模糊操作的基本原理：1.基於離散卷積，2.定義好每個卷積核，3.不同卷積核得到不同的卷積效果，4.模糊是卷積的一種表象
import cv2 as cv
import numpy as np
def blur_demo(image): # 均值模糊
dst = cv.blur(image, (5, 5)) # (5, 5)模糊引數，第乙個5是水平模糊，第二個5是垂直模糊
cv.imshow("blur_demo", dst)
def median_demo(image): # 中值模糊，對椒鹽雜訊有很好的的去噪效果
dst = cv.medianblur(image, 5) # 5模糊引數
cv.imshow("median_demo", dst)
def custom_demo(image): # 自定義模糊
kernel = np.ones([5, 5], np.float32)/25 # 保證值不會溢位
# kernel = np.array([[1, 1, 1], [1, 1, 1], [1, 1, 1]], np.float32)/9
# kernel = np.array([[0, -1, 0], [-1, 5, -1], [0, -1, 0]], np.float32) # 該引數起到銳化效果
dst = cv.filter2d(image, -1, kernel=kernel)
cv.imshow("custom_demo", dst)
src = cv.imread("c:/users/admin/desktop/16.jpg") # 開啟一張
cv.namedwindow("input image", cv.window_autosize) # 設定尺寸，自動
cv.imshow("input image", src) # 顯示影象
blur_demo(src)
median_demo(src)
custom_demo(src)
cv.waitkey(0)
cv.destroyallwindows()
調整自定義模糊中的引數，可以得到不同的效果
如果設定成如下引數：
設定成
kernel = np.array([[0, -1, 0], [-1, 5, -1], [0, -1, 0]], np.float32) # 該引數起到銳化效果
OpenCV學習筆記 模糊操作
模糊操作的作用是在時減低雜訊。模糊操作有均值模糊，中值模糊，高斯模糊和自定義模糊 模糊操作的基本原理 1 基於離散卷積 2 定義好每乙個卷積核 3 不同的卷積核得到不同的卷積效果 4 模糊是卷積的一種表象 均值濾波 用卷積核中的全體畫素的平均值來代替原來畫素值 中值濾波 將卷積核中的全體畫素從小到大...
Opencv之高斯模糊
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