通过键盘控制,例如分别按1,2,3,4,0等,分别显示均值滤波、高斯滤波、方框滤波、中值滤波等效果; 通过键盘控制,例如分别按1,2,3,4,0等,分别执行各种全景阈值处理。
时间: 2023-05-11 09:02:34 浏览: 69
ChatGPT: 你可以使用 OpenCV 库来实现这些滤波和阈值处理的效果。以下是一些示例代码:
均值滤波:
```python
import cv2
img = cv2.imread('image.jpg')
blur = cv2.blur(img, (5, 5)) # 5x5 的卷积核
cv2.imshow('blur', blur)
cv2.waitKey(0)
```
高斯滤波:
```python
import cv2
img = cv2.imread('image.jpg')
blur = cv2.GaussianBlur(img, (5, 5), 0) # 5x5 的卷积核,标准差为 0
cv2.imshow('blur', blur)
cv2.waitKey(0)
```
方框滤波:
```python
import cv2
img = cv2.imread('image.jpg')
blur = cv2.boxFilter(img, -1, (5, 5)) # 5x5 的卷积核,-1 表示输出图像与输入图像深度相同
cv2.imshow('blur', blur)
cv2.waitKey(0)
```
中值滤波:
```python
import cv2
img = cv2.imread('image.jpg')
blur = cv2.medianBlur(img, 5) # 5x5 的卷积核
cv2.imshow('blur', blur)
cv2.waitKey(0)
```
全景阈值处理:
```python
import cv2
img = cv2.imread('image.jpg', 0) # 以灰度图像读入
ret, thresh1 = cv2.threshold(img, 127, 255, cv2.THRESH_BINARY) # 二值化阈值处理
ret, thresh2 = cv2.threshold(img, 127, 255, cv2.THRESH_BINARY_INV) # 反二值化阈值处理
ret, thresh3 = cv2.threshold(img, 127, 255, cv2.THRESH_TRUNC) # 截断阈值处理
ret, thresh4 = cv2.threshold(img, 127, 255, cv2.THRESH_TOZERO) # 零阈值处理
ret, thresh5 = cv2.threshold(img, 127, 255, cv2.THRESH_TOZERO_INV) # 反零阈值处理
cv2.imshow('thresh1', thresh1)
cv2.imshow('thresh2', thresh2)
cv2.imshow('thresh3', thresh3)
cv2.imshow('thresh4', thresh4)
cv2.imshow('thresh5', thresh5)
cv2.waitKey(0)
```
你可以根据需要修改代码中的参数来调整滤波和阈值处理的效果。