图像滤波:高斯滤波

编程大师兄

《学习OpenCV4基于Python的算法实战》作者

领域专家: 数据科学与机器学习技术领域

2023-01-13 03:43:03

课时名称	课时知识点
图像滤波:高斯滤波	imgproc模块是一个巨无霸的模块，是OpenCV图像算法最庞大最核心的模块，常用的图像处理算法基本上都在这里定义的，所以这个是重点讲解的模块。

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1. 图像噪声图像降噪(Image Denoising)是指从图像中去除噪声的过程，目的是提高图像质量，增强图像的视觉效果。图像噪声是指图像中不希望出现的随机亮度或颜色变化，通常会降低图像的清晰度和可辨识度，以及会降低图像的质量并使图像分析和理解更加困难。图像噪声主要有以下几个原因来产生的：光线不足：光线不足会导致光子噪声增加，从而降低图像的信噪比。电子元器件的热噪声：电子元器件在工作时会产生热...

本节将对经过噪声污染的图像进行去噪，去噪方法包含**均值滤波、中值滤波、方框滤波、双边滤波和高斯滤波**。 # 😺一、引言 ## 🐶1.1 图像用例实验所用的图像为[【OpenCV-Python】：对图像添加高斯噪声与椒盐噪声](https://blog.csdn.net/qq_42856191/article/details/123701640?spm=1001.2014.3001.5502)中得到的均值为0，方差为0.01的高斯噪声污染图像和噪声密度为0.05的椒盐噪声污染图像，如图所示：

目录一. 均值滤波二. 中值滤波三. 高斯滤波 假设，现在有输入: 一. 均值滤波代码如下： import cv2 import numpy as np x = np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6], [7, 8, 9]], dtype=np.float32) x_mean = cv2.blur(x, (3, 3)) print(x) print('------------------------') print(x_me

本专栏主要介绍如果通过OpenCv-Python进行图像处理，通过原理理解OpenCv-Python的函数处理原型，在具体情况中，针对不同的图像进行不同等级的、不同方法的处理，以达到对图像进行去噪、锐化等一系列的操作。同时，希望观看本专栏的小伙伴可以理解到OpenCv进行图像处理的强大哦，如有转载，请注明出处(原文链接和作者署名)，感谢各位小伙伴啦！前文参考：《OpenCv视觉之眼》Python图像处理一 :Opencv-python的简介及Python环境搭建《OpenCv视觉之眼》Python图像

本文主要介绍了高斯滤波器的原理及其实现过程 高斯滤波器是一种线性滤波器，能够有效的抑制噪声，平滑图像。其作用原理和均值滤波器类似，都是取滤波器窗口内的像素的均值作为输出。其窗口模板的系数和均值滤波器不同，均值滤波器的模板系数都是相同的为1；而高斯滤波器的模板系数，则随着距离模板中心的增大而系数减小。所以，高斯滤波器相比于均值滤波器对图像个模糊程度较小。什么是高斯滤波器既然名称为高斯滤波器，那么...

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