JavaCV 之高斯滤波：图像降噪与细节保留的魔法

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2024-11-04 13:15:17

JavaCV 之高斯滤波：图像降噪与细节保留的魔法

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3. **降噪**：高斯滤波或者其他平滑滤波器可以通过像素平均来减少图像中的噪声。 4. **特征提取**：图像的平均颜色可以作为一个简单的全局特征，用于区分不同场景或物体。在使用OpenCV进行图像处理时，通常会涉及...

3. 图像滤波：包括均值滤波、高斯滤波、中值滤波等，这些操作常用于降噪和平滑图像。`blur()`、`GaussianBlur()`和`medianBlur()`分别对应这些滤波操作。 4. 特征检测：OpenCV提供了多种特征检测算法，如SIFT、SURF...

- **基本操作**：包括图像的转换（颜色空间转换）、滤波（均值滤波、高斯滤波等）、几何变换（平移、旋转、缩放）等。 - **特征检测**：如角点检测（Harris角点、SIFT、SURF等）、边缘检测（Canny、Sobel、Prewitt...

高斯滤波是一种非锐化掩模，常用于平滑图像，减少噪声，同时保持边缘的清晰。高斯滤波器使用高斯函数作为权重系数，对图像进行卷积，以达到降噪效果。在CVMFC中，开发者可以使用这个功能来优化图像质量，特别是在...

1. 读取图像并预处理，包括灰度化、降噪（如使用高斯滤波）以及边缘检测。 2. 应用霍夫线检测，调用`cv2.HoughLinesP()`函数，并根据图像特点调整参数。 3. 在原始图像上绘制检测到的直线，以便可视化结果。 4. 对...

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