blur_kernel_size2: 21 kernel_list2: ['iso', 'aniso', 'generalized_iso', 'generalized_aniso', 'plateau_iso', 'plateau_aniso'] 表示什么意思
时间: 2024-01-02 21:04:38 浏览: 39
这段代码中的参数和变量表示了图像模糊处理中的一些设置。具体解释如下:
- `blur_kernel_size2: 21` 表示模糊核的大小为 21,模糊核是在图像处理中用于实现模糊效果的一个矩阵。
- `kernel_list2: ['iso', 'aniso', 'generalized_iso', 'generalized_aniso', 'plateau_iso', 'plateau_aniso']` 是一个包含了多个模糊核类型的列表。这些类型包括 'iso'(等向性)、'aniso'(各向异性)、'generalized_iso'(广义等向性)、'generalized_aniso'(广义各向异性)、'plateau_iso'(平台等向性)和 'plateau_aniso'(平台各向异性)。这些类型对应于不同的模糊算法或模糊核形状,每种类型都可能产生不同的模糊效果。
综上所述,这段代码中的参数和变量用于指定图像模糊处理中使用的模糊核的大小和类型。
相关问题
cv2中的custom_blur
在 OpenCV 中,custom_blur 是一个自定义的图像模糊函数,它可以根据自己的需求来生成不同类型的模糊效果。通常情况下,我们都会使用标准的高斯模糊、均值模糊或中值模糊等函数来对图像进行模糊处理,但是如果我们需要一些特殊的模糊效果,就需要使用自定义的模糊函数了。custom_blur 函数需要自己定义模糊核,根据模糊核的大小和形状不同,可以得到不同的模糊效果。下面是一个自定义的模糊函数的示例代码:
```python
import cv2
import numpy as np
def custom_blur(img, kernel):
# 获取模糊核的大小
k_size = kernel.shape[0]
# 对图像进行边缘填充
img = cv2.copyMakeBorder(img, k_size//2, k_size//2, k_size//2, k_size//2, cv2.BORDER_REFLECT)
# 初始化输出图像
out = np.zeros_like(img)
# 计算模糊核的权重总和
weight = np.sum(kernel)
# 遍历图像的每个像素点
for i in range(k_size//2, img.shape[0]-k_size//2):
for j in range(k_size//2, img.shape[1]-k_size//2):
# 以当前像素为中心,取出模糊核覆盖的区域
roi = img[i-k_size//2:i+k_size//2+1, j-k_size//2:j+k_size//2+1]
# 计算当前像素的模糊值
out[i,j] = np.sum(roi * kernel) / weight
# 去掉边缘填充的部分,得到输出图像
out = out[k_size//2:img.shape[0]-k_size//2, k_size//2:img.shape[1]-k_size//2]
return out
```
这个函数接受两个参数:需要进行模糊处理的图像和自定义的模糊核。在函数内部,首先获取模糊核的大小,然后对图像进行边缘填充,接着遍历图像的每个像素点,以当前像素为中心,取出模糊核覆盖的区域,计算当前像素的模糊值,最后得到输出图像。
Open=cv2.morphologyEx(blur,cv2.MORPH_OPEN,kernel)
`cv2.morphologyEx`函数是OpenCV中的形态学操作函数,用于对图像进行形态学处理。其中,`cv2.MORPH_OPEN`表示开运算,它是先进行腐蚀操作,再进行膨胀操作。开运算可以用于去除图像中的噪点和小的对象。
下面是一个使用`cv2.morphologyEx`函数进行开运算的示例代码:
```python
import cv2
import numpy as np
# 读取图像
img = cv2.imread('image.jpg', 0)
# 定义结构元素
kernel = np.ones((5,5), np.uint8)
# 进行开运算
opening = cv2.morphologyEx(img, cv2.MORPH_OPEN, kernel)
# 显示结果
cv2.imshow('Original Image', img)
cv2.imshow('Opening Image', opening)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()
```
在上述代码中,`img`是输入的图像,`kernel`是定义的结构元素,`opening`是进行开运算后得到的图像。通过`cv2.imshow`函数可以显示原始图像和开运算后的图像。
相关推荐
![zip](https://img-home.csdnimg.cn/images/20210720083736.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)