计算机视觉opencv滤波案例

计算机视觉中的OpenCV库提供了丰富的图像处理和滤波功能，其中常见的滤波案例包括平滑滤波、边缘检测和噪声去除等。

1. **平滑滤波**：例如高斯滤波（Gaussian blur），它通过将每个像素点的值替换为其周围邻域像素值的加权平均，可以有效地模糊图像，减少噪声。高斯滤波器通常用于预处理图像，使其更适合后续分析。

2. **锐化滤波**：如Sobel或Prewitt算子，它们可以增强图像的边缘信息，使得物体轮廓更明显。这通常是通过计算梯度来实现的，使得边缘处的像素值差异更大。

3. **中值滤波**：适用于去除椒盐噪声（salt and pepper noise），它是通过对每个像素点取其附近像素值的中位数来进行滤波，保留了大部分图像细节，同时抑制了随机噪声。

4. **双边滤波**：既能平滑图像又能保持边缘，因为它考虑了像素间的空间距离和灰度差异双重因素，适合于对图像进行非线性降噪。

5. **自适应滤波**：如局部均值滤波（Local Mean Filter）、Roberts滤波等，根据图像局部区域的情况动态调整滤波参数，能更好地保留边缘信息。

在使用这些滤波器时，通常需要设置合适的参数，并结合实际应用场景选择合适的滤波算法。OpenCV提供了一系列函数，如`cv2.filter2D()`, `cv2.GaussianBlur()`等，方便开发者操作。