【机器学习】OpenCV高级图像处理
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- OpenCV高级图像处理
OpenCV高级图像处理
在掌握了OpenCV的基础知识之后,我们将深入探讨OpenCV在高级图像处理领域的应用。本文将介绍一些常用的高级图像处理技术,包括图像滤波、图像金字塔、图像分割、特征检测与描述、图像变换以及图像修复与增强。
图像滤波
图像滤波是图像处理中的一个基本操作,用于减少噪声、锐化边缘或提取特征。OpenCV提供了多种滤波算法,包括线性滤波和非线性滤波。
线性滤波
线性滤波是通过卷积操作实现的,其中卷积核定义了滤波器的性质。常用的线性滤波包括高斯滤波、均值滤波和双边滤波等。
高斯滤波
高斯滤波是一种常用的线性滤波方法,它使用高斯核对图像进行平滑。高斯核的权重由高斯函数决定,中心点的权重最大,远离中心点的权重逐渐减小。
G ( x , y ) = 1 2 π σ 2 e − x 2 + y 2 2 σ 2 G(x, y) = \\frac{1}{2\\pi\\sigma^2}e^{-\\frac{x^2 + y^2}{2\\sigma^2}} G(x,y)=2πσ21e−2σ2x2+y2
其中, ( x , y ) (x, y) (x,y)是像素坐标,而 σ \\sigma σ是高斯核的标准差,决定了滤波的强度。
import cv2 as cvimport numpy as npimg = cv.imread(\'image.jpg\')blur = cv.GaussianBlur(img, (5, 5), 0)均值滤波
均值滤波是一种简单的线性滤波方法,它用邻域内所有像素的平均值替换中心像素的值。这种方法可以有效消除高斯噪声,但会导致边缘模糊。
import cv2 as cvimport numpy as npimg = cv.imread(
