at<Vec3b>(i, j)[0] , result.at<Vec3b>(i, j + 1)[0]
    					,result.at<Vec3b>(i + 1, j - 1)[0] , result.at<Vec3b>(i + 1, j)[0] ,result.at<Vec3b>(i + 1, j + 1)[0]);
    
    				result.at<Vec3b>(i, j)[1] = sort(result.at<Vec3b>(i - 1, j - 1)[1], result.at<Vec3b>(i - 1, j)[1], result.at<Vec3b>(i - 1, j + 1)[1]
    					, result.at<Vec3b>(i, j - 1)[1], result.at<Vec3b>(i, j)[1], result.at<Vec3b>(i, j + 1)[1]
    					, result.at<Vec3b>(i + 1, j - 1)[1], result.at<Vec3b>(i + 1, j)[1], result.at<Vec3b>(i + 1, j + 1)[1]);
    
    				result.at<Vec3b>(i, j)[2] = sort(result.at<Vec3b>(i - 1, j - 1)[2], result.at<Vec3b>(i - 1, j)[2], result.at<Vec3b>(i - 1, j + 1)[2]
    					, result.at<Vec3b>(i, j - 1)[2], result.at<Vec3b>(i, j)[2], result.at<Vec3b>(i, j + 1)[2]
    					, result.at<Vec3b>(i + 1, j - 1)[2], result.at<Vec3b>(i + 1, j)[2], result.at<Vec3b>(i + 1, j + 1)[2]);
    			}
    		}
    	}
    }
    int main()
    {
    	Mat image,result1, result2,result3;
    	cout << int(sort(1, 4, 8, 0, 2, 3, 5, 6, 7)) << endl;
    	image = imread("Test.jpg",IMREAD_UNCHANGED);
    	salt(image, result1, 3000);
    	middleFilter(result1, result2);
    	medianBlur(result1,result3,3);
    	imshow("椒盐噪声", result1);
    	imshow("中值滤波", result2);
    	imshow("medianBlur", result3);
    	waitKey(0);
    	return 0;
    }

     

     

     

     

     

     

     

     

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  • OpenCV 中值滤波

    2021-04-24 15:09:40
    中值滤波是一种典型的非线性滤波技术,基本思想是用像素点邻域灰度值的中值来代替该像素点的灰度值。 中值滤波对椒盐噪声(salt-and-pepper noise)来说尤其有用,因为它不依赖于邻域内那些与典型值差别很大的值。 ...

    中值滤波是一种典型的非线性滤波技术,基本思想是用像素点邻域灰度值的中值来代替该像素点的灰度值。

    中值滤波对椒盐噪声来说尤其有用,因为它不依赖于邻域内那些与典型值差别很大的值。

    中值滤波用途:去除椒盐噪声

    cv.medianBlur(src, ksize )
    
    • src:输入图像
    • ksize:卷积核的大小
    import cv2 as cv
    from matplotlib import pyplot as plt
    
    # 1 图像读取
    img = cv.imread('./1.jpg')  # 读取带有椒盐噪声的图片
    
    # 2 中值滤波
    blur = cv.medianBlur(img, 5)
    
    # 3 图像展示
    plt.figure(figsize=(10, 8), dpi=100)
    plt.subplot(121),
    plt.imshow(img[:, :, ::-1]),
    plt.title('原图')
    plt.xticks([]),
    plt.yticks([])
    plt.subplot(122),
    plt.imshow(blur[:, :, ::-1]),
    plt.title('中值滤波后结果')
    plt.xticks([]), plt.yticks([])
    plt.show()
    

    在这里插入图片描述

    展开全文
  • opencv中值滤波

    2014-08-25 10:58:17
    opencv 中值滤波器的C语言代码实现,实现环境vs2010
  • OpenCV中值滤波源代码

    2016-10-09 20:47:10
    OpenCV中值滤波的源代码,启用SSE2指令,速度非常快。
  • 基于opencv中值滤波_均值滤波_边缘检测_角点检测_
  • openCV 中值滤波算法解析

    千次阅读 2017-11-27 16:41:49
    openCV 中值滤波算法(icvMedianBlur_8u_CnR)解析

    中值滤波算法是使用一个模板,在图像中移动的过程中,取模板内的排列中间的值替代模板中心的值。

    常用的中值滤波的快速算法见论文“A Fast Two-Dimensional Median Filtering Algorithm”。本人按照论文上的方法实现了一下,发现效率仅是openCV的十分之一,研究了一下openCV1.0的源码,发现他也是用的论文上的原理,但是,他的编程手法就高明多了。下面,咱们就看一下openCV是怎么处理的!

    /*

    1.src原图

    2.src_step原图步长

    3.dst处理后

    4.dst图步长

    5.size 图像大小

    6.m模板大小

    7.cn图像通道数

    */

    static CvStatus CV_STDCALL icvMedianBlur_8u_CnR( uchar* src, int src_step, uchar* dst, int dst_step, CvSize size, int m, int cn )

    {
       //定义16级灰度直方图
        #define N  16

        int zone0[4][N];

        //定义256级灰度直方图
        int zone1[4][N*N];

        int x, y;


        //中值的位置

        int n2 = m*m/2; 


       //每行(列)的中值位置
        int nx = (m + 1)/2 - 1;

        uchar*  src_max = src + size.height*src_step;
        uchar*  src_right = src + size.width*cn;


        //更新直方图
        #define UPDATE_ACC01( pix, cn, op ) \
        {                                   \
            int p = (pix);                  \
            zone1[cn][p] op;                \
            zone0[cn][p >> 4] op;           \
        }

        if( size.height < nx || size.width < nx )
            return CV_BADSIZE_ERR;


        //模板大小为3时候,单独处理(效率高)

        if( m == 3 )
        {
            size.width *= cn;


    //列循环
            for( y = 0; y < size.height; y++, dst += dst_step )
            {
                const uchar* src0 = src + src_step*(y-1);
                const uchar* src1 = src0 + src_step;

                const uchar* src2 = src1 + src_step;

        //处理第一列的时候src0 = src1

                if( y == 0 )

                    src0 = src1;

       //处理最后一列的时候 src2 = src1

                else if( y == size.height - 1 )
                    src2 = src1;

               //考虑多通道循环
                for( x = 0; x < 2*cn; x++ )
                {
        int x0 = x < cn ? x : size.width - 3*cn + x;
    int x2 = x < cn ? x + cn : size.width - 2*cn + x;
    int x1 = x < cn ? x0 : x2, t;


                    int p0 = src0[x0], p1 = src0[x1], p2 = src0[x2];
                    int p3 = src1[x0], p4 = src1[x1], p5 = src1[x2];
                    int p6 = src2[x0], p7 = src2[x1], p8 = src2[x2];


                    CV_MINMAX_8U(p1, p2); CV_MINMAX_8U(p4, p5);
    CV_MINMAX_8U(p7, p8); CV_MINMAX_8U(p0, p1);

    CV_MINMAX_8U(p3, p4); CV_MINMAX_8U(p6, p7);

    //代码图解:0~5代表执行顺序,


      
    CV_MINMAX_8U(p1, p2); CV_MINMAX_8U(p4, p5);
    CV_MINMAX_8U(p7, p8); CV_MINMAX_8U(p0, p3);
    CV_MINMAX_8U(p5, p8); CV_MINMAX_8U(p4, p7);

                    //代码图解:0~5代表执行顺序,

    //经过第一步六次对比,再加上本次的0~2的三次对比,3*3的数据已经达到行向有序(从小到大)

                    //P0 P3 P6 是行向最小值 ,P2 P5 P8 是行向最大值

                    CV_MINMAX_8U(p3, p6); CV_MINMAX_8U(p1, p4);
                    CV_MINMAX_8U(p2, p5); CV_MINMAX_8U(p4, p7);
                    CV_MINMAX_8U(p4, p2); CV_MINMAX_8U(p6, p4);

    //代码图解:0~5代表执行顺序,

    //经过第二步的六次对比,再加上本次的0~3的四次对比,中间列(P1、P4、P7)已到达列向有序,第一列和第三列都没有严格有序

    //但是,可以确定的是P6是行向小值和列向最大值, P2 是行向最大值和列向最小值


                    CV_MINMAX_8U(p4, p2);

    //第三部经过4~5两次斜向对比,再加上本步一次对比,实现了(P2、P4、P6)的斜向有序。

    //对比完成后P4就是中值

    //总之,其算法的基本思路是先对数据进行排序(算法中的行向有序),然后再在三组有序的数据中找到数据合并后的中位数

    //那就是,取出有序序列组的最小值中的最大值、最大值中的最小值、中间列向的中值,三个数进行比较,取其中值就是

    //三个有序序列的中值

                    dst[x1] = (uchar)p4;
                }


                for( x = cn; x < size.width - cn; x++ )
          {
    int p0 = src0[x-cn], p1 = src0[x], p2 = src0[x+cn];
    int p3 = src1[x-cn], p4 = src1[x], p5 = src1[x+cn];
    int p6 = src2[x-cn], p7 = src2[x], p8 = src2[x+cn];
    int t;


                    CV_MINMAX_8U(p1, p2); CV_MINMAX_8U(p4, p5);
                    CV_MINMAX_8U(p7, p8); CV_MINMAX_8U(p0, p1);
                    CV_MINMAX_8U(p3, p4); CV_MINMAX_8U(p6, p7);
                    CV_MINMAX_8U(p1, p2); CV_MINMAX_8U(p4, p5);
                    CV_MINMAX_8U(p7, p8); CV_MINMAX_8U(p0, p3);
                    CV_MINMAX_8U(p5, p8); CV_MINMAX_8U(p4, p7);
                    CV_MINMAX_8U(p3, p6); CV_MINMAX_8U(p1, p4);
                    CV_MINMAX_8U(p2, p5); CV_MINMAX_8U(p4, p7);
                    CV_MINMAX_8U(p4, p2); CV_MINMAX_8U(p6, p4);
                    CV_MINMAX_8U(p4, p2);


                    dst[x] = (uchar)p4;
                }
            }


            return CV_OK;
        }


        for( x = 0; x < size.width; x++, dst += cn )
        {
            uchar* dst_cur = dst;
            uchar* src_top = src;
            uchar* src_bottom = src;
            int k, c;
            int x0 = -1;


    if( x <= m/2 )
    nx++;


            if( nx < m )
                x0 = x < m/2 ? 0 : (nx-1)*cn;
                
            // init accumulator
            memset( zone0, 0, sizeof(zone0[0])*cn );
            memset( zone1, 0, sizeof(zone1[0])*cn );
            
            for( y = -m/2; y < m/2; y++ )
            {
                for( c = 0; c < cn; c++ )
                {
    if( x0 >= 0 )
    UPDATE_ACC01( src_bottom[x0+c], c, += (m - nx) );
    for( k = 0; k < nx*cn; k += cn )
    UPDATE_ACC01( src_bottom[k+c], c, ++ );
                }


                if( (unsigned)y < (unsigned)(size.height-1) )
                    src_bottom += src_step;
            }


            for( y = 0; y < size.height; y++, dst_cur += dst_step )
            {
                if( cn == 1 )
                {
                    for( k = 0; k < nx; k++ )
                        UPDATE_ACC01( src_bottom[k], 0, ++ );
                }
                else if( cn == 3 )
                {
                    for( k = 0; k < nx*3; k += 3 )
                    {
                        UPDATE_ACC01( src_bottom[k], 0, ++ );
                        UPDATE_ACC01( src_bottom[k+1], 1, ++ );
                        UPDATE_ACC01( src_bottom[k+2], 2, ++ );
                    }
                }
                else
                {
                    assert( cn == 4 );
                    for( k = 0; k < nx*4; k += 4 )
                    {
                        UPDATE_ACC01( src_bottom[k], 0, ++ );
                        UPDATE_ACC01( src_bottom[k+1], 1, ++ );
                        UPDATE_ACC01( src_bottom[k+2], 2, ++ );
                        UPDATE_ACC01( src_bottom[k+3], 3, ++ );
                    }
                }


                if( x0 >= 0 )
                {
                    for( c = 0; c < cn; c++ )
                        UPDATE_ACC01( src_bottom[x0+c], c, += (m - nx) );
                }


                if( src_bottom + src_step < src_max )
                    src_bottom += src_step;


                // find median

      //重点介绍一下这部分代码

    //计算过16级和256级的灰度直方图之后,查找中值就很简单了,相见论文“A Fast Two-Dimensional Median Filtering Algorithm”。

    //这里看一下openCV的实现过程,论文中介绍了利用直方图进行中位数计算的方法,但是并未介绍使用16级的直方图,openCV编程的巧妙之处就在于他把两种直方图相

     //结合,这样就会大大加速程序的执行效率。因为遍历一个16级的直方图很快,但是256级的直方图就会非常慢。openCV的这种思路还是值得大家学习的。

      //至于里面的编程技巧,大家看着学吧!

                for( c = 0; c < cn; c++ )
                {
                    int s = 0;
                    for( k = 0; ; k++ )
                    {
                        int t = s + zone0[c][k];
                        if( t > n2 ) break;
                        s = t;
                    }


                    for( k *= N; ;k++ )
                    {
                        s += zone1[c][k];
                        if( s > n2 ) break;
                    }


                    dst_cur[c] = (uchar)k;
                }


                if( cn == 1 )
                {
                    for( k = 0; k < nx; k++ )
                        UPDATE_ACC01( src_top[k], 0, -- );
                }
                else if( cn == 3 )
                {
                    for( k = 0; k < nx*3; k += 3 )
                    {
                        UPDATE_ACC01( src_top[k], 0, -- );
                        UPDATE_ACC01( src_top[k+1], 1, -- );
                        UPDATE_ACC01( src_top[k+2], 2, -- );
                    }
                }
                else
                {
                    assert( cn == 4 );
                    for( k = 0; k < nx*4; k += 4 )
                    {
                        UPDATE_ACC01( src_top[k], 0, -- );
                        UPDATE_ACC01( src_top[k+1], 1, -- );
                        UPDATE_ACC01( src_top[k+2], 2, -- );
                        UPDATE_ACC01( src_top[k+3], 3, -- );
                    }
                }


                if( x0 >= 0 )
                {
                    for( c = 0; c < cn; c++ )
                        UPDATE_ACC01( src_top[x0+c], c, -= (m - nx) );
                }


                if( y >= m/2 )
                    src_top += src_step;
            }


            if( x >= m/2 )
                src += cn;
            if( src + nx*cn > src_right ) nx--;
        }
    #undef N
    #undef UPDATE_ACC
        return CV_OK;
    }
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  • OpenCV中值滤波

    2018-11-05 00:59:38
    分享一下我老师大神的人工智能教程!零基础,通俗易懂!http://blog.csdn.net/jiangjunshow也欢迎大家转载本篇文章。分享知识,造福人民,实现我们中华民族伟大复兴!&nbsp;&nbsp;&nbsp;... #include &a

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    也欢迎大家转载本篇文章。分享知识,造福人民,实现我们中华民族伟大复兴!

                   
    #include <cv.h> #include <highgui.h>#pragma comment(lib, "ml.lib")#pragma comment(lib, "cv.lib")#pragma comment(lib, "cvaux.lib")#pragma comment(lib, "cxcore.lib")void main(){    IplImage * image = cvLoadImage("aaa.jpg");    ASSERT(image != NULL);    cvNamedWindow("before");    cvShowImage("before",image);    IplImage * im_gray = cvCreateImage(cvSize(image->width,image->height), IPL_DEPTH_8U, 1);    cvCvtColor(image, im_gray, CV_BGR2GRAY);    IplImage * im_median_filter = cvCreateImage(cvSize(image->width,image->height), IPL_DEPTH_8U, 1);    cvSmooth(im_gray, im_median_filter, CV_MEDIAN);//默认窗口大小为3*3    cvNamedWindow("after");    cvShowImage("after",im_median_filter);}

    注意!角点部分变得模糊了!对角点检测这是很不好的现象。

    当然,也是有解决方法的,且听下回分解


               

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  • C/C++ OpenCV中值滤波&双边滤波

    千次阅读 2017-01-09 21:48:14
    C/C++ OpenCV中值滤波&双边滤波
  • opencv中值滤波函数

    2015-09-13 19:21:52
    中值滤波是利用3*3矩阵,利用中值取代本像素值的一种滤波算法
  • 前言在进行图像空域处理时,对于椒盐噪声的图像,中值滤波是一个很不错的选择,一般来说mask有矩形 椭形 和十字形,十字形被认为在处理含有少数尖锥基元的图像更能保证尖锥的形状,由于没找到Matlab自带的函数库实现...
  • PCL 中值滤波

    万次阅读 2021-04-21 13:41:22
    中值滤波在激光雷达点云数据预处理中的应用,不是opencv中图像的中值滤波
  • 我不熟悉OpenCV和Python。...可以任何人请解释如何用Python在OpenCV中对噪声图像执行中值滤波。以下是我的代码:import numpy as npimport cv2img = cv2.imread('lizard.jpg').astype(np.float32)gaussian_bl...
  •  int main() ... namedWindow("中值滤波");  namedWindow("中值滤波效果图");  imshow("中值滤波", image);  waitKey(30);  Mat out;  //medianBlur(image, out, 7);//中值滤波  bilateral
  • OPENCV中值滤波

    2014-10-28 08:35:06
    #include "stdio.h" #include "cv.h" #include "highgui.h" uchar FilterMid(IplImage* image,int k); int main() {  IplImage *img=0,*img2;  int height,width,step,channels;... img=cvLoad
  • 进行中值滤波处理的函数为 medianBlur(src,dst,ksize); 其中各个参数含义如下: src 表示输入图像,当ksize为3、5的时候输入图可以为浮点型或整形,当ksize大于5的时候,只能为字节型图像 dst 表示中值...
  • Python+OpenCV中值滤波

    千次阅读 2019-04-11 20:06:10
    中值滤波,图像平滑处理,可消除椒盐噪声,其基本思路是通过滤波器遍历图像,取每个滤波器区域像素值中值为新的像素值。 算法思路如下: (1)输入图像并转灰; (2)为灰度图添加椒盐噪声(实验需要,体现中值滤波...
  • opencv中值滤波和低通滤波器对椒盐噪声处理的效果比较效果:通过比较我们可以看出,中值滤波器有很好的保留了图像的边界信息代码:void showimage(const std::string &str,const cv::Mat &image){...
  • 6.4OpenCV中值滤波

    2017-10-07 13:17:32
    进行中值滤波不仅可以去除孤点噪声,而且可以保持图像的边缘特性,不会使图像产生显著的模糊,比较适合于实验中的人脸图像。  中值滤波是一种非线性的信号处理方法,因此中值滤波器也就是一种非线性的滤波器。在...
  • 图像平滑处理就是图像...中值滤波是一种非线性滤波器,常用于消除图像中的椒盐噪声。与低通滤波不同的是,中值滤波有利于保留边缘的尖锐度,但它会洗去均匀介质区域中的纹理。在做为去除相机噪声点的一种方法,还有...
  • opencv中值滤波和低通滤波器对椒盐噪声处理的效果比较 效果:
  • 1、非线性滤波 多数情况下,使用邻域像素...2、中值滤波 基本思想是用像素点邻域灰度值的中值来代替该像素点的灰度值,此方法在去除脉冲噪声、椒盐噪声的同时又能保留图像的边缘细节。 基本原理是把数字图像或数字序...
  • 中值滤波是一种典型的非线性滤波,是基于排序统计理论的一种能够有效抑制噪声的非线性信号处理技术,基本思想是用像素点邻域灰度值的中值来代替该像素点的灰度值,让周围的像素值接近真实的值从而消除孤立的噪声点。...
  • 中值滤波demo2.2. 双边滤波demo结构体参考 一. 线性滤波 1.1. 方框滤波 方框滤波是所有滤波器中最简单的一种滤波方式。每一个输出像素的是内核邻域像素值的平均值得到。 通用的滤波kernel如下: 这里是一个长宽...
  • 中值滤波在图像处理中,常用于用来保护边缘信息,是经典的平滑噪声的方法 中值滤波原理 中值滤波是基于排序统计理论的一种能有效抑制噪声的非线性信号处理技术,中值滤波的基本原理是把数字图像或数字序列中一点的值...
  • Python+opencv 中值滤波

    2020-12-11 15:52:55
    filtering, source_noise_gaussian_filter, source_noise_median_filter] titles = ['噪声图', '噪声图均值滤波', '噪声图高斯滤波', '噪声图中值滤波'] for idx in range(len(imgs)): plt.subplot(1, 4, idx + 1) #...

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