def gaussian_denoise(img, ksize, sigmaX, sigmaY): img_filtered = cv2.GaussianBlur(img, (ksize, ksize), sigmaX, sigmaY) return img_filtered对上述代码进行说明是如何使用高斯滤波去除彩色图像均匀噪声的
时间: 2024-03-18 12:44:11 浏览: 23
这段代码使用了OpenCV中的高斯滤波函数cv2.GaussianBlur()对彩色图像进行均匀噪声去除。具体参数如下:
- img:需要进行噪声去除的彩色图像。
- ksize:高斯核大小,必须是奇数正整数,通常取3、5、7等。
- sigmaX:高斯核在水平方向上的标准差值。
- sigmaY:高斯核在竖直方向上的标准差值,如果没有指定,则默认与sigmaX相等。
函数返回去噪后的彩色图像img_filtered。
高斯滤波是一种线性平滑滤波器,常用于去除图像中的高斯噪声。通过对每个像素点的周围像素进行加权平均,可以使像素点的值更加平滑,从而达到去噪的目的。sigmaX和sigmaY越大,则高斯核的权重分布越广,图像的平滑效果越明显,但也可能会模糊图像的细节。因此,根据具体的图像噪声情况和需求,需要选择合适的高斯核大小和标准差值。
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import cv2 import numpy as np def denoise(images, ksize): avg_img = np.zeros_like(images[0], dtype = np.float32) for img in images: blur_img = c2.GaussianBlur(img.ksize. 0) avg_img += blur_img avg_img /= len(images) avg_img = np.round(avg_img).astype(np.uint8) return avg_img img1 = cv2.imread('C:/Users/Administrator/PycharmProjects/untitled1/text.png') img2 = cv2.imread('C:/Users/Administrator/PycharmProjects/untitled1/R-C.png') img3 = cv2.imread('C:/Users/Administrator/PycharmProjects/untitled1/R-C(1).png') images = [img1, img2, img3] ksize = (5, 5) denoised_img = denoise(images, ksize) cv2.imshow('Denoised Image', denoised_img) cv2.waitKey(0) cv2.destroyAllWindows() 上述代码运行之后报错显示:name 'avg_img' is not defined,该如何处理
在您提供的代码中,函数 `denoise()` 中的 `avg_img` 变量定义在循环中,因此它的作用域仅限于循环内部。当函数返回时,变量已经不存在了,因此在函数外部无法访问变量。为了解决这个问题,您需要将 `avg_img` 的定义移动到循环外部,以便它的作用域扩展到整个函数。以下是修改后的代码:
```
import cv2
import numpy as np
def denoise(images, ksize):
avg_img = np.zeros_like(images[0], dtype=np.float32)
for img in images:
blur_img = cv2.GaussianBlur(img, ksize, 0)
avg_img += blur_img
avg_img /= len(images)
avg_img = np.round(avg_img).astype(np.uint8)
return avg_img
img1 = cv2.imread('C:/Users/Administrator/PycharmProjects/untitled1/text.png')
img2 = cv2.imread('C:/Users/Administrator/PycharmProjects/untitled1/R-C.png')
img3 = cv2.imread('C:/Users/Administrator/PycharmProjects/untitled1/R-C(1).png')
images = [img1, img2, img3]
ksize = (5, 5)
denoised_img = denoise(images, ksize)
cv2.imshow('Denoised Image', denoised_img)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()
```
在修改后的代码中,`avg_img` 变量在函数外部定义,并在循环中累加高斯模糊后的图像。最后,它被除以图像数,舍入并转换为 `uint8` 类型。函数返回 `avg_img` 变量的值,并在主程序中显示去噪后的图像。
def find_center(img): h, w = img.shape roi_h = int(h * 2 / 3) roi_img = img[roi_h:, :] img_blur = cv2.GaussianBlur(roi_img, (15, 15), 0) # 高斯模糊 ret, th2 = cv2.threshold(img_blur, 0, 255, cv2.THRESH_BINARY + cv2.THRESH_OTSU) g2 = cv2.getStructuringElement(cv2.MORPH_RECT, (3, 3)) open_img = cv2.morphologyEx(th2, cv2.MORPH_OPEN, g2, iterations=3) x_sum = np.sum(open_img, axis=0) x_point = np.where(x_sum > 0) point_x = int((x_point[0][0] + x_point[0][-1]) / 2) # print(roi_h, w) # np.savetxt('reshape_data.txt', x_point, delimiter=' ', fmt='%i') return point_x 转Eigen
#include <Eigen/Core>
#include <opencv2/opencv.hpp>
int find_center(const cv::Mat& img) {
int h = img.rows;
int w = img.cols;
int roi_h = h * 2 / 3;
cv::Mat roi_img = img(cv::Rect(0, roi_h, w, h - roi_h));
cv::Mat img_blur;
cv::GaussianBlur(roi_img, img_blur, cv::Size(15, 15), 0);
cv::Mat th2;
cv::threshold(img_blur, th2, 0, 255, cv::THRESH_BINARY + cv::THRESH_OTSU);
cv::Mat g2 = cv::getStructuringElement(cv::MORPH_RECT, cv::Size(3, 3));
cv::Mat open_img;
cv::morphologyEx(th2, open_img, cv::MORPH_OPEN, g2, cv::Point(-1, -1), 3);
Eigen::MatrixXi x_sum = Eigen::Map<const Eigen::Matrix<uint8_t, 1, Eigen::Dynamic, Eigen::RowMajor>>(open_img.ptr(), 1, open_img.total());
std::vector<int> x_point;
for (int i = 0; i < x_sum.cols(); i++) {
if (x_sum(0, i) > 0)
x_point.push_back(i);
}
int point_x = (x_point.front() + x_point.back()) / 2;
return point_x;
}
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