cv2.boxFilter 归一化处理 是怎么处理的
时间: 2024-05-30 08:10:46 浏览: 8
在使用 cv2.boxFilter 进行滤波时,如果将 normalize 参数设置为 True,则会进行归一化处理。归一化的过程是将每个卷积核内的值除以所有值的和,使得卷积核内所有值之和为 1。
具体地,假设卷积核的大小为 (ksize_x, ksize_y),并且 normalize 参数被设置为 True。那么对于图像中的每个像素,都会将其与卷积核进行卷积,得到一个新的像素值。在进行卷积时,会将卷积核内的所有值乘以图像中对应像素位置的值,并将结果相加。最终,会将得到的总和除以卷积核内所有值的和,得到归一化后的像素值作为最终结果。
这样做可以确保滤波后的图像的亮度不会有太大的变化,同时可以减少卷积核内像素值的大小对滤波结果的影响。
相关问题
cv2.boxFilter 非归一化处理 是怎么处理的
在 OpenCV 中,cv2.boxFilter 是一个用于执行盒子滤波的函数。当指定 normalize=False 时,它执行的是非归一化盒子滤波。
非归一化盒子滤波的原理如下:
1. 对于每个像素,遍历其周围的像素(由内核大小决定),将这些像素的值相加。
2. 将求和结果除以内核中像素的数量,得到该像素的平均值。
3. 将该平均值作为该像素的新值。
注意,由于没有进行归一化处理,因此盒子滤波的输出值可能会超出像素值的范围。因此,在使用非归一化盒子滤波时,需要将输出图像类型设置为与输入图像相同的类型。
cv2.boxFilter
cv2.boxfilter函数的参数包括以下内容:
- src:输入图像
- ddepth:输出图像的深度,如果为-1表示与输入图像的深度相同
- ksize:滤波核的尺寸,必须为正奇数
- dst:输出图像
- anchor:锚点位置,默认为(-1,-1)表示中心点
- normalize:归一化方式,如果为True则用每个像素的权值除以当前像素权值之和,保证输出图像亮度不变,而如果为False则不做归一化处理。
注:本回答中所述的cv2.boxfilter为OpenCV中的函数,详细信息可参考OpenCV官方文档。
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