python OpenCV 實(shí)現(xiàn)高斯濾波詳解
更新時(shí)間：2021年10月08日 14:16:35 作者：點(diǎn)云俠
這篇文章主要介紹了Python+OpenCV 實(shí)現(xiàn)高斯濾波的過(guò)程,關(guān)于高斯濾波的解釋，它是一種線性平滑濾波，適用于消除高斯噪聲，具體實(shí)現(xiàn)過(guò)程跟隨小編一起看看吧
一、高斯濾波
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(guò)程。 [1] 通俗的講，高斯濾波就是對(duì)整幅圖像進(jìn)行加權(quán)平均的過(guò)程，每一個(gè)像素點(diǎn)的值，都由其本身和鄰域內(nèi)的其他像素值經(jīng)過(guò)加權(quán)平均后得到。高斯濾波的具體操作是：用一個(gè)模板（或稱卷積、掩模）掃描圖像中的每一個(gè)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(diǎn)的值。
二、C++代碼
#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(qǐng)確認(rèn)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(jìn)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;
}
三、python代碼
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)
四、結(jié)果展示
1、原始圖像
2、5x5卷積
3、9x9卷積
到此這篇關(guān)于python OpenCV 實(shí)現(xiàn)高斯濾波詳解的文章就介紹到這了,更多相關(guān)Python OpenCV 高斯濾波內(nèi)容請(qǐng)搜索腳本之家以前的文章或繼續(xù)瀏覽下面的相關(guān)文章希望大家以后多多支持腳本之家！
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