img = cv2.medianBlur(img,5)

时间: 2023-10-24 16:07:52 浏览: 126
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基于python的cv2 模块常用方法及使用

这行代码使用了OpenCV中的medianBlur函数来对图像进行中值滤波。中值滤波是一种非线性滤波方法，它用像素点周围邻域内的中值来代替该像素点的值。具体参数的含义如下： - img: 输入的图像 - 5: 中值滤波的邻域大小，这里设置为5x5的方形邻域 该函数会对输入的图像进行中值滤波操作，并返回滤波后的图像。中值滤波可以有效地去除图像中的噪声，使图像变得更加平滑。
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filtered_sp = cv2.medianBlur(noisy_sp, 5) # 显示结果 cv2.imshow('Original', img) cv2.imshow('Noisy Gaussian', noisy_gaussian) cv2.imshow('Filtered Gaussian', filtered_gaussian) cv2.imshow('Noisy Salt...
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OpenCV-python 学习笔记 OpenCV图像平滑1

blur = cv2.medianBlur(img, 5) while(1): cv2.imshow('image', img) cv2.imshow('blur', blur) k = cv2.waitKey(1) if k == ord('q'): break cv2.destroyAllWindows() 5. 卷积平滑 卷积平滑是将图像上...

def median_denoise(img, ksize): img_filtered = cv2.medianBlur(img, ksize) return img_filtered对上述代码进行注释

函数内部先调用了 OpenCV 库中的 medianBlur 函数，将输入的图像 img 作为输入，使用大小为 ksize 的中值滤波器进行卷积处理，生成一个降噪后的图像 img_filtered。 最后，函数返回降噪后的图像 img_filtered。

import cv2 import numpy as np # 加载图像 img = cv2.imread('color_blind_road_2.png') # 转换为灰度图像 gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY) # 直线检测 edges = cv2.Canny(gray, 50, 150, apertureSize=3) lines = cv2.HoughLinesP(edges, 1, np.pi/180, threshold=100, minLineLength=100, maxLineGap=10) for line in lines: x1, y1, x2, y2 = line[0] cv2.line(img, (x1, y1), (x2, y2), (0, 0, 255), 2) # 阈值分割 ret, thresh = cv2.threshold(gray, 150, 255, cv2.THRESH_BINARY) thresh = cv2.medianBlur(thresh, 5) # 彩色连续性空间分割 hsv = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2HSV) h, s, v = cv2.split(hsv) mask = cv2.inRange(h, 0, 20) | cv2.inRange(h, 160, 180) mask = cv2.bitwise_and(thresh, mask) # 纹理分割 gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY) texture = cv2.Canny(gray, 100, 200, apertureSize=3) texture = cv2.dilate(texture, None, iterations=3) texture = cv2.erode(texture, None, iterations=3) texture = cv2.bitwise_and(thresh, texture) # 显示结果 cv2.imshow('img', img) cv2.imshow('thresh', thresh) cv2.imshow('color', mask) cv2.imshow('texture', texture) cv2.waitKey(0) cv2.destroyAllWindows()改进代码

thresh = cv2.medianBlur(thresh, 5) return thresh def hsv_segmentation(img, lower_range, upper_range): """HSV颜色空间分割""" hsv = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2HSV) mask = cv2.inRange(hsv, ...

import cv2img = cv2.imread("mosaic.jpg")img = cv2.medianBlur(img, 5)cv2.imwrite("mosaic_removed.jpg", img)

However, the code you have provided appears to be in Python and is using the OpenCV library to read an image file called "mosaic.jpg", apply a median filter with a kernel size of 5 to remove the ...

median = cv2.medianBlur(img, 5)

这段代码使用了 OpenCV 库中的中值滤波函数 medianBlur() 对图像 img 进行滤波处理，滤波器大小为 5x5。中值滤波是一种非线性滤波方法，它用每个像素周围指定大小的邻域内像素的中值来代替该像素的值，从而达到...

优化这段代码import os import cv2 import numpy as np def MediumFilter(img_path='D:\pythonProject2\111.jpg'): img_src=cv2.imread(img_path) img=cv2.resize(src=img_src, dsize=(450, 450)) img=cv2.medianBlur(img, ksize=5) cv2.imshow('img', img) cv2.imshow('img_src', img_src) cv2.waitKey(0) cv2.destroyAllWindows() if __name__ == '__main__': print('Pycharm') MediumFilter()

img_filtered = cv2.medianBlur(img_resized, ksize=5) cv2.imshow('img_filtered', img_filtered) cv2.imshow('img_src', img_src) cv2.waitKey(0) cv2.destroyAllWindows() except Exception as e: print(f...

blur_mean = cv2.blur(img, (5, 5)) blur_box = cv2.boxFilter(img, -1, (5, 5)) blur_gaussian = cv2.GaussianBlur(img, (5, 5), 0) blur_median = cv2.medianBlur(img, 5) cv2.imshow('Mean Filter', blur_mean) cv2.imshow('Box Filter', blur_box) cv2.imshow('Gaussian Filter', blur_gaussian) cv2.imshow('Median Filter', blur_median) cv2.waitKey(0)

具体来说，它通过cv2.imread()函数读取了一张图片，然后分别使用cv2.blur()函数、cv2.boxFilter()函数、cv2.GaussianBlur()函数和cv2.medianBlur()函数对图片进行了平滑处理，生成了四个处理后的图片。这四个函数...

img = cv2.medianBlur(img, 3)这样处理后怎么查看图片

img = cv2.medianBlur(img, 3) # 显示图像 cv2.imshow('median filtered image', img) cv2.waitKey(0) cv2.destroyAllWindows() 此代码将显示一个名为 'median filtered image' 的窗口，其中包含经过中值滤波...

请解释一下这段代码 #添加高斯噪声，并使用中值滤波降噪 def AddGaussNoise(img,sigma): gauss=np.random.normal(0,sigma,img.shape) img=np.uint8(img + gauss)#将高斯噪声与原始图像叠加 img=cv2.medianBlur(img,5) return img

3. 使用cv2.medianBlur函数对加噪后的图像进行中值滤波处理，该函数的参数5表示使用5x5的卷积核进行滤波。 4. 返回降噪后的图像。 需要注意的是，在将高斯噪声数组与原始图像叠加时，需要将结果转换为无符号8位...

帮我解释下面的代码import cv2 img=cv2.imread('C:/Users/Administrator/Desktop/1.jfif') img_mean = cv2.blur(img, (5, 5)) img_box = cv2.boxFilter(img, -1, (5, 5)) img_median = cv2.medianBlur(img, 5) img_gussian = cv2.GaussianBlur(img, (5, 5), 0) cv2.imshow('gs',img_gaussin) cv2.imshow('jz',img_mean) cv2.imshow('fk',img_box) cv2.imshow('zz',img_median) cv2.waitKey(0)

然后，它分别使用cv2.blur、cv2.boxFilter、cv2.medianBlur和cv2.GaussianBlur四个函数对img进行了不同类型的滤波处理，生成了四个新的图像img_mean、img_box、img_median和img_gaussian。这四个函数分别对应了均值...

import cv2 import numpy as np img=cv2.imread(r"1.png") dst=cv2.blur(img,(3,3)) dst1=cv2.filter2D(img,-1,np.ones((3,3))/3**2) dst2=cv2.GaussianBlur(img,(5,5),-1) kernel=np.ones((6,6))/6**2 dst3=cv2.filter2D(img,-1,kernel,-1) dst4=cv2.medianBlur(img,7) cv2.imshow("juncv",dst) cv2.imshow("junnp",dst1) cv2.imshow("gaocv",dst2) cv2.imshow("gaonp",dst3) cv2.imshow("zhongcv",dst4) cv2.waitKey(0) cv2.destroyAllWindows()给这段代码加上详细的注释

dst4 = cv2.medianBlur(img, 7) # 显示不同的模糊效果 cv2.imshow("juncv", dst) # 均值模糊（OpenCV） cv2.imshow("junnp", dst1) # 均值模糊（NumPy） cv2.imshow("gaocv", dst2) # 高斯模糊（OpenCV） cv2....

img = ("C:\\Users\\D\\Desktop\\jy.jpg") img_2 = cv2.medianBlur(img,3) cv2.imshow('img',np.hstack((img,img_2))) cv2.waitKey(0) cv2.destroyAllWindows()

这段代码使用 OpenCV 库来对一张名为 jy.jpg 的图片进行中值模糊，并在窗口中显示原图和处理后的图像。...最后使用 cv2.waitKey() 和 cv2.destroyAllWindows() 函数来等待用户按下任意按键来关闭窗口。

for i, image_path in enumerate(img_paths): imgcolor = cv2.imread(image_path) imggray = cv2.imread(image_path,0) imggray = cv2.medianBlur(imggray,5) circles = cv2.HoughCircles(imggray,cv2.HOUGH_GRADIENT,1,300,param1=50,param2=30,minRadius=100,maxRadius=int(textavalue)) circles = cv2.HoughCircles(imggray,cv2.HOUGH_GRADIENT,1,300,param1=50,param2=30,minRadius=3,maxRadius=int(textavalue)) circles = np.uint16(np.around(circles)) for i in circles[0,:]: cv2.circle(imgcolor,(i[0],i[1]),i[2],(0,0,255),12) cv2.circle(imgcolor,(i[0],i[1]),2,(0,0,255),12) cv2.imwrite( "zjm" + str(i) + ".jpg", imgcolor) img = cv2.imrea ("zjm"+str(i) + ".jpg") img = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2RGB) img = Image.fromarray(img) # 将数组转为图片 image = img.resize((150, 240)) photo = ImageTk.PhotoImage(image)

imggray = cv2.medianBlur(imggray,5) circles = cv2.HoughCircles(imggray,cv2.HOUGH_GRADIENT,1,300,param1=50,param2=30,minRadius=100,maxRadius=int(textavalue)) if circles is not None: circles = np....

import numpy as np import cv2 import matplotlib.pyplot as plt # 加噪声 def noise(img): out = img rows, cols, chn = img.shape for i in range(250): x = np.random.randint(0, rows) y = np.random.randint(0, cols) out[x, y, :] = 255 return out if __name__ == "__main__": image = cv2.imread('game1(1).jpg') plt.subplot(3, 2, 1) plt.imshow(image) plt.axis('off') plt.title('Original') noise_img = noise(image) plt.subplot(3, 2, 2) plt.imshow(noise_img) plt.axis('off') plt.title('noise') # 均值滤波 result1 = cv2.blur(noise_img, (5, 5)) plt.subplot(3, 2, 3) plt.imshow(result1) plt.axis('off') plt.title('mean') # 方框滤波 result2 = cv2.boxFilter(noise_img, -1, (5, 5), normalize=1) plt.subplot(3, 2, 4) plt.imshow(result2) plt.axis('off') plt.title('box') # 高斯滤波 result3 = cv2.GaussianBlur(noise_img, (3, 3), 0) plt.subplot(3, 2, 5) plt.imshow(result3) plt.axis('off') plt.title('gaussian') # 中值滤波 result4 = cv2.medianBlur(noise_img, 3) plt.subplot(3, 2, 6) plt.imshow(result4) plt.axis('off') plt.title('median') plt.show() 为什么读取的图片是紫色的

读取的图片出现紫色可能是由于以下原因： 1. 图片读取路径错误：请确保图片路径...可以尝试使用img.astype()函数将图片数据类型转换为正确的类型。 请检查以上可能的原因，并逐一排除，以解决图片紫色显示的问题。

逐行解释下列代码 ：import cv2 import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt def mean_filter(img,kernel_size=9): """ 均值滤波 """ img_mean = cv2.blur(img,ksize=(kernel_size,kernel_size)) return img_mean def median_filter(img,kernel_size=9): """ 中值滤波 """ img_median = cv2.medianBlur(img,ksize=(kernel_size,kernel_size)) return img_median def median_filter(img,kernel_size=9,sigma=0): """ 高斯滤波 """ sigma_x = sigma sigma_y = sigma img_gau = cv2.GaussianBlur(img,(kernel_size,kernel_size),sigma_x,sigma_y) return img_gau img_path = "input.jpg" # 你应该更改此处更改你使用的图像的路径 img = cv2.imread(img_path)# .astype(np.float32) img = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2RGB) # 该变图像的格式 BGR->RGB height, width, channel = img.shape # 记录图像的大小 plt.figure(dpi=200) plt.subplot(141), plt.imshow(img), plt.title('Original Photo'),plt.xticks([]),plt.yticks([]) # 展示原始图像的样子 img_mean = mean_filter(img) plt.subplot(142), plt.imshow(img_mean), plt.title('mean filter'),plt.xticks([]),plt.yticks([]) # 展示原始图像的样子 img_medi = median_filter(img) plt.subplot(143), plt.imshow(img_medi), plt.title('median filter'),plt.xticks([]),plt.yticks([]) # 展示原始图像的样子 img_gau = median_filter(img) plt.subplot(144), plt.imshow(img_gau), plt.title('Gau filter'),plt.xticks([]),plt.yticks([]) # 展示原始图像的样子 plt.savefig('result.jpg')

其中均值滤波和中值滤波都可以通过cv2库中的blur和medianBlur函数来实现，高斯滤波则是通过cv2库中的GaussianBlur函数来实现。在这三个函数中，都可以设置滤波核的大小和sigma值。最后，通过导入的plt库来将处理后的...

修改代码：def decodeDisplay(video, flag): global m_circle gay_img = cv2.cvtColor(video, cv2.COLOR_BGRA2GRAY) img = cv2.medianBlur(gay_img, 7) # 进行中值模糊，去噪点 cimg = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_GRAY2BGR) circles = cv2.HoughCircles(cimg, cv2.HOUGH_GRADIENT, 1, 50, param1=100, param2=50, minRadius=0, maxRadius=0) if circles is not None: m_circle = True # 关闭前处理 def manualcar_stop(signum, frame): global __isRunning print('关闭中...') __isRunning = False car.set_velocity(0, 90, 0) # 关闭所有电机 if __name__ == '__main__': global num init() start() camera = Camera.Camera() camera.camera_open(correction=True) # 开启畸变矫正,默认不开启 signal.signal(signal.SIGINT, manualcar_stop) while __isRunning: img = camera.frame if img is not None: frame = img.copy() Frame = run(frame) frame_resize = cv2.resize(Frame, (320, 240)) cv2.imshow('frame', frame_resize) key = cv2.waitKey(1) key = decodeDisplay(frame_resize, key) if key == 27: break else: time.sleep(0.01) camera.camera_close() cv2.destroyAllWindows()

根据您提供的代码，我注意到了...5. 确保您已导入所需的模块，如cv2、time、signal等。 请注意仔细检查您的代码并进行相应的修改。如果问题仍然存在，请提供完整的错误信息和上下文，以便我能够更好地帮助您。

逐行解释以下代码 import cv2 import numpy as np def cvtBackground(path,color): """ 功能：给证件照更换背景色(常用背景色红、白、蓝) 输入参数：path:照片路径 color:背景色 """ im=cv2.imread(path) im_hsv=cv2.cvtColor(im,cv2.COLOR_BGR2HSV) #BGR和HSV的转换使用 cv2.COLOR_BGR2HSV #aim=np.uint8([[im[0,0,:]]]) #hsv_aim=cv2.cvtColor(aim,cv2.COLOR_BGR2HSV) mask=cv2.inRange(im_hsv,np.array([im_hsv[0,0,0]-0.1,100,100]),np.array([im_hsv[0,0,0]+0.1,255,255])) #利用cv2.inRange函数设阈值，去除背景部分 mask1=mask #在lower_red～upper_red之间的值变成255 img_median = cv2.medianBlur(mask,5) #自己加，中值滤波，去除一些边缘噪点 mask2 = img_median mask_inv=cv2.bitwise_not(mask2) img1=cv2.bitwise_and(im,im,mask=mask_inv) #将人物抠出 bg=im.copy() rows,cols,channels=im.shape bg[:rows,:cols,:]=color img2=cv2.bitwise_and(bg,bg,mask=mask2) #将背景底板抠出 img=cv2.add(img1,img2) #改变图片比例 h, w = img.shape[:2] img5 = cv2.resize(img, (int(w * 1/3), int(h * 1/3)), interpolation=cv2.INTER_LINEAR) image={'im':im,'im_hsv':im_hsv,'mask':mask1,'img_median':img_median,'img':img5} cv2.startWindowThread() #加了这个后在图片窗口按Esc就可以关闭图片窗口 for key in image: cv2.namedWindow(key) cv2.imshow(key,image[key]) cv2.waitKey(0) cv2.destroyAllWindows() return image #test if __name__=='__main__': img=cvtBackground('zjz.jpeg',[55,55,55])

5. 使用中值滤波函数 cv2.medianBlur 去除一些边缘噪点，并将处理后的掩膜保存为 mask2。 6. 利用 cv2.bitwise_not 函数生成 mask_inv，表示掩膜的反转。 7. 使用 cv2.bitwise_and 函数将人物抠出，保存为 img1。 8....
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