opencv中的脉冲滤波函数
时间: 2023-03-31 13:03:33 浏览: 57
脉冲滤波函数是一种常用的图像处理方法,可以用于去除图像中的噪声。在 OpenCV 中,可以使用 cv2.medianBlur() 函数来实现脉冲滤波。该函数可以对图像进行中值滤波,从而去除噪声,同时保留图像的边缘信息。
相关问题
opencv自适应中值滤波函数
C++ OpenCV中的自适应中值滤波函数是一种可以根据图像局部特征自适应地调整滤波器大小的滤波方法。它可以有效地去除图像中的噪声,并保留图像的边缘信息。
自适应中值滤波函数的原理是:对于图像中的每个像素点,根据其周围像素的灰度值大小,动态地调整滤波器的大小,以达到最佳的滤波效果。具体来说,自适应中值滤波函数会在一个局部窗口内寻找像素值的中值,然后将该中值作为当前像素的输出值。如果该中值不在预先设定的最小值和最大值之间,则会逐步扩大窗口大小,直到找到一个合适的中值为止。
在OpenCV中,自适应中值滤波函数的函数原型如下:
```
void cv::adaptiveMedianFilter(
InputArray src,
OutputArray dst,
int max_kernel_size,
int adaptive_method = ADAPTIVE_THRESH_MEAN_C,
int threshold_type = THRESH_BINARY,
int block_size = 3,
double param1 = 0
)
```
其中,参数`src`是输入图像,参数`dst`是输出图像,参数`max_kernel_size`是最大滤波器大小,参数`adaptive_method`是自适应方法,参数`threshold_type`是阈值类型,参数`block_size`是局部窗口大小,参数`param1`是自适应方法的参数。
需要注意的是,自适应中值滤波函数只能处理灰度图像,如果需要处理彩色图像,需要将其转换为灰度图像后再进行处理。
opencv的导向滤波函数
OpenCV中的导向滤波函数是cv2.guidedFilter()。它可以用于图像去噪、边缘保留等任务。这个函数的语法如下:
```python
dst = cv2.guidedFilter(src, guide, radius, eps[, dst[, dDepth]])
```
其中,参数解释如下:
- `src`:输入图像,必须是单通道、浮点型图像。
- `guide`:指导图像,必须是单通道、浮点型图像。
- `radius`:滤波器半径,控制平滑程度。
- `eps`:控制滤波器强度,数值越大,滤波效果越强。
- `dst`:输出图像,与输入图像大小和类型相同。
- `dDepth`:输出图像的深度,可选参数。如果未指定,则与输入图像深度相同。
示例代码:
```python
import cv2
img = cv2.imread('input.png')
guide = cv2.imread('guide.png', 0)
dst = cv2.guidedFilter(img, guide, 10, 0.1)
cv2.imshow('output', dst)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()
```
在这个示例中,输入图像是`input.png`,引导图像是`guide.png`。我们使用`cv2.guidedFilter()`函数对输入图像进行去噪,然后将结果显示出来。
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